一种基于小生境遗传算法的规则提取算法

本文描述一种基于小生境遗传算法的规则提取算法,并从语言表述、规则编码、搜索 策略三个方面做了讨论和分析．相对于原有的一些方法,本算法拥有适应性好、收敛快速的 特点,所生成的规则简洁,易于理解．     

基于单纯形算子的混合遗传算法

通过遗传算法（GA）与传统单纯形搜索法相结 合,并基于对遗传算法算子计算结构的调整,提出一种针对非线性规划问题的新算法——基 于单纯形算子的混合遗传算法（HGA）,仿真结果验证了这种新算法的有效性和合理性．     

基于最大方差法和改进遗传算法的图像分割

针对应用标准遗传算法对一幅灰度图像寻找最优阈值时经常陷入局部寻优的问题,提出了一种利用最大方差法和新的改进遗传算法相结合对图像进行分割的方法.以灰度图像的最大方差作为适应度函数,把图像分割问题变成一个优化问题.利用遗传算法的寻优高效性,搜索到能使分割质量达到最优的分割阈值.实验结果表明,采用新的改进遗传算法和最大方差法相结合对图像搜索全局阈值时能收敛至全局最优解,并且大大缩短寻找最优阈值的时间.     

一种可自适应调节参数的改进遗传算法

针对遗传算法在复杂问题应用中收敛速度十分缓慢的不足，本文引入收敛性因子和进程因子对种群进化的交叉概率和变异概率进行自适应调节，提出了可自适应调节参数的改进遗传算法．该算法很好地增强了遗传算法的全局搜索能力，提高了收敛速度．通过比较几个优化实例，验证了本文算法的有效性．     

一种求解离散LQ问题的遗传算法

提出了一种实用的求解离散LQ问题的改进型遗 传算法,给出了状态反馈阵K 取值范围的确定方法,设计了一种变异概率可变的变异算子, 大大提高了算法的优化速度．仿真结果表明了该算法的有效性,并且改进后的算法明显优于 简单遗传算法．     

量子遗传算法在基于人工免疫的入侵检测系统中的应用

一个高效的入侵检测系统需要根据网络流的变化,不断对检测子进行优化。将新型的启发式方法——量子遗传算法应用于入侵检测系统中,并进行了仿真实验。结果表明：量子遗传算法在优化性能上优于传统遗传算法,它使种群具有多样性,提高了算法效率。     

自动区域划分的分区域搜索狭义遗传算法

用数学方法难以解决函数优化中的区域划分问题．为此,提出了用狭义遗传算法实现区域划分的方法．实现了基于自动区域划分的分区域搜索的狭义遗传算法,阐述了分区域搜索的控制策略。从理论上分析了基于自动区域划分的区域搜索的狭义遗传算法是全局收敛的,并具有收敛速度快、搜索过程稳定性高、可控制性强、便于并行实现等特点．最衙提出了有待研究的问题。     

遗传算法在自动确定分形标度不变区中的应用

遗传算法在自动确定分形标度不变区中的应用陈遵德（江汉石油学院物探系，湖北荆州）ＴＨＥＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯＦＧＥＮＥＴＩＣＡＬＧＯＲＩＴＨＭＴＯＴＨＥＤＥＴＥＲＭＩＮＡＴＩＯＮＯＦＦＲＡＣＴＡＬＳＣＡＬＥＩＮＶＡＲＩＡＮＴＲＥＧＩＯＮ￥ＣｈｅｎＺｕ...     

一种基于多亲遗传机制的多目标优化算法

给出了进化个体之间的关系和非支配集中不同个体之间的相关性质,参考快速排序的思想,提出了一种有效的构造非支配集的算法.在此基础上,将多亲遗传算法与改进的快速排序构造非支配集的算法相结合,提出了一种基于多亲遗传机制的多目标优化算法.最后对提出算法进行了分析,采用了测试函数进行了仿真实验,获得了理想的实验结果.     

基于免疫遗传算法的物流配送车辆路径优化问题研究

提出一种新的启发式算法-免疫遗传算法,以处理物流配送车辆路径优化问题;并运用一种新的巡回路线编码方法和抗体浓度群体更新及多样性保持策略,在解决物流配送车辆路径优化问题上取得了较显著的效果.     

基于遗传算法的手写体汉字识别系统优化方法的研究

为了改善手写体汉字识别系统的性能,提出了前端单字识别器（SCR）和后端语言解码器（post-processing system）有效结合的模型,并且利用遗传算法对系统参数进行优化。以联机手写体汉字识别系统作为SCR进行测试,首选准确率为69．46％,汉字识别的准确率达到87．59％,较优化前提高6．4％。实验结果表明,遗传算法（GA）是一种有效的优化系统参数的方法。     

基于量子遗传算法的图像分割

针对基本遗传算法的稳定性较差、存在未成熟收敛和易陷入局部最优解的问题,将量子计算与遗传算法进行融合,较好地解决了传统的多阈值图像分割方法中运算量大的问题.实验结果表明量子遗传算法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛效率.     

矩形件排样问题的遗传算法求解

本文研究了求解矩形件正交排样优化问题的遗传算法。同时，将矩形件正交排样问题转化为一个排列问题，提出了求一个排列所对应的排样图的下台阶算法（改进的ＢＬ算法）将下台阶算法与遗传算法相结合，用于矩形件排样问题的求解，给出了该算法的实现。用该算法对文献中的两个算例进行了求解，结果表明该算法获得了比ＢＬ算法更好的解，是一种较为行之有效的方法。     

CIMS中数据挖掘与遗传算法的自组织研究

CIMS中的数据挖掘是一个综合性的研究领域 ,它综合了先进制造技术、数据库技术、计算机网络和人工智能等诸多学科 .本文提出了采用以生物进化论为基础的遗传算法解决 CIMS中数据挖掘问题 .文章从辨证的角度出发 ,探讨了 CIMS中数据挖掘采用遗传算法解决知识发现的可行性以及其优越性     

基于实数编码的遗传算法的收敛性研究

用基于实数（浮点）编码的遗传算法（FGA）求解连续参数优化问题是遗传算法的重要应用领域,但一直缺少其完整的收敛性结果。分析了在绝大多数实际应用中使用的FGA的收敛性问题,在采用最优个体保留策略的前提下得到了保证收敛性的一般条件,并以之检验了采用常用的变异与交叉算子时FGA的收敛性。这些结论不仅给出了有用的收敛性结果,而且对进一步认识算子的本质,指导自适应变异算子的设计等都提供了帮助。同时所用的方法和结论也适用于进化规划和进化策略的收敛性问题。     

基于遗传算法的分形图像压缩

数字图像压缩日益引起人们的重视。利用图像中的局部分形特征进行压缩，取得了好的效果，但其虚拟码书的搜索匹配，计算量十分庞大。本文提出将遗传算法应用于分形图像压缩，大大降低了压缩编码的复杂性，与穷尽搜索匹配的算法相比，搜索范围在Ｏ（１０＾－２）量级，解码图像的峰值信噪比得到很好地保持，实验结果证实了算法的有效性。     

结合实数编码遗传算法的模糊阈值方法

提出了一种新的结合实数编码遗传算法的模糊阈值分割方法。结合遗传算法内在并行运算的特点,此方法在选取多阈值时的效率明显高于传统的模糊阈值法。适应度函数中引入一个新的衡量分割结果的连通性的因子——连通度,克服了传统阈值方法中未考虑像素空间拓扑关系的缺陷。实验证明,此方法比传统模糊阈值方法在运行效率和分割子区域的空间连通性上都有很大程度的改进。     

模拟退火算法与遗传算法结合及多目标优化求解研究

多目标优化问题是目前遗传算法应用研究的一个重点。本文针对经典遗传算法在多目标优化计算中,难以获得足够的比较均匀的Ｐａｒｅｔｏ优集的不足,提出一种热力学遗传算法,研究热力学中熵和温度的概念,并综合利用约束交叉、适应度共享技术来进行目标函数的优化计算。实验结果显示,这种改进型遗传算法能得到一个较好的Ｐａｒｅｔｏ优集。     

基于遗传算法不同策略下的基础矩阵估计方法

在未定标系统中，对极几何约束给出了图像间的全部信息，成为解决许多视觉问题的关键环节，提出了一种基于遗传算法不同策略下的基础矩阵估计方法，它利用每个基因代表一个匹配点，每条染色体作为基础矩阵计算时的最小子集，并根据染色体长度决定采用何种策略估计基础矩阵，此方法在很大程度上减小了出格点对估计过程的影响，能够较好地汇聚到全局最优解，模拟数据和真实图像的实验结果都表明，所给出的方法能够有效地检测和删除错定位和误匹配点，提高了基础矩阵估计的鲁棒性和精度。     

基于遗传算法的模糊树建模方法

1　引言近年来模糊逻辑理论在非线性系统辨识领域中得到了广泛的应用 .模糊逻辑建模方法的主要内容可分为两个层次 ,一是模型结构的辨识 ,另一则是模型参数的估计 .模糊模型的结构辨识问题是指如何划分输入空间 .模糊树模型 (FT模型 )是一种利用二叉树结构描述输入空间模糊划分