色彩心理学在移动UI中的应用

讨论了色彩心理学与移动UI的特点,将色彩心理学应用于移动UI中,提出了一种基于遗传算法和色彩心理学相结合的色彩配置方法.利用遗传算法产生色彩方案,运用色彩心理学,对产品进行分析,确定色彩搭配,进行色彩设计评估,最终输出最优的色彩方案.该方法减少了搜索和设计的时间,提高了色彩搭配的质量.     

属性约简的两阶段遗传算法

属性约简是数据挖掘的一个重要研究内容. 为了解决具有多种属性类型的决策表约简问题,在粗集和二元关系聚合理论的基础上,利用属性重要性作为评价标准,提出了一种两阶段遗传约简算法. 算法的第一阶段是为了找出尽可能多的约简,第二阶段力求寻找最小约简. 根据算法每个阶段的目标设计了编码方案、种群规模、适应度函数、终止条件、选择、变异和修正操作. 实验表明,与标准遗传算法相比,两阶段算法在计算最小约简时更为准确和稳定.     

主题网络爬虫技术在高速公路信息采集中的应用

主题网络爬虫技术是获取特定主题的有效手段,其搜索算法的性能直接决定着搜索结果的优劣.文章综合分析了现有的网络信息搜索算法,并将遗传算法思想应用到主题网络爬虫技术中,提出了非贪婪遗传主题网络搜索算法.实验结果表明,该算法能够采集到更多主题相关度高的网页,提高信息采集正确率,快速高效获取交通相关的信息.     

基于遗传算法的钢水“脱氧合金化”成本优化研究

随着钢铁行业中高附加值钢种产量的不断提高,在保证钢铁质量的同时尽可能减少成本尤为重要。本文基于低碳钢HRB400B的历史数据记录,构建BP神经网络-脱氧合金化预测模型。根据16种合金原料的元素含量和单价,建立"脱氧合金化"总成本最优化模型,并采用遗传算法进行求解。结果显示,相同成本的不同方案中,各合金原料的用量可能存在较大差别,故应根据炼钢厂的实际情况确定合理的合金配料方案。     

基于遗传算法的全局优化及在团簇结构搜索中的应用

遗传算法是研究复杂体系特性时经常采用的一种高效的全局优化方法.以开发出的程序为基础,介绍了遗传算法的基本特征、操作步骤、技术细节及在团簇结构优化中的运用.通过在富勒烯和铋团簇两类代表性团簇结构优化问题中的具体应用,所得结果与已有的理论和实验数据符合较好,印证了所提出的操作方案的有效性、高效性和通用性.     

基于遗传算法的光电干扰任务分配模型

 为评估光电干扰目标的威胁度，选取了目标的类型、速度、高度、距离、角度和目标的航路捷径等指标，构建了干扰任务分配模型，应用遗传算法对分配任务模型进行了求解，并通过实例验证方法的可行性。     

基于改进遗传算法的自适应越区切换方案

针对列车通信在越区切换过程中切换触发率和切换成功率均较低的问题, 提出一种基于改进遗传算法的自适应联合判决切换算法. 首先, 以遗传算法为基础, 在高速特性下对切换判决过程中的相关参数进行优化, 针对列车的不同运行速度动态选择出满足快速切换需求的迟滞容限值； 其次, 引入满意通信概率（SCP), 当列车在小区之间移动时, SCP值达不到要求的将不能接入下一个小区, 以保障通信质量的优良. 仿真结果表明, 与传统切换方案相比, 该方案可实现提高切换触发率和切换成功率的目标, 具有较高的满意通信概率.     

平面钢筋混凝土框架结构优化

采用Matlab和ANSYS混合编程的方法编写了平面钢筋混凝土框架结构的优化设计程序,充分发挥了各自的优势,节约了结构优化程序的开发成本.程序中调用ANSYS完成结构有限元分析,而后采用Matlab中遗传算法(GA函数)完成优化分析,二者之间通过调用磁盘文件的方法进行数据传递.最后通过算例分析证明了程序的可行性,同时根据结果对比进一步验证了遗传算法在结构优化方面的优势.程序用户界面友好,操作方便,对结构优化实用化的发展起到一定促进作用.     

羟肟酸浮选分离选择性的定量构效关系

采用定量构效关系方法和遗传算法对13种芳烷基羟肟酸类捕收剂的锡石-萤石浮选分离选择性指数进行了定量构效关系研究,旨在预测羟肟酸捕收剂对锡石-萤石浮选分离的选择性能.采用快速分子描述符和量子化学描述符建立了两种选择性指数的二元因子模型,选择性指数1的模型5和选择性指数2的模型6的相关系数R2分别为0.868和0.796,R2cv分别为0.779和0.590.使用留一法对两模型进行内部验证的相关系数R2分别为0.785和0.615,使用测试集对两模型进行外部验证,所得两模型的平均预测绝对误差分别为0.095和1.939.指数1模型具有真实有效性和较好的预测能力,能够有效预测羟肟酸的选择性.     

求解一维下料问题的改进混合遗传算法

针对一维下料问题,设计了一种局部搜索方法,并将其与遗传算法结合构造了新的混合遗传算法.大量实验表明,该算法求解一维下料问题是行之有效的.