用混合编码遗传算法实现匹配追踪算法

在分析总结浮点数编码和格雷码编码各自特点的基础上,提出了一种用浮点数和格雷码混合编码的遗传算法来实现匹配追踪算法.该算法有机结合了遗传算法和匹配追踪算法的优点,不仅能够得到较高精度的最佳匹配参数,而且有效地降低了计算量,克服了匹配追踪算法由于计算量太大而不能广泛应用的缺点.计算机仿真结果表明,该算法提取相位的精度和提取时间均有明显改善,证实了该算法的准确性.最后,将该算法应用于转子实验台的冲击信号特征提取中,提取结果证明了它的实际应用价值.     

人工免疫C-均值聚类算法

通过借鉴生物免疫系统中的克隆选择原理和记忆机制，提出了一种人工免疫C-均值混合聚类算法．该算法采用了新的克隆选择方法，通过亲和度排序和个体浓度定义了个体的选择概率，从而可确定个体的适应值评价函数，以评价和选择个体．算法还集成了一种C-均值搜索算子，用于加快收敛速度．在聚类数目已知的情况下，所提算法能够得到给定数据集下的全局最优划分，与基于遗传算法的聚类方法比较，它具有更快的收敛速度和更高的收敛精度，并可扩展到性能指标能够表示为优化聚类中心函数的聚类模型之中．仿真结果表明，所提算法是有效性的．     

TRP激光陀螺温度控制系统的参数辨识

针对全反射棱镜式激光陀螺腔长控制系统的特殊性及其模型参数辨识的必要性，给出TRP激光陀螺温度控制系统的数学模型，并基于最小二乘法从理论上分析推导出3种新型参数辨识法：直接辨识算法、辅助变量法和递推算法。指出3种参数辨识法各自的优缺点及适用场合，并用具体实例证明了该辨识算法的正确性和实用性。     

具有双电压调节处理器的最优DVS算法

为了解决嵌入式实时系统如何节省电能的问题,针对具有两种运行状态的微处理器提出了最优的动态电压调节(DV S)算法。对具有周期性硬实时任务集的嵌入式系统,引进了部分降频的新概念,建立了精确实用的数学模型,在此基础上证明了该算法的最优性。分别从实例实验、仿真试验两个方面,证实了该算法的正确性和有效性。实验结果表明,采用这种最优DV S算法的系统,比不采用DV S算法的系统明显地节省能量,具体减少的数值依赖于任务集的构成和处理器状态,但是减少量平均达到20%以上。和其他类似的调度算法相比,也能更好地减少能耗。     

基于遗传算法的配送车辆优化调度

通过对汽车运输的特点和成本的分析，针对配送企业进行物流配送的实际建立并量化各项评价指标，确立了采用遗传算法进行优化调度的数学模型．并编写了算法进行实现。试验结果表明，该算法收敛，并能很快得到较优化的性能。     

基于IEEE802．11e MAC的联合无线资源管理

联合无线资源管理（JRRM）是针对耦舍多种无线接入技术的异构网络进行无线资源管理的一种新型机制，其目的是基于重配置技术和业务分流来整体优化异构网络的资源利用率。这种资源管理机制对其管理的各个接入网提出了QoS保证机制的要求。IEEE 802．11e的提出为WLAN提供了MAC层的QoS保证机制，从而促使IRRM能够高效工作。对基于IEEE 802．11e MAC的JRRM进行介绍，并分析了在联合会话允许控制和联合资源调度方面，基于IEEE802．11e MAC的方式能够改善异构无线环境中的网络性能。     

Alpha稳定分布噪声环境下新的类RLS自适应算法

给出在分数低阶Alpha稳定分布环境中一种新的类RLS自适应算法.由于Alpha稳定分布信号不存在有限的二阶和二阶以上矩,因此用最小p范数准则代替了传统的最小均方准则,并利用矩阵求逆定理提出一种直接递推的类RLS算法,避免了以往类RLS算法中的IRLS迭代计算,从而使算法的计算复杂度大大降低.最后对几种自适应算法进行仿真,并对其收敛特性进行了分析.结果表明,算法的收敛速度明显快于LMP和NLMP算法.     

一种基于遗传算法的单神经元PID控制器参数优化

文章分析了神经元PID控制器存在的问题,提出了一种用遗传算法对单神经元控制器进行参数寻优,并利用种群数N和交换概率Pc逐次递减的方法来提高计算效率和收敛速度,在搜索空间内获得全局最优点的方法。试验仿真结果表明,基于遗传算法的单神经元PID控制器参数优化方法能获得很好的控制效果。     

基于对策论和遗传算法的有源RC滤波器设计方法

RC有源滤波器设计希望获得多个设计目标,而这些设计目标又会相互竞争难以同时获得,针对这个特点,提出了一种基于对策论和遗传算法的解决RC有源滤波器设计中诸目标竞争问题的设计方法,并通过实例对其进行验证,证明了此种方法的可行性.     

遗传算法在求解超定方程组中的应用

只有在极特殊的情况下超定方程组才有精确解,一般情况下都是求超定方程组在某种意义下的近似解.使用两种非数值算法———遗传算法和模拟退火算法求得超定方程组的最小二乘解,对它们的原理、参数设置进行了比较分析,数值实验的结果显示这两种方法是非常有效的.