基于优化遗传算法的灰色-RBF神经网络预测模型研究

根据灰色系统、RBF神经网络的模型及遗传算法原理,提出了一种基于灰色系统与改进的遗传算法RBF神经网络的系统预测模型,采用改进的遗传算法对该模型进行全局优化,最后用实验验证了模型的有效性,对比分析了单独使用GM(1,1)和RBF神经网络模型的预测结果.结果证明,优化后的预测模型的预测精度高于另外两种模型的预测结果.     

一种应用小数编码GA算法的MIMO天线选择方法

针对多输入多输出（MIMO）技术传统遗传算法（GA）的天线选择在进行遗传运算操作时,会遇到二进制染色体编码与选择天线数不匹配的问题,提出了一种用小数编码的GA遗传算法用于MIMO天线选择,所提方法可以有效解决传统GA在遗传操作上的问题,并具有较低的复杂度。     

改进的遗传算法在球面点分布问题中的应用

球面点的分布问题,是世界性数学难题.对基本遗传算法进行了改进.采用实数编码,同时在遗传算法中引入了正交算子、变维子空间算子、灾变算子等高效演化算子,形成了自适应遗传算法.这样改进的算法极大地促进了个体多样性,并能促进优秀基因型的杂交和遗传,在收敛和鲁棒性方面优于一般的遗传算法,将它应用于球面点分布问题取得了较好的效果.     

新型的融合优化算法及其在电力系统中的应用

提出了一种新型的融合优化算法,该算法结合了遗传算法(GA)的复制、交叉、变异操作以及粒子群优化算法(PSO)的个体速度和位置更新的原理,并将混沌的概念引入其中,它的性能要优于GA和PSO.在标准测试函数上进行了仿真比较,验证了新型算法的有效性.最后,这种新的融合优化算法被应用到了电力系统最优潮流的计算中,对IEEE-30系统进行仿真,并与遗传算法、标准PSO算法进行比较,结果表明新型的融合优化算法具有更好的优化性能.     

大型丛式井组井口分配模型及其自适应遗传算法

为了提高大型丛式井组防碰设计质量和效率,以井口至待钻井靶点的水平位移为目标函数,以靶点水平位移之和最小为优化指标建立大型丛式井组井口分配问题的数学规划模型,给出改进的自适应遗传算法求解方法和步骤,包括适应度函数构造方法、编码和解码方法、自适应进化策略等。结果表明:该模型能够较好地满足大型丛式井组井口分配原则,有利于丛式井组防碰设计、施工和井口的利用;建立的改进自适应遗传算法能够克服过早收敛问题,具有较高的搜索精度和效率。     

一种遗传蚁群融合算法的函数优化求解问题

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索方法,可直接对结构对象进行操作,但是如果兼顾收敛速度和解的品质两个指标,单纯的遗传算法未必表现出原理本身的优越性。针对上述问题,提出一种新的遗传蚁群融合算法,利用蚁群算法的正反馈机制,来提高遗传算法运行的速度和效率,从而更好更快的解决函数优化求解问题。     

汽车导航系统的动态路径规划优化模型与算法研究

汽车的普及化增加了城市交通的内在压力,对汽车导航系统的动态路径规划优化可以给驾车人在有限的城市道路中找出一条最佳行车路径.本文介绍了一种实用的动态路径规划方法.采用一个实时的路线地图,地图包括交通信号,道路类别和行车道的数目.建议的解决方案是使用病毒感染的遗传算法.该方法是将公路干线的一部份视为病毒.通过交叉和感染确定近期病毒的最佳组合.在驾车的过程中,当交通挤塞经常变化时,使用病毒感染实时路线,将产生一个可供选择的行车路线.最后给出病毒遗传算法的试验仿真结果.     

基于改进的反向传播神经元网络复杂煤岩层对比方法研究

为了提高复杂地区煤岩层对比的准确率,解决由于反向传播神经元网络(BP神经元网络)连接权值和阈值的初始值选择不合适而导致的无解问题,本文把求全局最优解近似值的遗传算法(GA)和求局部最优解精确值的传统BP神经元网络所使用的梯度法有机地结合起来,取长补短,用于复杂地区煤岩层对比。首先,用GA求得BP神经元网络权值和阈值的全局最优解的近似值;然后,把该近似值作为初始值,训练该神经元网络;最后,用训练好的BP神经元网络进行复杂地区煤岩层对比工作。本文利用测井曲线采用小波变换分析沉积旋回,并用于煤岩层对比。该新方法在钱营孜煤矿的复杂煤岩层对比中,取得了较好的效果,比常规的单一方法和简单的组合方法效果要好。     

线控转向汽车横摆角速度增益优化设计

为了解决汽车线控转向系统(SBW)转向角传动比的设计问题,对SBW汽车横摆角速度增益值优化方法进行了研究。在建立整车动力学模型和驾驶员模型的基础上,从人-车闭环系统角度出发,采用汽车操纵稳定性综合评价体系中的轨迹跟踪误差评价指标、驾驶员操纵负担的评价指标、侧翻危险性评价指标和侧滑危险性评价指标并与遗传算法相结合,在典型车速下对汽车横摆角速度增益值进行了优化。试验结果表明,采用优化后横摆角速度增益值设计的SBW转向传动比可有效地提高汽车操纵性,减轻驾驶员负担。     

不同适应度函数的遗传算法在桥梁结构传感器布设中的应用

从模态振型正交性和模态能量两方面出发设计了3个适应度函数,将其分别应用于改进遗传算法和单亲遗传算法。采用两步法对大跨径桥梁结构传感器布设进行定量和定位分析。通过对两种遗传算法、3个适应度函数及有效独立算法在大跨径拱桥中的对比分析,证实了单亲遗传算法比改进遗传算法更适合于桥梁结构传感器的布设,基于组合评价准则适应度函数比单一评价准则适应度函数布设出的传感器位置更加合理,验证了两步法用于传感器定量及定位计算的有效性 。