求解MSA问题的新型遗传算法

为了克服传统遗传算法求解MSA问题速度慢的缺点,提出了一种新型自适应遗传算法,不使用交叉算子,只使用变异和选择算子,提出了在算法初始化时引入种子的策略,用星比对算法生成一个种子,保证了解的质量,使用灾变算子来确保算法的搜索能力,该算法模拟了自然界进化的周期性,较好地解决了群体多样性和收敛深度的矛盾。     

无人机轮式着陆横侧向控制

针对轮式起降无人机着陆过程横侧向控制存在的着陆安全性较低及抗风能力较弱的问题,提出了一种无人机着陆高安全性横侧向控制方案和控制结构。在常规的副翼和方向舵横侧向控制面配置条件下,采用在滚转角和偏航角精确解耦内回路控制的基础上,进行滚转和偏航的综合侧偏外回路控制方法,引入外回路对内回路的滚转角和偏航角指令限幅值随相对高度变化的机制,实现对无人机接地时侧偏距、侧偏速度、滚转角和偏航角的综合控制。对某型无人机的着陆横侧向控制进行设计及仿真,结果表明所提出的着陆横侧向控制能提高无人机的抗侧风能力,在侧风情况下着陆,可有效地将侧偏距、侧偏速度、滚转角和偏航角控制在安全范围内,所采用的着陆横侧向控制对无人机的气动参数摄动具有较强的鲁棒性,并且克服了常规控制中对相对高度信号误差要求高的缺点,在提高着陆安全性的同时,降低了对设备性能的要求。     

避孕药饲喂果蝇的遗传学效应研究

利用果蝇(Drosophlia melanogaster)为试验材料,探讨了避孕药饲喂果蝇后产生的各种生物学效应.在果蝇培养基中添加不同浓度的(10、20、30、40、50、60、70 mg.L-1)避孕药,然后成对放置果蝇.经4代饲养,分别统计分析果蝇后代的数量、性比,测定了幼虫体重.结果发现,不同浓度的避孕药可显著减少果蝇后代的成蝇数目、可产生部分畸形个体、降低成蝇的性比;但对果蝇的幼虫体重影响却不明显.     

基于启发式混合遗传算法的相控阵雷达最优化调度

针对相控阵雷达最优化调度,提出了结合启发式规则的混合遗传算法实现。设计了基于遗传算法的相控阵雷达调度的编码规则、初始种群产生、交叉和变异遗传算子等,定量描述了波束合并和交错跟踪的条件,并提出了五项启发式规则。最后开发了结合启发式规则的混合遗传算法相控阵雷达调度软件系统,并利用仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于Monte Carlo法与GA算法的复杂系统可靠度求解

复杂系统可靠性问题是可靠性工程中丞待解决的问题。提出了基于可靠性框图的复杂系统蒙特.卡罗仿真方法,给出了各种基本可靠性模型系统与其组成单元的失效时间关系,解决了含有旁联模型的复杂系统仿真问题。以可靠性仿真数据为寿命样本,待估计参数的置信区间为编码空间,以经验分布与所求分布误差倒数为适应度函数,建立了基于遗传算法的寿命分布参数点估计模型,求得了复杂系统可靠度函数。最后以两个实例表明该方法比传统方法具有更高的精度。     

储层含油性识别中ANN和GA融合的模糊规则提取

提出一种基于ANN和GA融合的自学习自适应的模糊规则提取算法,用来对油层进行识别.其方法是:首先运用人工神经网络(ANN)对训练样本进行有导师学习,网络的输入是测井属性,输出表达为网络权值和输入的函数Ψk=f(xi(WG1)ij,(WG2)jk)(其中:Ψk代表含油性类别Ck的判别函数;C1为干层;C2为水层;C3为差油层;C4为油层).然后,以Ψk作为遗传算法(GA)中的适应度函数提取对应于类别Ck的模糊规则.最后,通过某油田oilsk81和oilsk83油井的实证研究表明,该方法能够有效地识别储层的含油性.     

集成范例推理系统的研究

首先研究了与范例推理相集成的多种技术,并着重研究了基于范例推理和规则推理的集成方法,以及基于范例推理和归纳技术的集成方法,以此来充分利用范例推理、规则推理和归纳学习技术的各自优势,提高智能系统求解问题的能力。     

过载指令编码低空突防方法研究与仿真

针对飞行器低空突防的地形跟随问题,作者给出了一种基于改进的遗传算法的地形跟随轨迹的优化生成方法,通过对初始编码（染色体）及适应函数的优化,以及改进对染色体复制,杂交,变异生成最优轨迹,采用了控制指令直接编码,最优个体保护,分布式搜索,启发式变异。该方法模型简单,智能化全局寻优,运算速度快,精度高,实时性强等优点,结合某导弹模型,经仿真模拟得到了满意的结果。     

非线性规划的混合遗传算法

遗传算法是一类模拟自然界生物进化过程与机制、求解问题的自组织和自适应的人工智能技术,是非常好的求解优化问题的算法,但是它也容易产生早熟现象,且局部搜索能力较差。因此,在分析传统的非线性规划方法的基础上,针对传统方法的局限性,为非线性规划模型设计了一种新的启发式算法,即结合遗传算法、模拟退火算法和动态惩罚函数法的混合遗传算法,以发挥各算法处理问题的优势。对算法的过程进行了分析。通过实例说明,该算法对于求解所建立的问题是有效的。     

基于GANN的机翼盒段试验件传感器的优化配置

对机翼盒段试验件进行了结构分析,采用有限单元方法,建立了其结构的有限元模型,并进行了冲击压电响应数值仿真。构造了一种基于损伤检测的压电智能结构传感器优化配置的遗传神经网络(GANN)方法,采用该方法对机翼盒段试验件压电传感器进行了优化配置,得到了传感器对应于其初始布置模式下的最优配置,为该结构试验件的实际压电传感器的优化配置提供指导依据。仿真结果也表明,对于更多传感器的初始布置模式,采用该遗传神经网络方法可有效减少更多传感器的数量,从而降低成本。