一种改进的遗传优化算法在网络故障预测中的应用

模糊逻辑控制器(FLC)模型简明，易于利用专家知识，适应能力强．适用于多输入、具有不确定因素、非线性系统的控制。随着系统复杂度的提高，直观经验获取难度变得越来越大．既难表述，又难使用。本文针对网络系统中故障的预测和诊断问题，将遗传算法与前馈网络结合，提出了一种基于BP的遗传优化改进型算法(RGA—BP)，并与经典BP算法结果作了比较，迭代步骤很明显的减少，精度明显提高。     

失效树中门重要度的算法分析

把失效树中基本事件级的重要度推广到门事件级的重要度,分析了怎样用通常的失效树算法计算门重要度,给出了计算门可靠性重要度的计算公式。并通过例子来比较改进前后的算法,说明该算法的简单实用和精确性,及其易于在计算机上实现。     

线性流形上矩阵的两类最佳逼近解

讨论了线性流形上矩阵的两类最佳逼近问题,利用广义奇异值分解给出了这两类问题的解.     

一种优化的光线投射体绘制采样算法

提出一种通过光线与体元两个交点处的体数据值线性采样的方法，减少了插值计算次数，分析了这种采样方法与三元线性插值方法的差异，证明这是一种可行的有效方法．     

带软时间窗物流配送车辆路径问题的并行遗传算法

针对一般遗传算法在求解有时间窗车辆路径问题时初始种群的单一性,提出一种新的算法.该算法对不同的种群用不同的初始化方法--随机初始化法和构造初始化法,这种算法改变了过去那种种群内部的平衡.并将该算法所得结果与其他算法进行比较,表明该算法的合理性.     

一种有效的基于实数编码的多目标遗传算法

针对实数编码遗传算法提出了一种通用的基于决策变量的复合交叉算子,并将之用于多目标优化问题的求解,算法效果良好,一定程度上解决了高维多目标优化问题在用遗传算法求解时收敛性差这一难题.通过实验首次揭示了交叉点数对多目标遗传算法性能的影响.     

基于智能蚂蚁算法的路由选择

智能蚂蚁算法已经成功地运用于TSP问题和一系列的离散优化问题．文中分析了智能蚂蚁算法的工作原理．并基于蚂蚁的自组织能力描述了一种新的分布式动态路由选择方法，QoS保证的分布式路由选择算法(DQRA)。DQRA能以并行的方式解决网络中呼叫的时延和带宽分配问题。理论证明此种算法简单，易于实现．能有效地解决大型网络的负载平衡问题。选择Matlab仿真软件对DQRA算法进行仿真，并且比较了当业务要求带宽变化时阻塞率的变化．进一步证明了算法的有效性。     

基于遗传算法的背包问题求解

背包问题是计算机算法研究中NP完备类的一个困难问题,对这个问题国内外很多学者已经研究出了不少经典的方法,但是这些传统的优化方法存在一些缺点。本文介绍了近年来兴起的一种机器学习算法——遗传算法解决背包问题的基本思路,并通过实例计算证明了此方法的可行性和有效性。     

基于小波蚊子的车联网性能评价方法

数据传输可靠性已成为车联网研究的热点问题,首先给出了车辆之间数据传输可靠性的评价方法,并结合小波变换和群蚊子算法对数据评估模型进行求解,同时通过引入分类机制和决策权来引导搜索方向,以此加快算法收敛速度.最后利用仿真实验平台深入研究了影响该算法的关键因素,并讨论了数据包大小、车辆间距、发送功率和车辆速度与数据成功发送率之间的关系.与其他算法比较,该算法显示出较好适应性.     

直纹曲面喷漆机器人喷枪轨迹多目标优化

针对直纹曲面上喷漆机器人的喷枪轨迹多目标优化问题,通过平面喷漆实验,采集各点膜厚数据,运用MATLAB遗传算法工具箱拟合β分布,建立直纹曲面漆膜厚度生长模型.将曲面离散为点集,采用三次B样条曲线拟合生成初始喷枪轨迹.以曲面上各点漆膜厚度均匀和喷涂效率高为目标建立喷枪轨迹多目标优化模型,并采用改进的快速非支配排序遗传算法对该模型求解,获得喷枪轨迹最优解集,最终实现了直纹曲面喷枪轨迹的优化目标.通过实例结果对比验证了该方法的有效性和实用性.