基于遗传算法的背包问题求解

背包问题是计算机算法研究中NP完备类的一个困难问题,对这个问题国内外很多学者已经研究出了不少经典的方法,但是这些传统的优化方法存在一些缺点。本文介绍了近年来兴起的一种机器学习算法——遗传算法解决背包问题的基本思路,并通过实例计算证明了此方法的可行性和有效性。     

基于小波蚊子的车联网性能评价方法

数据传输可靠性已成为车联网研究的热点问题,首先给出了车辆之间数据传输可靠性的评价方法,并结合小波变换和群蚊子算法对数据评估模型进行求解,同时通过引入分类机制和决策权来引导搜索方向,以此加快算法收敛速度.最后利用仿真实验平台深入研究了影响该算法的关键因素,并讨论了数据包大小、车辆间距、发送功率和车辆速度与数据成功发送率之间的关系.与其他算法比较,该算法显示出较好适应性.     

直纹曲面喷漆机器人喷枪轨迹多目标优化

针对直纹曲面上喷漆机器人的喷枪轨迹多目标优化问题,通过平面喷漆实验,采集各点膜厚数据,运用MATLAB遗传算法工具箱拟合β分布,建立直纹曲面漆膜厚度生长模型.将曲面离散为点集,采用三次B样条曲线拟合生成初始喷枪轨迹.以曲面上各点漆膜厚度均匀和喷涂效率高为目标建立喷枪轨迹多目标优化模型,并采用改进的快速非支配排序遗传算法对该模型求解,获得喷枪轨迹最优解集,最终实现了直纹曲面喷枪轨迹的优化目标.通过实例结果对比验证了该方法的有效性和实用性.     

基于并行遗传算法的舰艇编队防空火力分配方案

设计了一种并行遗传算法,并进行了仿真实验．结果表明,该算法可以有效求得舰艇编队防空火力分配问题的最优解或近似最优解．     

带混合算子的自适应遗传算法的收敛性研究

针对标准遗传算法存在搜索效率不高以及过早收敛的问题,利用自适应遗传算子提高算法的优化性能,并结合混合算子增加种群的多样度,设计了一类带混合算子的自适应遗传算法,给出了该算法的具体实施步骤,利用Markov链理论研究了该算法的收敛性问题,并通过模拟实验分析了该算法的性能。实验及分析表明,该算法切实可行,可操作性好,具有一定的通用性。     

实验室智能排课的研究

针对目前实验室排课的具体情况,提出实现实验室排课的智能化的理论方法.通过分析实验室排课的资源集和约束条件,推导出实验室排课需求集(RCRL),从而提出了一种实验室智能排课的求解算法-AICRL.     

重图的T-染色

重图的T-染色是图的T-染色的一个较为实用的部分,这是因为在研究频率分配时,干扰可能会在不同的水平上发生.由于一个重图G能够被剖分成K个不同部分,用G(y,G0,G1,……,GK-1)来表示G.重图G(V,G0,G1,…,GK-1)的一个T-染色是指一个函数f,f满足同时是Gi的T(i)染色,即:对(A)i=0,1,……,K-1,{x,y}∈E(Gi)(→)|f(x)-f(y)|(∈/)T(i).G的f染色的色数是指值不同的f(x)的个数,记作:XT(f).其中x∈V(G).G的f染色的跨度等于max|f(x)-f(y)|,记作:spT(f),其中{x,y}∈E(G).G的T-染色的色数和跨度分别记作XT(G)和spT(G),当f取遍所有G的T-染色时,XT(G)=minXT(f),spT(G)=minspT(f).本文将给出一些关于重图的T-染色的已知结论,同时还将给出一种计算重图的spT的新算法.     

遗传进化算法搜索斜坡最小安全系数的研究

介绍了斜坡滑裂面搜索问题和遗传进化算法,并试用遗传进化算法从斜坡任意形状滑裂面组合中搜索最有可能的滑裂面,也就是安全系数最小的滑裂面.作为实例,分析了遗传进化算法在天生桥二级电站首部枢纽进水口右岸滑坡案例中的应用.分析结果表明,在搜索斜坡滑裂面问题上遗传进化算法较其它搜索算法具有准确性和可靠性的优势.     

利用启发性知识降低交叉算子破坏性的研究

在随机搜索的过程中,交叉算子被认为是演化算法的主要动力.然而,在搜索更好的候选解的时候,如果交叉点选择不当就会破坏一个已有的较好的候选解,使得交叉后生成的新候选解比原有的候选解更差.该文提出应用与问题相关的领域知识构建更有建设性的交叉算子,并应用于旅行商问题(TSP).实验结果表明,基于具有建设性的交叉算子的混合演化算法具有更好的性能.     

短波跳频FH/QDPSK系统信道自适应监测的研究(Ⅱ)

基于短波跳频FH/QDPSK系统的FFT解调,利用FFT解调的结果,提出了在瑞利衰落信道中对信道的BER进行实时自适应监测方法,该方法利用伪错监测及其非线性外推较好地解决了在较短的监测时间内获得较为精确的监测结果。模拟结果表明,采用伪错的非线性外推算法,其估值的最大绝对误差不超过0.28,最大相对误差不超过12.1%。