基于改进遗传算法的波束形成方法

研究传感器阵列信号优化问题,针对传统的简单遗传算法应用于传感器阵列的波束形成时,存在收敛速度慢和计算结果稳定性低的问题,提出了一种基于改进遗传算法的波束形成优化方法。算法对简单遗传算法的初始种群生成、适应度函数、交叉算子和异化算子等多个要素进行了改进,并融入了自适应技术。将改进的遗传算法应用于波束形成,并进行了仿真。仿真结果证明,有效地提高了收敛速度和计算结果的稳定性。证明改进遗传算的波束形成方法,获得了比原始方法旁瓣级更低的波束图,波束形成的性能更优。     

基于蛛网结构的改进遗传算法研究

针对遗传算法对搜索空间变化的适应能力差,提出一种改进的遗传算法。根据蜘蛛在蜘蛛网上快速抓捕猎物的行为进行深入研究,并将其与GA模型相结合。通过改进遗传算法的初始化方式和适应度的评估方式,增强遗传算法对搜索空间变化的适应能力。对复杂函数的寻优实验验证改进后的遗传算法的有效性,并通过与传统SGA的实际计算结果相对比,更进一步说明算法的改进效果。     

基于改进遗传算法的智能组卷研究

因为传统组卷方法的时间和空间开销大、成功率较低,简单遗传算法的收敛速度慢、稳定性差,所以提出了基于改进遗传算法的智能组卷方法,通过根据个体适应度值自适应地选择个体,调整交叉概率和变异概率等措施,加快了算法向最优解的逼近速度,提高了组卷的效率和成功率。论文介绍了该组卷方法的组卷策略,数学模型,各模块的详细设计。     

一种用于车间作业调度问题的智能枚举算法

车间作业调度问题是优化组合中一个著名的难题,即使规模不大的算例,优化算法的时间也很长。文章提出了一种求解车间作业调度问题的快速智能枚举算法,选取了22个标准算例作为算法的测试试验集,该算法在较短的时间内找到了17个算例的最优解,试验结果表明智能枚举算法确实是一种快速的、有效的求解车间作业调度问题的近似算法。     

基于改进多目标遗传算法的入侵检测集成方法

针对现有入侵检测算法中存在着对不同类型攻击检测的不均衡性以及冗余或无用特征导致的检测模型复杂与检测精度下降的问题,提出了一种基于改进多目标遗传算法的入侵检测集成方法.利用改进的多目标遗传算法生成检测率与误报率均衡优化的最优特征子集的集合,并采用选择性集成方法挑选精确的、具有多样性的基分类器构造集成入侵检测模型.实验结果表明,该算法能够有效地解决入侵检测中存在的特征选择问题,并在保证较高检测精度的基础上,对不同类型的攻击检测具有良好的均衡性.     

基于改进遗传算法的智能排课研究

本文深入地分析了排课问题的软约束条件和硬约束条件,抽象出求解智能排课问题的数学模型。深入分析遗传算法,针对传统的遗传算法,对初始种群进行均匀化、适应度函数、变异算子等方面改进。通过对比实验证明改进的算法完全适用于智能排课问题,而且具有较高的效率,为排课问题的发展提供了新的思路。     

一种基于遗传算法的数字曲线多边形逼近方法

提出了一种基于遗传算法的数字曲线多边形改进逼近方法。该方法针对规则形状数字曲线的多边形逼近问题,以二进制向量序列表示的染色体作为每一个对应的逼近多边形候选解,将简化前后多边形质心偏移误差以及各被替换线段欧氏距离的方差引入到适应函数中,用迭代次数的sigmoid函数作为变异概率来控制遗传算法优化求解过程中的全局和局部搜索特性。实验结果表明,该方法对于保持曲线多边形简化逼近后的形状特征具有较好的效果。     

基于改进的遗传算法的智能组卷算法研究

随着人工智能技术在高校信息化过程的不断推广,智能在线考试模式已成为高校教学改革的一种新手段。目前现有的在线考试系统由于一些现实约束,还存在很多不足。文中针对现有的考试系统存在智能组卷后的试卷难度不均衡、题库试题难度系数确定不合理的现象,提出一种基于改进的遗传算法自动组卷策略。利用伯努利大数定律和机器自适应学习方式,确定题库中试题合理的难度系数。在试题的难度系数确定后,试卷的难度系数就是参入组卷的试题的平均难度系数,组卷中,只需指定试卷的平均难度系数和各类题型的数量即可。     

一种改进的自适应遗传算法

遗传算法作为一种模仿生物自然进化过程的随机优化算法,对求解一般的全局最优问题具有较好的鲁棒性,而对于解决较复杂的优化问题则存在早熟及稳定性差的缺点。传统的自适应遗传算法虽能有效提高算法的收敛速度,却难以增强算法的鲁棒性。该文提出了一种改进的自适应遗传算法,对交叉率和变异率进行了优化,实现了交叉率和变异率的非线性自适应调整。实验结果表明,相比传统的自适应遗传算法,新算法具有更快的收敛速度和更可靠的稳定性。     

一种改进的遗传规划算法

遗传规划的实质是用广义的层次化计算机程序描述问题．比较适合于求解一类由于各种不确定因素导致的复杂非线性问题。该文采用了一种改进的遗传规划算法,建立了相应的预测模型,将其与Weka里的GP算法在标准数据集上进行对比测试,结果表明该改进的遗传规划算法是有效的、可行的。     

一种改进的实数编码遗传算法

针对实数编码在进行数值优化时固有的过早收敛、停滞现象和弱的爬山能力等缺点,通过设计不同的交叉、变异算子,提出了一种改进的实数编码的遗传算法。数值实验显示,该算法在函数优化问题上取得了较满意的效果。     

一种改进的自适应遗传算法

为了提高遗传算法的搜索效率，引进了父子竞争机制，采取一多点交叉操作技术，提出了一种改进的自适应遗传算法，并通过一个多元多峰数学函数对最佳个体保留遗传算法(Elitist-Reserved GA，EGA)、自适应遗传算法(Adaptive GA，AGA)以及文中提出的改进算法(Multi-point Crossover Adaptive GA，MAGA)进行比较评估，验证了该方法的合理性和可靠性。     

一种改进的变焦遗传算法

提出一种新的变焦遗传算法,在保持串长不变的条件下,大幅度缩小搜索区间,明显提高了遗传算法的收敛速度和解的精度.本文提出的方法对大范围、高精度情况尤其适合.仿真结果说明了算法的有效 性.􀁽     

一种改进的自适应遗传算法

为了提高遗传算法的搜索效率,引进了父子竞争机制,采取一多点交叉操作技术,提出了一种改进的自适应遗传算法,并通过一个多元多峰数学函数对最佳个体保留遗传算法(Elitist-Reserved GA, EGA)、自适应遗传算法(Adaptive GA, AGA)以及文中提出的改进算法(Multi-point Crossover Adaptive GA,MAGA)进行比较评估,验证了该方法的合理性和可靠性.     

基于动物群落结构的改进病毒进化遗传算法

基于动物群落组织结构提出了一种改进的病毒进化遗传算法.主种群由一个父亲和若干个母亲及单身汉组成,父亲和母亲交叉产生后代,单身汉变异产生后代.病毒分为大病毒和小病毒,在前期迭代过程中,大病毒起作用,在后期迭代过程中,小病毒起作用.实例证明,改进的病毒进化遗传算法性能优于传统的病毒进化遗传算法.     

基于整体轮换杂交的改进遗传算法

针对遗传算法的过早收敛问题,提出了一种新的解决方法———整体轮换杂交法,对其作用进行了讨论。对基于该法的改进遗传算法进行了实验并与其它算法进行了比较。结果表明整体轮换杂交法可以更有效地防止遗传算法过早收敛。     

智能组卷系统中对遗传算法的改进研究

,本文提出一种改进的自适应遗传算法用于求解智能组卷优化问题.改进的算法通过使用混合熵来度量种群的多样性,并在交叉概率以及变异概率的确定方面做出了相应的改进,使之更有针对性地求解智能组卷优化问题.该算法的提出为求解智能组卷系统的数学模型提供了先进的技术手段.     

一种改进的基于遗传算法的模糊C-均值算法

把遗传算法搜索的随机性和并行性引入到模糊聚类中,克服了模糊C-均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性;该改进算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案,且在遗传算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案。同时详细设计了该方法,将该算法引入仓储物害虫的模式识别分类系统中,实验结果表明了该算法的可行性和有效性。     

一种基于遗传算法的改进的BP算法

提出一种利用遗传算法对BP算法的改进方案。充分考虑了BP算法的精确性和遗传算法全局寻优的特点．使BP算法摆脱局部极小的困扰,并且所训练的网络能够达到要求的精度。     

基于改进型遗传算法的智能组卷系统

分析组卷的目标要求,建立智能组卷系统问题求解的理论模型,给出一种改进型遗传算法来解决组卷问题,详细介绍组卷的过程包括组卷策略、编码方案及改进的选择算子的实现.实验结果表明,新方法能很好地解决智能组卷问题.