生态遗传算法在模糊系统辨识中的应用

给出一类模糊系统的模糊神经网络模型 .提出一种实用的生态算子 ,构建的生态遗传新算法有效解决了基本遗传算法的“早熟”问题 .采用新算法实现模糊神经网络模型的辨识 ,提高了辨识精度 .实例仿真结果验证了新算法在模糊系统辨识中的有效性     

人工智能技术在搜索引擎中的应用

介绍了搜索引擎的分类、工作原理,并具体分析了搜索引擎的体系结构,包括信息的搜集系统、索引系统以及查询接口.基于现在人工智能技术的迅速发展,对于在搜索引擎中运用的人工智能技术进行了研究,且着重分析了搜索引擎重要模块Robot的智能化、智能代理技术以及查询接口的智能化,有力地描述了搜索引擎发展的智能化方向与方法,对智能型搜索引擎所面临的挑战以及未来发展进行了展望.     

均匀试验设计在遗传算法中的应用

介绍了在遗传算法中运用均匀设计产生初始种群的方法，指出由于遗传算法的交叉机制是完全依赖于初始种群的，所以初始种群的多样性对于遗传算法的收敛性是至关重要的．同时通过算例采用De Jong提出的验证方法验证了运用均匀设计产生初始种群能够增强遗传算法的收敛性．     

解非线性极大极小问题的格雷码加速遗传算法

引进求解非线性极大极小问题的格雷码加速遗传算法（GAGA），给出GAGA算法实施的详细步骤，建立了GAGA相应的收敛定理。对GAGA的有效性和可行性进行了理论分析和实例分析。与一般的格雷码遗传算法（GGA）相比，GAGA具有准确、快速和适用性强等特点，是一种既可以较大概率搜索全局最优解，又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法，可广泛应用于各种优化问题中。     

利用遗传算法辅助设计数字滤波器

介绍了一种改进的遗传算法，并讨论了其特性和运行机理．主要研究了利用此算法辅助设计低通数字滤波器的方法和步骤．仿真实验结果表明，遗传算法用于数字滤波器设计具有良好的优越性和潜在的应用前景     

高速铁路列车运行调整的状态空间模型及算法

列车运行调整的优化属超大规模的组合优化问题，具有因素多、各因素之间关系复杂的特点，很难给出一个简洁、易解的规划模型．基于面向事件的状态空间模型良好的描述能力和具有接近系统自然特性的特点，本文在前人研究的基础上，结合我国高速铁路的特点，建立了行车调整的事件驱动的状态空间模型．针对前人研究中状态转移方程的表达及在冲突确认和疏解上的缺陷，结合算法的求解特点和列车运行的实际可能性，提出了改进方法．特别是冲突确认和疏解的新方法和策略，清除了事件驱动的状态空间模型和与之相应的调整算法在实用时的主要难点之一．仿真表明模型和算法是有效的．     

基于遗传算法的变结构神经Petri网模型

将Ｐｅｔｒｉ网理论引入到神经网络模型的研究中，依据生物学神经系统的可塑性，通过适当扩展规范Ｐｅｔｒｉ网，建立了人工神经元状态转化的Ｐｅｔｒｉ网模型，在此基础上给出了利用遗传算法设计变结构神经Ｐｅｔｒｉ网的方法，该方法不仅可以得到满足要求的网络参数，而且能对网络的拓扑结构进行优化，仿真结果验证了该方法的可行性。     

自适应遗传算法优化模糊小脑模型

首次采用遗传算法（ＧＡ）设计模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ）的隶属函数．提出一个自适应ＧＡ优化算法，并且以优化模糊小脑模型ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习正弦曲线．仿真实例表明，采用自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习精度比标准小脑模型ＣＭＡＣ提高大约三个数量级、比标准ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ（三角形隶属函数）提高一个数量级．自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习速度比普通ＧＡ优化的速度快且进化过程的振荡明显减小，仿真证明该方法比普通ＧＡ优化方法稳定，收敛效果好．     

分类器系统综述

分类器系统(Classifier System)是一种基于遗传算法(GA)的规则系统,本文综述了分类器系统的基本原理和研究状况,并提出了需进一步研究的问题.     

确定规划最短时间的遗传算法

对遗传算法中新一代的选择使用不同的策略，比较研究了所得结果．同时，对遗传算法与确定最优规划的方法做了比较．