求解多目标作业排序问题的遗传算法

利用联合进化遗传算法 ( CEGA)建立了求解多目标排序问题的一般框架 ,采用目标权衡分析诱导出决策人的偏好关系 ,并将其引入求解过程 ,以确定满意排序 ,在搜索寻优过程中 ,将启发式与遗传算法相结合 ,以提高搜索效率 .最后 ,利用该算法框架求解了一个含调整时间的一般 Job Shop排序问题 ,以表明算法的有效性.     

一种新的RBF神经网络非线性动态系统建模方法

将遗传算法与正交优选法结合 ,用来训练径向基函数 ( RBF)神经网络 ,并对基函数宽度进行自动地调整 ,得到了一种训练 RBF神经网络的新方法 .将其应用于连续流体搅拌反应槽 ( CFSTR)生化反应器的建模中 ,得到了令人满意的结果 .该算法提高了径向基函数神经网络的泛化能力和鲁棒性 ,研究表明是一种有效的“黑箱”动态建模方法     

有限资源能力下的供需问题研究

将 JIT思想引入供需链管理中 ,建立了具有供应能力、运输能力约束的极小化产品成本费用总额的供需问题计划模型 ,并利用易于求解的线性规划模型 ,提出了一个有效的启发式算法 .该算法可以在多种资源能力平衡的前提下 ,找到较优的供应计划.     

一种用于加速器腔设计的自适应遗传算法

提出一种用于加速器腔设计的遗传算法,该算法具有自适应性,即能根据基因的约束条件自动调整演化过程中的染色体,使染色体仍属于同一类型的腔结构。     

基于时间序列特征表示与信息融合的ICU患者死亡风险预测

ICU中患者的死亡风险预测被认为是重要临床预测任务之一,准确地预测ICU患者的死亡风险可提供有关患者的病情信息,便于及时采取措施来干预,同时有助于有限医疗资源的有效分配.ICU患者病情不稳定,需要密切的监护,大量临床数据被相关监测设备采集、记录和保存,为ICU患者的相关临床决策提供重要参考.以ICU患者30天死亡风险预测为研究目标,基于重症监护医疗信息市场Ⅲ数据库,构建ICU患者死亡风险预测模型,分析相关影响因素,以支持医疗实践中的临床决策.首先提取相关患者数据并进行预处理,采用多种统计量对时间序列特征进行表示;随后选取基分类器,基于融合遗传算法和模拟退火算法的混合优化算法对相应基分类器进行特征选择,基于信息融合思想采用集成学习方法将分类器以装袋方式进行集成,采用真实数据对模型进行验证,并基于准确率、F₁评分和AUC三个评价指标与经典死亡风险预测模型进行比较,展现出较好的性能;最后基于信息融合对ICU患者死亡风险重要影响因素进行分析,发现集中趋势类统计量更为重要,为临床决策提供参考.     

基于自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法

采用自适应遗传算法来确定标准遗传算法的杂交率和变异率,尤其对变异率的调整,使其不但能根据个体适应值的大小进行自适应修正,而且能随进化状态的改变而改变,从而增强了算法摆脱局部最优解的能力.同时引入模拟退火思想,通过对标准遗传算法接受算子的退火处理,使其在搜索过程中除了接受优化解以外还以Metropolis准则接受恶化解,提高了种群的多样性,有效地增强了全局寻优能力.通过对适应值函数的退火拉伸,调整了进化前后期的适应值差异,从而加速了寻优过程.最终以形成的自适应模拟退火遗传算法进行船舶管路的三维布局优化,仿真实验表明,该算法不但加快了寻优速度,而且与标准遗传算法相比全局收敛率提高了近30%.     

图像恢复的智能处理

为把一个退化的图像尽量恢复到它的原始面目,有关专家已经提出了许多有效的图像恢复方法,该文将遗传算法和模拟退火法相结合的算法应用到图像的恢复中,使用此算法恢复的图像与一般遗传算法恢复的图像进行对比分析,图像的清晰度明显优于后者,表明本算法比单纯使用遗传算法对图像恢复效果好.     

一种高效稳态型遗传算法结构

提出了一种高效率的稳态型遗传算法结构,使每代种群中需处理的码链数不超过种群规模的１／３,而且优良码链的选择与劣质码链的淘汰同时完成,提高了计算工作效率．该算法结构已用于一个数字集成电路高层综合系统中,作为优化操作调度和功能单元分配的工具．经用不同规模的实例运行,证实本文算法结构是正确而有效的．     

基于小生境遗传算法的绿色建筑景观空间环境优化设计

传统建筑景观的设计往往存在直视效果差、居民满意度较低的问题,并且其在绿色环保方面的设计也存在不合理之处,因此,该文提出一种基于小生境遗传算法的绿色建筑景观空间环境优化设计方案.根据小生境遗传算法对建筑景观尺寸的多目标进行优化,优化的目标包括建筑的成本以及绿化带等公共设施.结果表明,提出的方案能够优化建筑景观环境,居民的满意度有所提高.     

基于量子进化算法的空区激光探测点布局设计

针对地下空区边界不规则并且可能包含多个遗留矿柱,如何布局合适的探测点以便三维激光探头能扫描空区内部全貌的工程难题,提出了在基于空区初步资料获得的水平特征截面图上预先布置待选探测点,设计探测点布局方案评价函数,采用量子进化算法进行探测点布局优化的方案.优化设计中,考虑了采空区边界的凸凹不规则性及内部包含多个边界不规则遗留矿柱,以及激光探测范围等因素,建立了通用优化模型,寻求探测点最少的技术及经济上的最优布局方案.实例运算及统计分析结果表明,和遗传算法相比,本文提出的量子进化算法优化模型可快速得出优化的探测点布局方案,保证三维激光探测法成功实施,为复杂空区三维激光探测提供科学决策依据.