采用混合遗传算法的敏捷卫星自主观测任务规划

为改进敏捷卫星观测大规模地面目标点时传统的遗传算法求解效率低下的问题,提高智能优化算法的求解效率,改进了传统的遗传算法,提出了禁忌退火遗传混合算法。首先,考虑到航天器在观测地面目标点的过程中所面临的时间约束、姿态轨道动力学约束等多种约束条件,建立了相应的适应度函数。所提出的适应度函数能够兼顾高观测收益与低观测能耗,反应了实际工程问题的观测需求。随后,为改进传统遗传算法的变异过程,提出了禁忌退火变异方法。这一变异方法在个体变异寻优的过程中,引入了禁忌搜索方法与Metropolis法则,提高了算法搜寻到全局最优解的概率,加快了算法的收敛速度。研究结果表明,与传统的遗传算法相比,禁忌退火遗传混合算法节省了约40%的算法运行时间,该算法的运行效率也高于退火遗传算法、禁忌遗传算法等其他种类改进的遗传算法,从而验证了禁忌退火遗传混合算法求解敏捷观测卫星任务规划问题的高效性。     

一种新的自适应退火遗传算法

在函数的全局优化算法中,模拟退火算法和遗传算法的结合可较好地改善算法的性能。基于这个思想提出一种新的自适应退火策略用于遗传算法中选择概率的计算以增强算法的收敛性,在交叉和变异概率的选取上也进行了自适应处理,以进一步改善算法的稳定性和收敛性。基于典型算例的仿真结果验证了该算法对高维复杂函数最优化的有效性和高效性,其性能明显优于传统遗传退火算法、改进的进化规划方法。     

取消变异的小生境遗传算法及应用

为提高算法寻优能力,提出取消变异的小生境遗传算法.算法在寻优过程中采用最优保持子代种群产生策略,通过对种群中个体适应值惩罚机制的小生境操作,加速淘汰适应值低的个体,实现种群基因多样性,克服了遗传算法中随进化代数的增加种群个体趋于相似而造成全局搜索能力下降的缺点,增强了遗传算法在解决多变量多峰值优化方面的能力.将小生境遗传算法用于典型测试函数进行寻优测试,与取消变异改进遗传算法和基本遗传算法比较,证明了其在多变量、多峰值优化问题中的有效性和收敛性.     

非线性约束优化问题

把Powell方法作为一个与选择、交叉和变异平行的算子,嵌入到基本遗传算法中,在遗传算法中定义Powell算子,得到一种既有较快收敛性,又能以较大概率求得非线性约束优化问题全局最优解的混合遗传算法-Powell遗传算法。通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件,使算法逐渐收敛于全局可行最优解。数值结果表明该方法优于基本遗传算法和Powell法。     

实码退火遗传算法在厂内经济运行中的应用

针对一般优化算法在大型水电站厂内经济运行中精度低或计算速度慢的缺点,对实数编码退火遗传算法（AGA）进行改进,并用于大型电站厂内经济运行.模拟退火算法是在遗传算法（GA）中引入模拟退火算法（SA）,它吸收了遗传算法速度快和模拟退火精度高的优点.此外,对传统退火搜索方法的改进,进一步提高了退火遗传算法解决大型优化问题的能力.为了体现退火遗传算法的特点,对某一大型水电站分别采用退火遗传算法、动态规划（DP）、加速遗传算法（AG）、标准遗传算法（SGA）和模拟退火进行了经济运行计算,计算结果表明退火遗传算法易于实现,精度高,收敛速度较快,有一定实用价值.     

基于变异算子的云计算任务调度算法

为了高效调度云计算中海量的任务,提出一种改进遗传算法（IGA）,将变异操作分为两种：变异操作a和变异操作b变异操作a为随机位置的基因值变异,而变异操作b则是先找出满足一定条件的基因位置,再将该位置的基因值变异成目标基因值,使得每次变异后的染色体都优于变异前的染色体.在算法的前期使用变异操作a,在算法后期即将收敛于最优解时,采用变异操作b以加快收敛的速度 为了避免改进变异操作使算法陷入局部解,在种群初始化时,采用染色体匹配率的方式选择初始化种群,使其均匀的分布在整个解空间上.实验仿真结果表明,改进算法不但使最终完成时间更短,收敛效率更高,而且可以在一定程度上均衡负载,能更有效地实现任务调度.     

CAI中基于遗传算法的智能组卷设计与实现

分析了几种智能组卷算法的优缺点,并选择使用遗传算法作为CAI系统自动组卷算法.在组卷中,随机生成初始种群,对种群个体进行按题型分区域编码,并按适应度值进行排序选择最优个体,在遗传过程中通过交叉概率Pc和变异概率Pm来控制交叉和变异操作,直到达到设定的遗传代数,并选择种群最优个体作为最终试卷的组成.     

星状原油集输管网拓扑优化的混合遗传算法

以投资最小为目标函数,建立了星状原油集输管网拓扑优化数学模型.根据模型特点,利用改进的整数编码遗传算法优化井站隶属关系,利用非线性优化方法优化出相应的计量站最佳位置.针对遗传算法的局限性,对操作过程进行了改进,结合了模拟退火算法,调整了适应函数,给出了初温的确定方法,改进了选择复制操作,从而形成了混合遗传算法,并采用随机多父辈适应函数值加权交叉和多种改进变异操作方法.同时在操作过程中给出了约束条件的处理方法,减少了不可行解的产生,提高了算法优化效率.算例显示了该优化方法的有效性.     

遗传算法中交叉操作研究及应用

系统的分析了遗传算法中交叉操作，得出如下结论：遗传算法中交叉操作的实质是子代个体为父代个体在小范围内进行大概率变异的结果，该范围由双亲个体分别进行与，或操作所得到的两个体决定。对该结论做出了理论证明，同时基于此思想提出了一种不含选择和变异操作的新式遗传算法Crossover GA(CGA)。将其应用到具体实例中并和几咱典型的遗传算法进行了比较，发现其性能优与同类其它算法。     

基于自适应遗传算法的激光图像处理

针对激光图像分割处理的问题,提出了一种基于自适应遗传算法的激光图像分割处理算法.该算法将自适应遗传算法与最大类间方差分割方法相结合,将图像类间方差作为适应度函数,利用交叉概率和变异概率动态调整自适应遗传算法求解最大类间方差的最优阈值.为了衡量该算法的处理效果,分别采用本文算法和最大类间方差图像分割算法对图像进行处理.结果表明,该算法的CI值为0. 417,能够对图像进行有效分割,且分割的准确性和运算速率均优于传统的最大类间方差分割方法,具有较高的实践价值.     

输入排队iSLIP算法的改进与比较

高速路由器交换网络中,输入排队调度算法有良好的性能。为了进一步提高经典算法iSLIP的性能,根据虚拟输出队列(VOQ)中包的个数和队首包的等待时间不同,对iSLIP算法进行改进,提出了lp-iSLIP(Long Queues Prioriy iSLIP)算法和op-iSLIP(Old Queues Priority iSLIP)算法。通过仿真可以看到改进后两种算法包的延时较iSLIP算法有一定降低,即算法性能有了提高。最后对iSLIP算法和对信元加入优先级的pri-iSLIP算法进行比较,仿真结果显示pri-iSLIP算法的性能较好。     

进化算法在求解连续空间函数优化问题上的比较

优化算法就是一种搜索过程和规则，它是基于某种思想和机制，通过一定的途径和规则来得到满足用户要求问题的解.优化问题也是人们在工程技术、科学研究和经济管理等诸多领域中经常遇到的问题.鉴于工程优化问题的复杂性、约束性、非线性、多极小等特点，分析各种算法，寻求一种适合要求的算法很重要.目前，进化算法主要包括遗传算法、模拟退火法、混沌算法、蚂蚁算法、粒子群算法等.分别介绍了5种算法的基本思想以及它们的特点，并且通过对几个连续函数的优化比较，阐述了算法的各自不足.     

基于单纯形和粒子群优化的搜索算法

在综合分析单纯形算法与粒子群算法优缺点的基础上,将单纯形算法与粒子群算法相结合,提出了一种单纯形,粒子群混合算法,有效地避免了原有两种算法的缺陷,提高了对目标函数的搜索效率与质量,并用试验函数验证了算法的可行性.     

密码学中信息摘要算法MD5的改进

在MD5算法的基础上,针对MD5算法密文是一个32位16进制字符来表示值的特征,提出MD5改进算法,首先采用替换加密算法Md5Replace加密MD5算法密文,隐藏MD5算法密文的特征;再选定替换加密密文中某一位置插入由随机函数算法Md5Random产生定长的字符串得到最后的密文,改变了替换加密密文位数,隐藏了替换加密算法替换规律。在不改变算法效率的前提下,提高算法安全强度。     

EDF调度算法的实时性改进

在实时调度算法中,常用的EDF调度算法是非抢占式的,针对这个问题,研究应用SLAD算法和BACK-SLASH算法来改善EDF调度算法的实时性.对过载情况下的截止期错失率DMR的测试,结果表明其实时性确有所改进.     

常用细化算法在纸浆纤维图像处理中的应用与比较

本文介绍了三种常见的细化算法,其中详细介绍了hilditch算法,并且通过编程将其应用于纸浆纤维图像的处理中.通过对处理后的纤维图像质量的比较,结果显示hilditch算法更适用于对纸浆纤维图像的细化,但仍然需要在对纤维图像中的非纤维图像信息进行有效地删除方面进行改进.     

多算法加权融合的盲均衡算法

在研究了多种广泛使用的盲均衡算法的基础上,设计了一种对多种算法加权融合的新算法：
当均衡器的输出信号可靠性足够高时,用可获得高收敛精度的多模辅助算法(MAMA)进行均衡
;当均衡器的输出信号可靠性不够高时,用修正的常模算法(MCMA)、多模算法(MMA)和MAMA 三种算法的加权融合来均衡,且控制权重,使权重随迭代次数变化,提高了算法性能. 仿真结果证明,新算法性能稳定,在恶劣的水声信道中,可以在大约2?800次迭代后收敛,达到-35?dB左右的码间干扰(ISI).     

RA码译码简化算法的研究

RA码BP译码算法，可以实现线性时间译码，然而具有较高的复杂度。为了便于硬件实现，首先提出将最小和算法应用于RA码，然后对最小和算法进行了改进，提出了归一化算法和偏移算法，使循环译码算法在复杂度和性能之间取得了较好的折衷。仿真结果表明：归一化算法和偏移算法复杂度低，性能接近BP算法。     

COMP:一种有效的多模式/多对象匹配算法

为研究产生式系统的匹配效率问题,分析了RETE算法与TREAT算法的优缺点,提出了一种新的匹配算法－COMP算法,通过理论分析,在最坏情况下,该算法的时间复杂性为O（W^C）,优于RETE算法,实验结果表明,COMP算法在一般情况下优于TREAT算法,而在各种情况下均优于RETE算法。     

无信息图搜索算法的改进研究

研究和探讨了深度优先搜索算法和宽度优先搜索算法的缺点和不足,提出了相应的改进方法并加以例证.