地震环境虚拟现实系统的研制

地震往往带给人类的是巨大的财产损失和触目惊心的灾难，本文设计了一个地震环境虚拟现实系统，通过它，可以使参与者熟悉地震的前兆，强震以及余震的相关知识，帮助大家在突破遭遇到地震时做出正确的判断并逃离危险，该地震环境虚拟现实系统由电液伺服系统驱动，辅以全息音响技术，舞台灯光装置，是一个集科教和娱乐于一体的大型综合系统，具有较高的动态特性及较大的驱动功率；它由一台工控机控制，控制软件在LabVIEW平台上编写，控制参数的调整灵活方便；采用模拟和数字双闭环控制，并对各主要参数进行实时监控，增强了系统的可靠性，采用自适应逆控制方法及LMS算法，使得系统的输出精确地跟踪系统的期望响应。     

用遗传算法直接搜索证券组合投资的有效边界

基于遗传算法，提出了一种全球新的直接搜索证券组合投资有效边界的方法，相比于Markowitz方法，它不需要计算协方差矩阵，而且能够适应更复杂的情况，最后，应用上证30指数股票对该算法进行了实证检验，结果良好。     

并行遗传算法的新进展

并行遗传算法将并行计算机的高速并行性和遗传算法固有的并行性相结合 ,极大地提升了遗传算法的求解速度和质量 .在主从式、细粒度和粗粒度这三类遗传算法并行化模型中 ,粗粒度模型以其较小的通讯开销和对种群多样化 ,获得了最广泛的应用 .本文概括了基于模式定理和有限状态马尔可夫链的遗传算法理论 ,总结了前人在粗粒度模型下开展的理论分析和实践应用 ,并指出并行遗传算法的研究将向异步化 ,理论化和模型化的方向发展 ,而有限状态马尔可夫链是构建并行遗传算法可执行模型的有力工具.     

遗传算法在网上谈判支持系统中的应用研究

从 8 0年代后期首次出现谈判支持系统至今 ,国外许多学者从不的角度对其进行了大量的研究 ,而国内在这方面的研究尚处于起步阶段 .网上谈判支持系统不仅要为谈判人提供方便的交流媒介 ,更要为其提供合理的协调解 ,以减少冲突 ,提高谈判的成功率 .目前 ,对于网上谈判支持系统中谈判解支持的研究 ,尚未取得重大突破 ,采用的方法仅仅局限于效用函数法、对策分析法以及国内近期研究出的基于兴趣点的选择方案搜索算法等等 .但是 ,这些方法在实际应用中很难方便、及时地为谈判人提供有效的建议解或方案支持 ,无法满足网上谈判的实际需求 .本文针对遗传算法的全局收敛性快速寻优、可并行性寻优以及模拟自然进化过程解决最优问题等特点 ,尝试着将遗传算法用于网上谈判支持系统中 ,为谈判人提供对于双方而言满意的协调解 ,对此 ,文中进行了一系列的理论分析及实践检验 ,证明了这种方法的可行性及特殊的优越性 .     

基于GA和BP融合算法的装备费用估算方法

简要介绍了GA和BP算法以及装备费用估算分析的传统方法 ,分析了GA、BP算法以及费用估算三者间相互结合的必要性。把GA和BP算法相结合并应用到装备费用估算分析领域 ,建立了基于GA和BP融合算法的防空导弹研制费用评估模型 ,并对典型的防空导弹型号研制费用进行了估算。结果表明 ,该模型具有计算精度高、适用范围广、运算速度快的特点 ,为装备费用估算提供了有效依据     

基于遗传算法的鲁棒PID控制器设计

将基于遗传算法的PID控制器设计方法应用于分布参数系统,在这个过程中,将系统的鲁棒性能指标作为目标函数选择的重要依据,使用遗传算法对PID参数进行寻优.仿真结果表明,由于加入鲁棒性信息,改进方法完全满足了控制系统的快速性、稳定性和准确性要求,控制系统表现出很好的动态鲁棒性及性能鲁棒性.     

遗传算法在求解全局优化问题中的应用

遗传算法是一种基于生物进化机制和原理并引用随机理论的优化搜索方法－ 它具有全局收敛特点,可以被用来解决各种复杂的实际问题－ 如工程优化设计、人工智能和决策系统等－ 本文在讨论遗传算法的基本原理框架的基础上,提出相应的编码方法和计算适应值方法－ 为了平衡ＧＡｓ的深度和广度搜索矛盾,修改遗传算子,最后给出示例     

两类线性系统的两个优化算法

在没有任何假设的条件下研究一般线性等式与不等式组和带广义界的线性等式的求解,利用最优化方法的思想建立了两个算法．方法仅需计算一个投影矩阵,迭代步长恒等于１．证明了这两个算法较强的整体收敛性     

基于遗传算法的肝病诊断学习系统

提出一种用遗传算法来构造肝病诊断学习系统的方法,其中引入了肝病领域专家对规则打分的适应度评估机制,通过选择、交叉和交异等遗传操作使知识集得到不断地精炼,最后,用这种方法对模拟的专家知识进行学习,实验结果表明。该方法能使系统比较有效地学习专家知识。     

基于遗传算法的ERP生产计划排单模型

以某家具制造企业为实际背景 ,讨论ERP生产计划排单模型的建立及算法设计 .在所建模型中 ,对染色体采用工件编码规则进行编码 ,提出了掺杂人工基因重组的交叉方法 ,并且给出了选择、交叉和变异的具体算子 ,利用自适应遗传算法可实现生产计划的自动生成及调度