基于改进实数遗传算法的函数全局优化

将一种改进的实数遗传算法用于函数全局优化。改进的算法建立在对基本实数遗传算法搜索特性判断的基础上。文中对实数遗传算法的基本操作进行了简单的讨论和选择 ,将一种混沌序列作为刺激因素加入到算法中 ,并将区域划分与取舍的思想应用到算法结构改进中。数值实验显示 ,新方法对寻找复杂问题的全局解、提高搜索精度方面较基本实数遗传算法有较大改进。     

注入式的遗传算法的分析与研究

该文提出了一种改进的遗传算法———注入式的遗传算法。该算法利用遗传算法全局搜索能力强和知识库具有存储记忆功能的特点,通过引入知识库中的经验值来提高遗传算法的求解速度和精度。该实验用基本遗传算法和注入式遗传算法来求解旅行商问题,通过对比实验结果,证明改进遗传算法的可行性和有效性。     

灾变机制下的元胞遗传算法

文章提出了一种改进的加入灾难的元胞遗传算法.该算法是细粒式并行遗传算法和粗粒式并行遗传算法的混合形式.在遗传算法和元胞自动机的原理基础上,通过加入灾难的方式,用于求解复杂甬数优化问题,获得了较好的效果.     

混沌遗传组合算法在复杂曲面零件加工定位中的应用

针对复杂曲面零件加工时难以精确定位的问题,利用数控机床对毛坯测量,然后将测量值和CAD模型理论值进行匹配计算,从而将标准零件模型嵌入到毛坯中,实现工件的定位.对于求解转换矩阵这一非线性问题,设计了混沌遗传组合算法,该算法可有效减小遗传算法陷入早熟的概率,有助于搜索到全局最优解.最后通过试验证明该算法可实现对转换矩阵的求解,将理论模型嵌入到零件毛坯中,使加工余量得到优化.     

基于混沌特性的网络流量预测

高速网络中存在着以自相似为特征的多种业务流量,这种自相似特征和混沌现象的吸引子有着紧密的联系。本文基于混沌时间序列重构相空间理论,根据最大Lyapunov指数,分别采用W o lf原始算法和改进算法,对高速网络中自相似信源的速率进行了预测,并给出了最大可预报时间。仿真结果表明,W o lf改进算法预测精度及可靠性更高。     

基于遗传算法的参数优化在控制器设计中的应用

本文详述了遗传算法作为一种随机搜索算法在控制器设计参数优化中的应用。从遗传算法基本原理入手，结合工程实际，论述了遗传算法在PID控制器设计、鲁棒控制器设计、最优控制、系统参数辨识、模糊逻辑控制系统和神经网络控制中的应用成果。讨论了影响遗传算法的因素，并提出了改进的策略。     

双变异遗传算法在投资组合中的应用

针对马柯维茨均值-方差模型的特点和简单遗传算法在求解该模型中所存在的缺点和不足,本文提出了一种改进的遗传算法-双变异遗传算法.该算法在交叉算子中引入了变异算子,即在种群中出现大量的近亲个休,产生近亲繁殖,此时,交叉算子停止交叉,进行均匀变异;而变异算子按照梯度方向变异,以加快算法的收敛速度.数值试验表明,双变异遗传算法对马柯维茨均值-方差模型的求解具有全局收敛、求解速度快、避免早熟等优点.     

改进遗传算法在桁架结构优化设计中的应用

文章针对简单遗传算法的早熟现象及不能处理带有复杂约束的优化问题,提出了一种基于乘子法与伪并行遗传算法的改进遗传算法,并将其应用于桁架结构优化设计中.计算结果表明改进遗传算法全局寻优能力强.     

遗传算法在多维多层关联规则挖掘中的应用

关联规则生成是数据挖掘技术中一个非常重要的研究领域,自1993年提出经典频集算法后,出现了很多以此为基础进行了改进的算法,但都存在着明显的缺陷．文章中根据遗传算法的基本思想以及关联规则挖掘的有关理论构造了一种生成多维多层关联规则的遗传算法,在一定程度上克服了经典频集算法的不足之处,提高了生成关联规则的有效性．     

一种基于改进遗传算法的模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种改进遗传算法的模糊建模方法。首先在标准的T—S模糊模型基础上，提出了扩展的T—S模糊模型。然后采用改进的遗传算法优化扩展的T—S模糊模型参数和规则数。最后．通过数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

求解装箱问题的遗传算法

本文提出了两种求解装箱问题（ＢｉｎＰａｃｋｉｎｇ）的遗传算法。一种是简单遗传算法,它采用等长度字符代码编码方法,使用常规的遗传操作算子。另一种是混合遗传算法,它综合运用解装箱问题的ＦＦＤ（ＦｉｒｓｔＦｉｔＤｅ－ｃｒｅａｓｉｎｇ）近似算法和简单遗传算法。试算结果表明,由这两种遗传算法所得到的装箱方案较一些近似算法所得到的装箱方案都要好。     

遗传算法在含连续/离散变量结构优化中的应用

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题。本文探讨了如何将遗传算法应用于含连续／离散设计变量的结构优化问题。着重讨论了连续／离散混合变量的编码方法和减少适应度函数计算次数的ｍ ｉｃｒｏ ＧＡ 技术。将遗传算法应用于数学考题和十杆结构尺寸／材料混合变量优化问题。两个算例表明，遗传算法能比较有效地解决含连续／离散混合设计变量的优化问题。     

浮点数与格雷二进制混合编码的遗传算法

本文提出了一种结合浮点数编码和格雷码编码的混合编码遗传算法。该算法有机结合了浮点数编码和格雷码编码的优点，不易陷入早熟收敛且局部搜索能力强，收敛速度快。本文对一系列典型函数进行了优化计算，试验结果证实了这种混合编码遗传算法的有效性和优越性能。     

并行遗传算法的研究评述

并行遗传算法是遗传算法研究中的一个重要方向，受到了研究人员的高度重视。本文系统地综述了各种并行遗传算法的构成原理，介绍了其典型应用情况，并指出了需进一步研究的课题。     

机载光电跟踪系统基于遗传算法的模糊控制器优化设计研究

分析了机载光电跟踪系统的构成，并对机载光电跟踪系统的最主要成部分－陀螺平台框架系统设计了基于GA（遗传算法）的模糊控制器，由于遗传算洒可以搜索整个空间，不易陷入局部最优解，不受搜索空间的限制性假设的约束，因此本文通过遗传算法对模糊控制器的控制规则，参数以及量化因子和比例因子进行了优化，在对模糊控制器设计的过程中，为了提高模糊控制的精度并加速遗传算法的收敛速度，还采用了变论域的方法，通过对系统详细的仿真研究，验证了基于GA的模糊控制器设计的良好控制效果。     

基于多个前向神经网络和遗传算法的边界检测法

本文提出了一种基于前向神经网络和遗传算法的图象边界检测方法，这种方法由多个三层子前向神经网络并置连接加一个ＭＡＸＮＥＴ子神经网络形成，每个前向神经子网络的隐含层神经元个数和所有人权重系数由遗传算法优化确定，实验结果表明，本文提出了这咱边界检测方法抗噪声能力强，检测到的这界位置更为准确。     

容积分维用于临界参数的识别

分形和混沌作为两种常见的非线性现象，它们之间是否存在什么联系？本文通过Lorenz方程的研究，得出利用随参数变化的时间序列分维图，可以很好地识别非线性模型从确定性状态到混沌状态的临界参数点或区域。     

基于遗传算法与DSM的产品结构分解聚类方法

产品结构的分解聚类在产品开发中有着重要的地位,在用设计结构矩阵(D es ign structure m atrix,DSM)对产品结构进行建模的基础上,通过遗传算法实现了产品结构分解聚类的智能化和分解聚类结果的最优化。在算法的设计过程中开发了一种对DSM进行二维编码的方法,并给出了在二维编码基础上的多点杂交和基本变异方法。在构造适应度函数时,综合考虑了DSM模型中各元素之间的联系、聚类的数目以及各聚类中元素的数目。最后以某摩托车发动机为例,用该算法实现了产品结构DSM模型的智能化分解聚类,验证了该算法的可行性。     

用遗传算法优化Turbo码交织器

具有短帧的Turbo码的性能取决于交织器的设计．设计的主要目标是距离谱的优化。本文提出在S随机交织器的基础上，用遗传算法(GA)优化交织器．提高Turbo码的自由距离并减少具有自由距离码字的出现频率。它利用了遗传算法的群体多样性，具有全局优化能力的特点，优化了Turbo码的距离谱，提高了系统性能。仿真结果表明，遗传交织器的性能优于块交织器、螺旋交织器等传统交织器。