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用于多峰函数优化的改进跳跃基因遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
跳跃基因是维持生物大脑神经细胞多样性的主要原因,因此在遗传算法中引入跳跃基因操作能够提高算法的全局搜索能力。然而,标准跳跃基因遗传算法的随机跳跃过程容易破坏较优性能染色体的基因。针对此问题,提出了一种改进跳跃基因遗传算法。在改进方案中,适应度越高的染色体上的跳跃基因,能以越高的概率朝性能比它差的染色体上跳跃,以提高进化速度。并且,在适应度函数中引入密度函数,以保持染色体的多样性。通过对经典多极值测试函数的寻优仿真表明,改进跳跃基因遗传算法能够更有效地提高遗传算法对复杂多峰函数最优解的求解速度与精度。 相似文献
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第一次截人探索火星的任务将由4名~7名航天员组成,具有数学和科学天赋是对航天员的一个基本要求,同时还必须保证具备良好的身体和心理素质。除此之外,需要通过基因测试来排除候选者是否存在潜在的基因衰变。这些航天员必须敬业,而且获得世界著名大学的科学和工程学专业的毕业证书,另外还需掌握必备的多种技能。 相似文献
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胚胎电子细胞中基因备份数目优选方法 总被引:3,自引:2,他引:1
分析现有胚胎电子细胞基因存储结构的基础上,考虑基因备份数目对自修复过程的影响,建立了可靠性模型;并根据存储结构的具体实现方式,建立了硬件消耗模型。以可靠性模型和硬件消耗模型为基础,通过分析可靠性、硬件消耗与基因备份数目间的关系,提出了一种基因备份数目优选方法。该方法根据目标电路的可靠性、硬件消耗设计要求,选择兼顾系统可靠性、硬件消耗的基因存储方式、基因备份数目及胚胎电子阵列规模,具有工程应用价值。通过某电路的基因备份数目的选择,对该方法进行了验证。 相似文献
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The problem of generating optimal paths for curvature-constrained unmanned aerial vehicles (UAVs) performing surveillance of multiple ground targets is addressed in this paper. UAVs are modeled as Dubins vehicles so that the constraints of UAVs' minimal turning radius can be taken into account. In view of the effective surveillance range of the sensors equipped on UAVs, the problem is formulated as a Dubins traveling salesman problem with neighborhood (DTSPN). Considering its prohibitively high computational complexity, the Dubins paths in the sense of terminal heading relaxation are introduced to simplify the calculation of the Dubins distance, and a boundary-based encoding scheme is proposed to determine the visiting point of every target neighborhood. Then, an evolutionary algorithm is used to derive the optimal Dubins tour. To further enhance the quality of the solutions, a local search strategy based on approximate gradient is employed to improve the visiting points of target neighborhoods. Finally, by a minor modification to the individual encoding, the algorithm is easily extended to deal with other two more sophisticated DTSPN variants (multi-UAV scenario and multiple groups of targets scenario). The performance of the algorithm is demonstrated through comparative experiments with other two state-of-the-art DTSPN algorithms identified in literature. Numerical simulations exhibit that the algorithm proposed in this paper can find high-quality solutions to the DTSPN with lower computational cost and produce significantly improved performance over the other algorithms. 相似文献
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本文分别结合基因算法与博弈论中的竞争型Nash对策及分级型Stackelberg对策构造了多标准高效进化算法,并对二维三段翼型成功地进行了多标准位置增升优化。基因算法在合适地选择了基因操作算子后可以得到全局最优解,博弈论的引入使得传统基因算法具备了无人工干预的多标准优化算法,并且这一优化过程接近于实际翼型工程气动力设计情况。应用本文的方法成功地对三段翼型进行了不同气动条件下的缝翼与襟翼的位置组合优化,最后给出了优化算例,并对两种算法进行了对比。 相似文献
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为了消除采用梯度迭代求解算法求解再入弹道优化问题时对初始值的依赖,减小遗传算法对种群数量和迭代次数的需求,采用模糊思想设计了改进的稳态遗传-序列二次规划(GA-SQP)混合求解算法。针对等再入航程返回轨道设计问题,提出了初始种群的基因检测方法、基于模糊隶属度的评分函数建立方法和搜索过程中劣质基因的评分方法,考虑了过载超限时间约束、倾侧角翻转最大角速度限制等实际约束,给出了序列二次规划求解过程中再入点在瞄准点之后和制动时长过短的特殊情况下约束的处理方法。采用改进的稳态GA-SQP混合求解算法,可以实现近地轨道变高度返回的情况下等再入航程返回轨道设计。改进的稳态GA-SQP混合求解算法不依赖于初始值,种群数量较小,与未改进的遗传-序列二次规划算法相比迭代次数减少34.7%,计算速度和计算精度均达到工程适用程度。 相似文献