遗传算法求解JSP的核心问题

遗传算法（GA）作为全局搜索算法广泛应用于各种寻优操作中，并已成为求解车间作业调度问题（JSP）的主要方法，给出了JSP问题的数学模型和遗传算法的框架，提出遗传算法求解JSP问题要解决的两大核心问题；编码问题和处理不是可行调度问题，并探讨了其相应的解决方法。     

一种用于低速率视频压缩编码器自适应控制的改进算法

本文提出了一种缓存反馈控制的改进算法,并把它用于CCITT H.261(简称为H.261)建议的低速率视频压缩编码器的设计中,本文还对算法在实现中所遇到的问题进行了综合考虑,并与基本的BOC算法进行了比较。计算机模拟结果表明,本文提出的算法的效果更好,且未给实现增加复杂度,     

回波通道平坦时延估计的算法研究

本文在综述平坦时延估计算法的基础上,对相关算法进行了计算机模拟,得到了最小抽头数选取的依据(M=1.1N),还探讨了语音白化软件的实现和基于相关平坦时延估计算法的回波抵消器实现方案。     

离散变量优化方法及在地下墙围护设计中的应用

以离散变量搜索型方法的复合形法为基础，利用内点罚函数的基本思想构造有效目标函数，放松常规复合形法对顶点必须在可行域内的严格限制，相应地，适当加快映射步长的缩小速率以提高求解效率，用该方法结合平面弹性有限元法对地下连续墙围护结构进行优化分析，取得了较好的效果。     

基于神经网络的多目标综合评价

本文提出了基于神经网络的多目标综合评价方法。这种方法通过利用神经网络对于以往成功的评价样本的学习, 使得神经网络反映评价指标的偏好, 从而代替评价人进行评价。文章研究了神经网络学习的BP算法, 并分析了某大型水利工程水位方案评价问题。     

逆合成孔径雷达成像技术的研究

逆合成孔径雷达（ＩＳＡＲ）成像是微波成像技术中一个较新的课题。本文通过研究ＩＳＡＲ成像处理算法，提出了解决运动补偿中距离对准精度的新方法，对实际飞行所录取数据进行了成像处理。     

用混合遗传算法求解N皇后问题

N皇后问题是NP难题,一般求解的方法为回溯法.当问题规模较小时用回溯法能有效求解,但当问题规模较大时其求解时间耗费非常巨大.该文提出用局部搜索与简单遗传算法(SGA)相结合的混合遗传算法(HGA)来求解N皇后问题,用N皇后的约束条件作为遗传算法的适应值函数.设计了高效的染色体编码、初始化种群方法、遗传算子以及局部搜索算子,使它们符合求解问题的需要.通过与回溯法和相关的遗传算法比较,实验证实了用混合遗传算法求解N皇后的有效性.     

钢铁企业合作创新项目选择的模糊聚类分析

在合作创新过程中,针对区间数的评价信息,提出一种基于遗传算法的模糊聚类方法.考虑方案各准则的权重、准则值为区间数,同时要求对聚类中心各准则值有严格序关系.然后结合隶属度变量构建优化模型,利用具有动态惩罚函数的遗传算法求解,计算得到各方案的所属类别.实例证明了该方法的有效性和可靠性.     

用多目标遗传算法优化设计水库分期汛限水位

水库分期汛限水位利用洪水的季节性规律,可在不降低水库防洪标准的前提下,显著提高水库兴利效益.论述了优化设计分期汛限水位的必要性、基于模拟调度优化设计分期汛限水位的可行性.以防洪、发电、航运等多目标来评价分期汛限水位方案,以不降低水库防洪能力为约束条件,建立了优化设计模型.对简单遗传算法进行了多目标评价、引入共享函数、线性变换适应度函数、优解保持策略、重新洗牌等改进,建立了一种改进的多目标遗传算法,用以优化设计分期汛限水位方案.以三峡水库为研究背景,采用混合编码方法描述分期汛限水位方案,利用1882~2003年宜昌站汛期的实测日流量资料进行模拟优化,得出了较优的分期汛限水位方案.计算结果表明,分期汛限水位优化设计能权衡防洪与兴利之间的关系,在满足防洪要求的前提下,显著提高水库兴利效益.     

用进化-模拟退火算法求解Lambert方程

Lambert方程在轨道拦截和初始轨道确定起着重要作用。求解Lambert方程的传统算法主要有Newton迭代方法和超几何级数展开方法等,但这些算法都有一定的局限性(如有可能出现迭代收敛过慢,级数展开收敛性问题)。采用进化-模拟退火算法(EA-SA)算法求解Lambert方程,其中进化算法具有全局搜索能力,而模拟退火具有局部锁搜索能力。该方法克服了某些情况下梯度下降法有时收敛过慢和超几何级数不收敛的缺点,并具有通用性,便于操作和理解。通过仿真计算对比表明,EA-SA具有普适性,而且精度优于其它两种算法。