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1.
余新宇 《数字社区&智能家居》2006,(9):127-127,145
在分析了解决组合优化问题所遇到的困难的基础上,引入遗传算法.进而提出基本遗传算法在解决数量级很大的组合优化问题上的缺陷,并详细介绍了遗传算法的三种并行模型,最后给出改进的并行遗传算法模型. 相似文献
2.
基于遗传算法的神经网络性能优化 总被引:2,自引:0,他引:2
遗传算法是一种典型的进化算法。文中分析了遗传算法的特点和神经网络的特点,从而得出了把两种算法结合起来进行应用的思想。运用理论对比的方法,阐明了用遗传算法进行神经网络性能优化的原因,并得出结论,认为用遗传算法进行神经网络性能优化促使了神经网络更进一步的应用。阐述了遗传算法优化神经网络的两种主要方法,论述了遗传算法和神经网络的发展现状和将来的研究动向。 相似文献
3.
基于神经网络与遗传算法的传动部件设计优化 总被引:9,自引:0,他引:9
李小青 《计算机测量与控制》2006,14(2):253-255
为了提高设计效率,得到最优设计效果。依据人工神经网络模型和遗传算法的基本原理,建立了基于神经网络和遗传算法的传动部件设计优化模型,用Matlab语言编制了应用程序,对神经网络的参数预测与遗传算法的优化过程进行求解,试验仿真结果表明,采用设计优化切实可行,具有良好的实际应用效果。 相似文献
4.
基于并行遗传算法将软件系统的可靠性优化问题表达为一类带约束条件的组合优化问题,并采用并行遗传算法中的岛屿模型和迁移策略,较好地改善了搜索性能。模拟实验表明:并行遗传算法有效地提高了运行速度和求解质量。 相似文献
5.
遗传算法在神经网络优化中的应用 总被引:8,自引:4,他引:8
把遗传算法和神经网络结合起来,形成以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络。介绍了遗传算法的基本原理。讨论了用遗传算法优化网络结构和基于遗传算法的神经网络权值优化问题。并通过实验仿真将该算法与BP算法进行比较,从而验证了该算法的可行性与有效性。 相似文献
6.
一种新的优化搜索算法—遗传算法 总被引:44,自引:5,他引:39
本文详细介绍了遗传算法(GA)及其数字基础,遗传算法与传统优化方法的区别,总结了遗传算法的特点。同时给出了几种GA的改进方法和应用GA的要点。 相似文献
7.
一种新的优化搜索算法—遗传算法 总被引:8,自引:0,他引:8
本文详细介绍了遗传算法(GA)及其数字基础,遗传算法与传统优化方法的区别,总结了遗传算法的特点。同时给出了几种GA的改进方法和应用GA的要点。 相似文献
8.
基于MATLAB遗传算法优化工具箱的优化计算 总被引:24,自引:0,他引:24
采用Matlab语言编制的遗传算法工具箱(GAOT)可实现二进制编码和真值编码的模拟进化计算,此工具箱在遗传操作方面非常灵活。介绍了用遗传算法工具箱解决了连续优化问题和旅行商问题,并给出了两个实例。 相似文献
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遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注。本文介绍了遗传算法的基本理论,描述了它的主要特点和基本性质;重点综述了遗传算法在数字图像处理中的主要应用,特别是在图像分割和边缘检测、图像压缩、图像恢复、图像匹配、图像增强以及图像重建等方面的作用;探讨了目前遗传算法在图像处理领域中存在的问题及其在今后的发展方向。 相似文献
12.
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可用于求解包含离散化变量的复杂优化问题,是近些年发展起来的基于自然选择规律的一种优化方法.本文提出了一种应用于电力系统无功优化问题的改进遗传算法,该算法在一般遗传算法的基础上,对适应函数、编码方式以及变异操作等方面作了改进.经电力系统的无功优化问题实例计算表明,改进遗传算法的优化结果可以更有效地达到或接近全局最优. 相似文献
13.
This paper presents a structural application of a shape optimization method based on a Genetic Algorithm (GA). The method
produces a sequence of fixed-distance step-wise movements of the boundary nodes of a finite element model to derive optimal
shapes from an arbitrary initial design space. The GA is used to find the optimal or near-optimal combination of boundary
nodes to be moved for a given step movement. The GA uses both basic and advanced operators. For illustrative purposes, the
method has been applied to structural shape-optimization. The shape-optimization methodology presented allows local optimization,
where only crucial parts of a structure are optimized as well as global shape-optimization which involves finding the optimal
shape of the structure as a whole for a given environment as described by its loading and freedom conditions. Material can
be removed or added to reach the optimal shape. Two examples of structural shape optimization are included showing local and
global optimization through material removal and addition.
Received October 14, 1999 相似文献
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遗传算法的研究与进展 总被引:77,自引:2,他引:75
遗传算法是建立在自然遗传学机理基础上的参数搜索方法。本文介绍了遗传算法的思想来源的基本原理,比较了遗传算法与其他人工智能技术,论述了它在优化、机器学习、尤其是控制领域中的应用成果,并对进一步的研究工作提出了一些展望。 相似文献
16.
17.
遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是处理复杂优化问题的一类通用性强的方法,但其实质上是一种随机搜索优化算法,待求解的搜索范围与算法的收敛速度有着密切关系。作者从该算法的搜索特点出发,提出先小范围搜索,再逐步扩大搜索范围的先小后大的搜索策略。实验表明该搜索策略可在一定程度上加快该算法的收敛速度。 相似文献
18.
拉丁超立方体抽样遗传算法求解图的二划分问题 总被引:3,自引:0,他引:3
图的二划分问题是一个典型的NP-hard组合优化问题, 在许多领域都有重要应用. 近年来, 传统遗传算法等各种智能优化方法被引入到该问题的求解中来, 但效果不理想. 基于理想浓度模型的机理分析, 利用拉丁超立方体抽样的理论和方法, 对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计, 并在分析图二划分问题特点的基础上, 结合局部搜索策略, 给出了一个解决图二划分问题的新的遗传算法, 称之为拉丁超立方体抽样遗传算法. 通过将该算法与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行求解图二划分问题的仿真模拟比较, 可以看出新的算法提高了求解的质量、速度和精度. 相似文献
19.
A Genetic Algorithm for Solving the Container Loading Problem 总被引:3,自引:0,他引:3
The paper presents a genetic algorithm (GA) for the container loading problem. The main ideas of the approach are first to generate a set of disjunctive box towers and second to arrange the box towers on the floor of the container according to a given optimization criterion. The loading problem may include different practical constraints. The performance of the GA is demonstrated by a numerical test comparing the GA and several other procedures for the container loading problem. 相似文献