基于模式库的遗传算法在非静态函数优化中的应用

本文针对非静态函数优化问题提出了一种基于模式库的改进遗传算法，此算法最主要的特点就是采用模式库来保存算法进行过程中的一些好的模式，这些模式一方面用来组建一些适合环境的优良个体，提高收敛速度，另一方面可以给早熟群体注入新的基因，增加群体的多样性。文中分别就函数优化问题和背包问题给出了改进遗传算法的仿真结果，表明本文算法的有效性。从理论上来说，本文算法适用于多个状态之间的动态变化环境。     

ERW钢管多阶段生产计划的编制及优化

生产计划是企业生产管理的起点和依据.本文分析了高频电阻焊钢管的生产流程和生产计划的特点,提出了钢管企业多阶段生产计划提前/拖期惩罚模型,并用实数编码遗传算法进行了求解及优化,得到生产计划的较优解.仿真结果表明,模型和算法是可行和高效的.求解方法在钢管实际生产计划编制中得到了良好的应用.     

模糊小脑模型神经网络在多辊冷连轧机轧制力预报模型中的应用

针对宽带钢多辊冷连轧机组特点,为提高轧制力的预报精度,在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合,设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型.通过对传统轧制力模型计算值、小脑模型预报计算值与实测值进行对比分析可知,基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型具有较高的计算精度,更适合于多辊轧机在线计算机过程控制的应用,满足现场在线生产的要求,取得良好的板形板厚控制效果.     

基于遗传和禁忌搜索算法求解双资源车间调度问题

针对柔性生产环境下的车间调度问题,在考虑遗传算法早熟收敛特性和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的双资源作业车间的调度优化问题算法,即不仅考虑到了每个工件有几条可行的工艺路线,而且考虑到了工件的调度受到机床、工人等资源制约的影响,并用实例对该算法进行了仿真研究.结果表明此算法有很好的收敛精度,是可行的,与传统的调度算法相比较,体现出其明显的优越性.     

基于模拟退火思想的优化k-means算法

鉴于典型的基于划分的聚类算法——k-means算法中存在局部最优和算法执行速度慢等问题,提出了基于模拟退火思想的优化k!means算法.该算法将模拟退火思想用于对k-means算法的优化,是一种具有全局最优解和较高执行效率的算法.针对聚类算法典型数据集和随机产生的数据集,在不同情况下进行对比实验.实验结果表明,优化k-means算法优于基本的k-means算法。     

一种改进的基于边界跟踪的粘连目标分离算法

在颗粒图像的自动分割中,经常遇到颗粒粘连、重叠在一起的现象,需要将它们分离为单个颗粒目标.基于边界跟踪的分离算法能够克服聚堆目标连接处的凹陷比较明显并且/或者在连接处存在灰度局部最小边缘的要求,取得了较好的分离效果.但对于某些中轴方向不是垂直或水平的聚堆目标,分割仍然不理想.为此,提出了一种改进的分离算法,该算法通过自动旋转聚堆目标区域使其中轴方向成垂直或水平来实现这种情况下的分离.实验结果表明该算法进一步提高了分离效果.     

基于停电区域电力系统故障诊断的矩阵算法

利用故障诊断数学模型,在深入分析电网故障时保护、断路器状态信息结构的基础上,提出了相应关联矩阵运算方法。并通过一个简单的电网结构图在几种不同的故障情况下的仿真实验,证明了所提出的矩阵算法是正确的。     

基于神经网络的客车车身结构参数优化

为尽量减轻车身结构的质量,改善结构应力状况,提出了人工神经网络理论和遗传算法相结合应用于客车车身结构参数优化的方法。把正交表组合的结构参数作为输入矢量,ANSYS软件计算出的客车车身静动特性作为输出矢量。在对网络进行训练的基础上,建立了矩形梁构件的高度、宽度和客车车身的强度、刚度、频率之间的数学模型,以此作为优化问题的约束条件,用遗传算法求得结构参数全局最优解,试验结果证实了该方法切实可行。     

计算机控制系统信号重构容错算法研究

信号重构是计算机系统与被控对象进行信息通信的重要环节,在简要分析Shannon重构、ZOH重构和一阶重构等信号重构方法局限性的基础上,提出了一组基于三点插值的重构算法和被控过程采样数据的一步容错预测算法,并将一步容错预测与三点插值算法相结合,建立了对于被控过程信号异常情况有良好容错能力的一步容错预测二阶重构算法。上述的一步容错预测二阶重构算法不仅结构简单、可用于在线控制,而且算法精度和可靠性明显高于普通的ZOH重构和一阶重构算法。     

自适应遗传算法的改进及在系统辨识中应用研究

为解决传统遗传算法早熟及收敛速度慢的问题，提出了一种改进的自适应遗传算法。通过对一典型的大海捞针粪（NiH）问题的试验，证明了改进后的遗传算法在全局优化和快速收敛能力上有较大的提高。在此基础上将该算法应用于系统参数辨识中，辨识结果表明该方法具有参数辨识精度高，抗噪声能力走，对输入信号通用性强，也适用于非线性系统参数辫识的优点，具有重要的工程使用价值。