一种改进的遗传算法

针对传统遗传算法在编码方案及交叉操作中存在的局限性,提出了一种新的遗传算法的改进方法。该方法（1）以实数编码代替二进制编码,有效地解决了传统遗传算法中二进制编码串的长度与计算精度、运算量之间的矛盾,（2）根据适应度值对父染色体进行重组操作,克服了传统遗传算法中交叉操作所存在的盲目性。最后,以求解自然对数和神经网络的训练为例验证了所提出方法的有效性。     

改进的加速遗传算法在课程评价体系中的应用

为了改进二进制编码方式个体编码较长的缺点,使用基于实数编码的加速遗传算法改进层次分析技术.并利用改进的层次分析技术建立课程三级评价指标体系,对所建立的评价指标体系进行权重分析,可以对高校公选课程开设的合理性进行很好的评测.     

改进的遗传算法在球面点分布问题中的应用

球面点的分布问题,是世界性数学难题.对基本遗传算法进行了改进.采用实数编码,同时在遗传算法中引入了正交算子、变维子空间算子、灾变算子等高效演化算子,形成了自适应遗传算法.这样改进的算法极大地促进了个体多样性,并能促进优秀基因型的杂交和遗传,在收敛和鲁棒性方面优于一般的遗传算法,将它应用于球面点分布问题取得了较好的效果.     

遗传算法在复杂系统可靠性优化中的应用

在满足一定可靠性指标要求下,使投资最小的复杂系统可靠性优化问题是一个具有多局部极值的非线性的优化问题,使用遗传算法求解问题搜索互了其他算法未能得到的最优解,在遗传算法的中,使用基于中的选择策略和最呆存策略,改善了遗传算法的收敛性能。     

多层次复杂机械方案设计中遗传算法的应用

研究并提出了一种基于遗传算法的多层次结构产品智能优化设计方法,讨论了这种基于多层次结构描述的改进的遗传算法在多层次复杂机械结构方案设计中应用的技术,避免了标准遗传算法过早收敛于局部解,给出了一个具有多层次机械结构的设计实例,为多层次结构产品智能设计打下良好的基础.     

改进遗传算法在复杂CHP系统负荷优化调度中的应用

多台热电联产机组组成的复杂热电联产(CHP)系统优化过程中会使得搜索域增大,优化收敛速度变慢。针对这一问题。通过借鉴内点法将原搜索范围进行离散、组合,从而将搜索范围进行合理收缩,提高了算法在寻优过程中的收敛速度,并使优化结果更接近全局最优。将改进遗传算法应用于某石化企业自备电厂的复杂CHP系统,并通过仿真模拟对优化结果进行验证。结果表明,改进遗传算法可以有效提高遗传算法的收敛速度和优化结果。     

复杂多源注水系统变频调速优化改进遗传算法

为了对复杂多源注水系统变频调速控制进行更全面的优化,以水量、投资回收期等限制作为约束条件,建立了优化控制数学模型.采用实数编码改进遗传算法对模型进行求解,同时优化出变频调速数量、位置和所有泵的运行参数,给出了处理泵排量以及根据投资回收期确定变频调速数量和位置的方法,大大减少了不可行解的产生,通过调整适应函数,使改进遗传算法具有一定的自适应性,提高了算法的优化性能.通过算例证明了该优化方法的有效性与可行性.     

多层次遗传算法在数控车床整体方案设计中的应用

目的 探索多层次结构特征遗传算法方案设计的方法,进行数控车床整体方案设计,解决数控车床整体方案设计中超性能设计产生的不合理性问题.方法 将多层次基因遗传算法与数控车床整体方案设计相结合,通过读取数据库中的基因编码库,经过进化算法的选择、交叉、变异算子的作用,在评价函数的规定下,使用Visual C+ +6.0软件开发工具与SQL Server2000数据库软件开发多层次数字模型演示验证系统,并在演示验证系统的基础上,对CAXA实体造型软件进行二次开发,建立数控车床整体方案设计工具系统.结果 通过系统实际运行得出的优化设计方案,实现数控车床的智能装配,使智能设计系统拥有了三维可视化的结果输出.结论 系统运行得出的结果接近数控车床的实际设计结果,满足设计要求,为系统的实用化、人性化打下了良好的技术基础.     

遗传算法在网络考试系统中的应用

为了提高网络考试系统中抽题组卷的性能,对遗传算法的基本要素进行了研究,设计了一种基于遗传算法的抽题组卷算法,并用数据流程图和伪语言进行了详细的描述.实验数据表明,该算法性能比随机组卷算法更优.     

基于实数编码的遗传算法在配电网络重构中的应用

配电网络是一个复杂的网络,对其进行网络重构的目的就是为了使网损最小.提出了一种基于实数编码的遗传算法,并在遗传算法中引入了模糊理论,建立了模糊控制器,对交叉率和突变率进行模糊控制,从而很好地解决了配电网络的重构问题.通过算例的分析比较,说明该方法是行之有效的.     

基于二重结构编码遗传算法的传感器优化配置

传感器的优化配置是一类组合优化问题,针对此问题,文章以应变模态保证准则SMAC为优化原则,以SMAC矩阵的最大非对角元为目标函数,针对满足传感器数量不变的约束条件问题,提出改进的二重结构编码遗传算法,并通过现有文献中的算例验证本文所提算法的高效性。算例结果表明,该遗传算法优化结果优于现有的遗传算法,将其应用于复合材料板模型损伤诊断的传感器优化配置是可行的。     

一种改进的自适应遗传算法

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法.针对传统遗传算法和自适应遗传算法存在"早熟"现象及收敛速度慢的不足,提出了一种改进的自适应遗传算法,并对交叉概率和遗传概率进行改进.仿真结果说明了改进的自适应遗传算法比传统遗传算法和自适应遗传算法在收敛性能和搜索能力上都有很大的提高.     

遗传算法在供水系统优化调度中的应用

首先介绍了遗传算法的原理、步骤 ,继而将其用于求解一个实际的供水系统优化调度问题 ,取得了良好的结果     

基因算法在密码学中的应用分析

密码系统的研发工作传统上必须投入大量的人力与财力，且研究周期长，如何使密码系统的研发工作变得更有效率是本文要探讨的主题。运用基因算法（Genetic Algorithms），可模拟新密码系统的演进模式，由计算机不断产生新的密码系统并且彼此竞争演化，适者生存不适者淘汰，以创造出精简、快速、安全的优质密码系统。     

改进的遗传算法应用于电控蓄压式喷油系统

为了使柴油机电控蓄压式喷油系统达到最理想的喷油效果,需要对其重要参数(结构参数和运行参数)进行优化设计,其中涉及到的参数多而且参数之间存在着复杂的耦合关系.在柴油机电控蓄压式喷油系统的参数优化设计过程中,以其工作过程的数字仿真为前提,在简单遗传算法的基础上,采用了几种改进的遗传算法对参数进行优化.对各种改进遗传算法的参数优化过程进行了全面的、简要的说明.由优化结果可知,就达到最大适应度的累积个体数来看,自适应遗传算法比简单遗传算法多355个最优个体,自适应及最优保留策略的遗传算法比简单遗传算法多392个最优个体,重复交叉及最优保留策略的遗传算法比简单遗传算法多397个最优个体.     

一种基于二进制编码的改进遗传算法

对几种改进的遗传算法进行了比较、分析、综合后,提出了一种基于二进制编码的改进遗传算法。该算法具有收敛速度快、迭代次数少且不易陷入不成熟收敛等优点。仿真结果证实了该算法的有效性。     

Application of Improved Genetic Algorithm in Network Fault Diagnosis Expert System

Knowledge acquisition is the “botdeneck“ of building an expert system. Based on the optimization model, an improved genetic algorithm applied to knowledge acquisition of a network fault diagnostic expert system is proposed. The algorithm applies operators such as selection, crossover and mutation to evolve an initial popula-tion of diagnostic rules. Especially, a self-adaptive method is put forward to regulate the crossover rate and muta-tion rate. In the end, a knowledge acquisition problem of a simple network fault diagnostic system is simulated,the results of simulation show that the improved approach can solve the problem of convergence better.     

基于改进遗传算法的系统参数辨识方法

介绍了一种基于遗传算法辨识系统参数的方法,遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传学机理的全局搜索学习算法,为了提高算法的优化能力,我们采用了种群迁移以及自适应变异率来改进算法,仿真结果表明,改进的遗传算法辨识系统参数收敛到全局最优,且鲁棒性强,辨识精度高。     

土石坝沉降的遗传算法模型

根据土石坝沉降规律，以时效量作为基本影响因子，运用遗传算法基本原理，建立了土石坝沉降的遗传算法模型．并采用遗传算法的改进措施，同时从优化模型和土石坝沉降规律出发确定了决策变量的定义域，减小了搜索范围，提高了搜索效率。