一种改进的遗传算法在TSP问题中的应用

为了解决旅行商(TSP)不能够在多项式时间内求得最优解的问题,从仿生学的角度入手,重新设计了从问题域到算法域的编码和解码方法,应用"排列法"来初始化种群;并设计了两种染色体操作算子:顺序交换算子和合法交叉算子,保证了种群在进化过程中染色体的合法性;在种群进化选择方面,设计了一个新的更加仿生的选择算子——"灾难算子",并与经典算法的"轮盘赌"选择法相结合,作为改进算法的选择算子,进一步提高了算法的收敛速度。实验表明,改进后的遗传算法能更准确地找到最优解。     

一种基于反射镜的2×2机械式光开关

研制出一种基于反射镜的 2× 2机械式光开关 ,介绍了该器件的结构、原理及影响重复性的因素 ,该器件采用两个双光纤准直器对光路进行耦合 ,利用继电器带动反射镜工作 ,能够灵活地改变光路 .该器件主要用于光交叉连接和光路信号上下载中 ,实验和测量结果表明具有插损低、可靠性好的特点 ,应用前景极其广泛 .     

基于小生境免疫算法的船舶FNN自动舵设计

结合隔离小生境技术的特点和免疫遗传算法的全局收敛特性,提出一种基于小生境免疫遗传算法的模糊神经网络控制器优化设计方法,并将其用于船舶自动舵的设计.隔离小生境能有效解决局部和全局收敛的矛盾,可以解决船舶运动控制的FNN控制器难于设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足.将神经网络结构辨识器作为船舶的辨识模型,船舶运动模型采用二阶非线性方程,模糊神经网络控制器为主控制器,对船舶航向运动控制系统进行仿真研究.结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,由此设计的船舶自动舵控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,与BP学习算法相比控制效果更趋于为理想,可以进一步提高航行的性能.     

遗传算法编码方式的应用及其改进算法的研究

重点介绍了遗传算法的编码方式,及其在最短路径问题中的应用,并结合现今的研究成果,简要地说明了改进遗传算法的研究方向.     

基于改进遗传算法的线材排样优化

针对线材排样优化问题,在分析线材排样方案数学模型的基础上,提出了基于改进遗传算法的优化求解方案。该算法设计了一种新颖的遗传算子,包括顺序交叉算子、线性变异算子、扩展选择算子。实验表明,该算法逼近理论最优值,而且收敛速度快,较好地解决了线材排样问题。     

团队文献高引用率成因探析

对团队文献引用率高的原因进行了分析,从团队文献的质量优势、多学科交叉性质、著名学者的马太效应、团队内部的自引、相关联团队的他引等方面探讨了团队作者文献引用率高的原因,分析了团队文献高引用率的弊端。     

鳖免疫防治的研究

对鳖免疫接种四联菌苗Ｇ后,３５－４５天产生的抗体效价达最高值,但对各单一菌体的抵抗水平不均,对穿孔病的防治效果十分显著,免疫后饲养２－３个月,患穿孔病鳖仅０．２％,非本地嗜水气单胞菌免疫效果不佳,采用免疫防治,水质管理仍极为重要。     

小生境免疫算法在中文文本聚类中的应用

在此提出利用小生境免疫算法的中文文本聚类新方法,将文本的聚类问题转化为多峰函数的优化问题,以多峰函数的峰值代表聚类中心,用这种方法对中文文本进行聚类操作,类的个数不必预先给定。通过模拟仿真测试,证明这种新的方法具有更高的精度。     

基于免疫粒子群的K均值聚类算法

粒子群算法是一类高效求解连续函数优化的随机搜索算法,在K均值聚类算法中得到广泛应用,但是在群体进化后期容易陷入局部极值,针对算法缺点,提出了一个新的聚类算法--基于免疫过程的粒子群K均值聚类算法,并将此算法与K均值聚类算法和粒子群K均值聚类算法进行比较.理论分析和数据实验证明,该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效的克服传统的K均值聚类陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛能力优于基于粒子群的K均值聚类算法.     

基于正交设计的免疫克隆遗传算法

针对遗传算法存在"早熟"及局部搜索能力弱等问题,提出一种基于正交设计的免疫克隆遗传算法,将正交实验设计原理、免疫克隆理论以及标准遗传算法有效结合起来,增强算法的收敛速度和搜索精度.对算法进行了验证,表明该算法求解精度高出几个数量级,寻找到全局最优解的次数明显增加.