基于遗传模拟退火神经网络的人脸识别方法

该文提出一种基于遗传模拟退火算法的神经网络,并应用到人脸识别中。实验结果表明,用遗传模拟退火算法精度高、迭代步骤少、收敛快,基于遗传模拟退火的神经网络应用于人脸识别是有效的,能提高识别率。     

基于遗传模拟退火的QoS单播路由算法

针对QoS的问题,设计了一种融合遗传算法和模拟退火算法的QoS路由算法,在遗传算法选择算子上借鉴了小生境的思想,避免了遗传初期有效基因的丢失;在遗传算法交叉算子和变异算子方面使用了自适应算子,使之能更好地适应网络的变化。通过与传统遗传算法进行比较,进一步说明了本算法的有效性。     

基于遗传模拟退火算法的BP算法研究

目前广泛应用于神经网络优化的方法是反向传播(Back Propagation,BP),但是BP神经网络的全局搜索能力很有限.文中探讨了两种全局优化算法:遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和模拟退火(Simulated Annealing,SA),以及它们和BP算法结合形成的优化算法,并且比较了它们在神经网络优化中的优缺点.     

基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络的畸变校正研究

针对相机所采集的图像大多都存在畸变现象的问题,设计了基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络校正算法。该算法针对传统遗传算法易于收敛局部最优的问题,提出分段选择策略与随机抽样相结合的选择算子,自适应交叉与变异算子。在畸变校正中,该算法通过网络的输入输出建立理想点与畸变点的关系,使用改进的遗传模拟退火算法来优化神经网络中的阈值与权值,然后使用基于LM算法的BP神经网络进行局部优化,最后通过插值算法得到校正后的图像。实验表明,该算法能过较好的对图像进行畸变校正,同时与传统的BP神经网络算法相比精度更高,收敛速度更快。     

基于遗传模拟退火算法的门阵列布局方法

为实现门阵列模式布局,将遗传算法与模拟退火算法相结合,提出一种新的遗传模拟退火算法,利用遗传算法进行全局搜索,利用模拟退火法进行局部搜索,在进化过程中采用精英保留策略,对进化结果进行有选择的模拟退火操作,既加强了局部搜索能力又防止陷入局部最优。实验结果表明,与传统遗传算法相比,该算法能够有效提高全局搜索能力。     

一种基于模拟退火的遗传聚类算法

针对传统聚类算法中存在的较易陷入局部最优解等问题,在传统的K均值算法中引入了遗传算法和模拟退火算法,将两种算法相结合,通过交叉、变异、模拟退火等操作,实现了聚类分析。通过模拟数据集的实验和UCI数据集的实验验证了算法的稳定性和获取全局最优解特性。     

基于遗传模拟退火算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划的难题,运用了一种基于遗传模拟退火算法的移动机器人最优路径规划方法,对移动机器人的路径规划进行了设计,采用了栅格法对环境进行建模.为了提高路径规划的效率,采用了一种改进的避障算法来生成初始种群.将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法,新算法具有较强的全局和局部搜索能力.仿真实验结果证明算法相对于基本遗传算法的收敛速度、搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提高.     

遗传模拟退火算法解决纸箱生产的损耗问题

纸箱包装行业是一个传统的产业,在纸箱生产中需要拼单来降低修边损耗以减少成本.根据生产上的实际经验提出了问题的数学模型,针对该模型,将遗传算法和模拟退火算法结合,解决了遗传算法的收敛过快以及局部搜索能力不强的问题.在选择操作中直接保存优秀个体,来增强算法的收敛性.在变异和交叉操作中采用自适应的变异和交叉概率,增强了搜索解空间的均匀性,并引入了记忆功能,最终获得问题的近似最优解.     

基于改进的遗传模拟退火混合算法求解TSP问题

本文针对遗传算法（GA）早熟收敛问题就GA的交叉算予进行改进,针对模拟退火算法易陷入局部最小值的缺点．使用HFC—ADM（自适应输入阂值的分等级搜索）的SA（模拟退火算法）和改进后的GA相结合,提出了一种求解TSP问题的遗传模拟退火混合算法,并应用于求解TSP（旅行商问题）问题。实验结果表明,该算法具有比传统的GA以及基于HFC—ADM的SA具有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度。     

基于模拟退火遗传混合算法的物流中心选址问题研究

为了增快货物流动速度、方便客户并减少不必要的配送成本,结合模拟退火算法和遣传算法,研究了物流配送中心选址问题,模拟退火遗传算法在收敛速度及跳出局部极值的能力诸方面明显优于标准的遗传算法和模拟退火算法。     

基于遗传模拟退火算法的低空飞行器航迹规划

针对低空飞行器三维航迹规划问题提出了一种将遗传算法和模拟退火相结合的方法,通过把高程数据和各种威胁以及飞行器性能约束相结合建立起约束条件模型.根据飞行器机动性能和低空突防的特点,设计了有效的遗传算子,并使用模拟退火算法能较好地接近全局最优解的优点,抑制了遗传算法的早熟现象.结果表明该算法具有良好的适应性,能满足地形跟随--威胁回避的突防要求.     

混沌遗传模拟退火组合算法性能研究

提出了一种混沌遗传模拟退火组合算法.为了提高算法的收敛速度,对遗传算法的适应度进行了拉伸操作,并且对模拟退火算法进行了改进,使其搜索范围随退火温度的降低而缩小.最后通过对4个典型函数的模拟,对算法的性能进行了研究.实验结果表明,该算法能明显改善传统遗传算法的性能,具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度.     

基于加速遗传模拟退火算法的协商策略研究

随着电子商务的不断发展,如何快速有效地进行自动协商是研究所面临的一个重要问题。根据Bazzar协商模型,提出了一种加速遗传模拟退火算法(AGASA),该算法将遗传算法和模拟退火算法结合,并且加入压缩搜索范围的算法加速机制,同时采用特殊的实数编码方式令算法能更加稳定地收敛。仿真试验表明,算法能快速稳定地解决协商模型所描述的协商问题。     

时滞系统控制参数优化的遗传模拟退火算法

该文基于遗传模拟退火算法,提出一种时滞系统的控制参数优化方法,同时对Matlab遗传算法工具箱GAOT进行改进,使之适用于PID参数的优化。该文所采用的算法保留了遗传算法和模拟退火算法分别在全局和局部搜索能力强的优点,能克服常规遗传算法中解的早熟现象、局部寻优能力差,难以保证对参数优化的计算效率和可靠性要求等缺陷。研究表明,改进后的遗传模拟退火算法是一种行之有效的方法,具有实用价值。     

基于遗传和模拟退火算法求解3-SAT问题

命题逻辑公式的CNF范式的可满足性问题（sAT）是计算机科学的非常重要的核心问题,能否快速求解SAT问题是目前的研究热点之一。介绍Johnson算法、遗传算法和模拟退火算法,比较三种算法的特性,提出综合GA、SA算法优点的一种混舍遗传和模拟退火算法的思想。数值计算结果表明,相对于Johnson算法,采用启发式（SA、GA）算法可以显著地提高3-SAT问题解的质量和求解速度。     

基于遗传模拟退火算法优化的BP神经网络

在研究标准BP神经网络的基础上,针对其存在的收敛速度慢、且容易陷入局部极小值等问题进行分析,设计实现一种采用数值优化的方法来改进BP网络性能的新的混合神经网络模型.通过引入遗传模拟退火算法扩大了网络的权值更新空间,把得到最优权值赋予BP神经网络,从而使优化后的神经网络具有泛化性好,不易陷入局部极小值等优点.与标准BP神...     

遗传模拟退火算法在酶免工作站中的应用

本文在基于执行序列的先后约束的基础上建立了酶联免疫吸附试验步骤执行序列的优化模型.根据其自身特点,利用遗传模拟退火算法求解.实验证明该优化方法有效、实用.     

基于遗传模拟退火算法的入侵检测特征选择研究

特征选择已经成为入侵检测的一个很重要的问题,它通过求解出有用的特征子集,去除冗余特征,来达到提高分类精度和效率的目的。提出了一种基于遗传模拟退火算法的特征选择算法,以基本遗传算法为基础,将遗传操作和模拟退火操作相结合,克服了一般遗传算法的不足,有效避免陷入局部最优并最终趋于全局优化,在入侵检测的标准数据集-KDD1999上的模拟实验证明：遗传模拟退火特征选择算法能够加快特征选择的速度;并且与当前典型的特征选择算法相比,具有更好的检测率。     

基于遗传模拟退火算法的模糊聚类方法

首先对模糊C-均值聚类算法做了简要分析和评论,根据其特点,提出了一种基于遗传模拟退火算法的聚类分析方法,从而提高了遗传算法的全局搜索能力。算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案,实验表明,该算法可克服系统对数据集及初始聚类中心的敏感性,避免陷入局部极小,具有良好的准确性与可靠性,在模式识别、数据挖掘等领域有着广泛的应用前景。