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1.
钱虹凌 《山西大同大学学报(自然科学版)》2015,(1):16-19
变压器的优化设计是变压器设计的核心,根据变压器自身的特征,通常采用遗传算法进行优化。本系统通过采用改进GA的父代参与竞争的最优保存遗传算法进行优化,得到了几乎必然收敛的优化效果。 相似文献
2.
3.
基于神经网络的股市预测 总被引:9,自引:0,他引:9
本文研究了基于神经网络的股票预测方法.针对目前存在的问题,提出了联合Davidon最小二乘算法及遗传算法来综合训练网络结构和权值的新方法.经对上证指数的模拟预测表明,通过合理地选取参数,可获得满意的预测效果. 相似文献
4.
5.
新式遗传算法在QoS路由选择中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
针对服务质量(QoS)路由的特点,提出了一种新式遗传算法。与基于二进制编码的通用遗传算法相比,本算法采用节点序列编码,编码、解码过程简单、直观,并在此基础上引入新的遗传交叉、变异算子。仿真实验表明,该遗传算法用于QoS路由具有全局收敛性,收敛速度较通用遗传算法有很大改观。 相似文献
6.
针对函数优化问题,提出一种自适应变异遗传算法来提高局部搜索的能力,弥补简单遗传算法易于早熟收敛的缺陷。最后以De Jong函数为仿真对象,将此算法与其它三种遗传算法进行比较,仿真结果表明此算法对于函数优化问题非常有效,大大加快了算法的收敛速度,并大幅度提高了搜寻到最优解的概率。 相似文献
7.
自适应遗传算法优化模糊小脑模型 总被引:3,自引:0,他引:3
首次采用遗传算法(GA)设计模糊小脑模型神经网络(FuzzyCMAC)的隶属函数.提出一个自适应GA优化算法,并且以优化模糊小脑模型FuzyCMAC学习正弦曲线.仿真实例表明,采用自适应GA方法优化的FuzyCMAC学习精度比标准小脑模型CMAC提高大约三个数量级、比标准FuzzyCMAC(三角形隶属函数)提高一个数量级.自适应GA方法优化的FuzyCMAC学习速度比普通GA优化的速度快且进化过程的振荡明显减小,仿真证明该方法比普通GA优化方法稳定,收敛效果好. 相似文献
8.
为了更好的解决约束优化问题,介绍了利用遗传算法求解约束优化问题的一般方法,在分析传统方法的基础上提一种遗传算法求解约束优化问题的新方法,将约束优化问题分成两步:首先不考虑目标函数,把约束优化问题转换为一个约束满足问题来处理,获得一个可行解;然后对目标函数和已满足约束的条件进行优化,最终获得一个最优解。还对该方法在不同问题下作了分析,证明了该方法对求解有约束优化问题有良好性能。 相似文献
9.
在实际生产调度过程中,加工时间的不确定性是普遍存在的,因此引用广义粗糙变量来表示不确定的工件处理时间,定义粗糙加法运算,precision以及ratio,建立了处理时间不确定性的FlowShop调度问题的精糙规划模型,提出了粗糙遗传调度算法将其应用于调度模型的求解,仿真实验证明了算法的有效性。 相似文献
10.