基于并行遗传算法的电力系统无功优化

为了快速有效地求解大型电力系统无功优化的问题,提出了一种基于局域网的分布式并行遗传算法,采用主从式模型来组织局域网内的多台计算机进行并行计算,整个并行系统由一个主处理器和若干个从处理器组成。根据无功优化的特点,为了找到全局最优解,就目标函数及相关参数值的选取和遗传操作进行了改进。算例表明,该方法不仅有效地减少了系统的网络损耗,而且显著地提高了计算速度。     

基于网络并行计算的分布式并行遗传算法的结构优化

网络并行计算是当今并行计算发展的新方向．在网络并行环境下探讨了并行遗传算法进行结构优化设计及其算法的实现方法．并在四台PC机组成的网络平台上,进行了桁架结构优化设计的数值测试．计算结果表明,设计的并行算法在网络并行计算环境中具有较高的加速比和效率,同时验证了并行遗传算法用于结构优化是可行的和有效的．     

粗粒度并行遗传算法的MapReduce并行化实现

针对粗粒度并行遗传算法的特点,给出了MapReduce编程模型实现遗传算法的方法。将随机生成的初始种群分割成若干个子种群,用Map方法实现单个子种群的传统遗传算法。各个子种群在不同的Node上相互独立地并发执行个体适应值计算、选择、交叉和变异等操作,在Partition环节将每个子群所提取的最优个体迁移到其他子种群中,以实现各个子种群的共同进化。该方法充分利用了MapReduce的高度并行性,提高了算法的效率,同时在一定程度上克服了过早收敛和局部最优解问题。     

并行遗传算法在天线结构优化设计中的应用

将模拟退火和多种群并行遗传算法的思想分别引入到遗传算法中,可得具有模拟退火机制的多种群并行遗传算法,并将其应用到－15m毫米波射电望远镜天线结构的优化设计中,计算结果表明,该算法对大规模复杂优化问题具有较高全局收敛性和适应性。     

基于并行遗传算法的红外图像增强及相关技术

针对红外图像的增强采用改进的遗传算法,将输出图像与输入图像的灰度对应关系进行编码,利用一定的图像质量评价标准去搜索效果最好的对应关系,从而取得较好的增强效果. 为了提高遗传算法的效率,设计出了基于多线程的并行遗传算法计算模型. 仿真实验结果表明,该方法有很好的可行性和有效性.     

基于Spark大数据计算模型的多种群并行进化遗传算法

由于经典SPGA缺乏多种群并行进化能力,当问题规模较大时,计算效率偏低.为此,深入研究Spark大数据计算模型并行机制与多种群并行进化机制的潜在关系,将多种群并行进化机制引入经典SPGA,形成一种新的SPGA--MPE-SPGA;将提出的算法应用于TSP,选取EIL51、CH130和TSP225三种数据集,分别代表小型...     

基于并行遗传算法的去相关多用户检测器

通过将码分多址通信系统中的最佳多用户检测视为组合优化问题,利用遗传算法能全局寻优的优势,提出了一种基于并行遗传算法的去相关多用户检测器。理论分析和仿真表明:该多用户检测器无论是抗多址干扰的能力还是抗远近效应的能力都明显优于传统的检测器和去相关多用户检测器;由于采用了基于"联姻"策略的并行遗传算法,使这种多用户检测器更易于实时应用和硬件实现。     

粗粒度并行遗传算法的计算性能分析

探讨了粗粒度并行遗传算法的机理和运行的基本步骤,通过对经典测试函数Bohachevsky 3#函数进行不同参数组合的多次计算并比较计算结果,分析了粗粒度并行遗传算法的计算性能特点.计算结果表明:粗粒度并行遗传算法相对于经典遗传算法有较为理想的运行结果和较为理想的运行过程.     

并行遗传算法在天线结构优化设计中的应用

将模拟退火和多种群并行遗传算法的思想分别引入到遗传算法中 ,可得具有模拟退火机制的多种群并行遗传算法 ,并将其应用到一 15 m毫米波射电望远镜天线结构的优化设计中 ,计算结果表明 ,该算法对大规模复杂优化问题具有较高全局收敛性和适应性     

分布式并行遗传算法在板材套料优化中的应用

讨论如何利用企业的分布式计算环境将分布式并行遗传算法用于矩形零件优化套排的问题。建立了利用企业分布式计算环境进行板材套料优化的组成模型，分析其计算过程、计算环境及其技术支撑系统，并通过算例说明相对于标准遗传算法，分布式并行遗传算法可以实现更高的效率和更好的优化结果之间的平衡。     

Krylov子空间算法的并行化策略研究

针对单机计算已不能满足求解大规模稀疏线性方程组的问题,提出一种Krylov子空间方法的并行化设计方案,改进之处在于用一次同步通信完成所有内积计算,改进后的算法降低了内积计算开销,提高了计算效率.     

基本遗传算法及其改进

介绍遗传算法的机理，论述了基本遗传算法的原理、特点，分析以基本遗传算法为蓝本的各种扩展遗传算法的步骤，针对其不足之处，提出了相应的改进方法。     

多源多目的地通信问题的遗传算法

多源多目的地通信问题（简称MDR问题）是现代通信网络与服务中的基本问题之一。本文应用遗传算法对此问题求解,获得了满意的效果。其结果对于解决通信网络的设计有很高的应用价值。     

一种利用遗传算法的快速匹配算法

将遗传算法引入图像匹配过程,提出了一种基于相关匹配的遗传相关匹配方法．实验结果表明,该方法既保留了相关匹配强的抗噪声能力,又克服了一般相关匹配运算量大的缺点．     

遗传算法在挖掘机反铲装置优化中的运用

研究遗传算法在液压挖掘机反铲装置优化的运用,建立数学模型,同时了为提高运算效率,对于遗传算法作了某些改进,数值计算表明,该算法效率高,有很强的适应性。     

遗传算法的收敛性与编码

系统地分析了编码方法对于遗传算法收敛性的影响 ,提出改进遗传算法收敛性能的重要途径是改进编码技术 .     

基于遗传算法的3-SAT问题判定

通过对遗传算法的改进,引入了聚类排序选择算子,将一个3-SAT的判定性问题转换成一个3-SAT的验证性问题,同时加快了算法的收敛程度,最后给出了基本的求解算法,并分析了该算法的复杂性．实验数据表明,该算法的可靠性有较大地提高,性能明显优于其他同类算法．     

基于遗传算法的车间作业调度

提出了一种基于遗传算法的车间作业调度算法，详细讨论了染色体编码方法和遗传算法的设计，并构造了该算法的基本模型，给出的仿真算例表明了该算法解的有效性。     

Robot path planning using genetic algorithms

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＰａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｒｏｂｏｔｍｅａｎｓｔｈａｔｒｏｂｏｔｆｉｎｄｓａｐａｔｈｔｈａｔｉｓａｓａｆｅｓｔａｎｄｔｈｅｍｏｓｔｅｆｆｉｃｉｅｎｔｐａｔｈｉｎｔｈｅｗｏｒｋｓｐａｃｅｏｆｒｏｂｏｔ.Ｃｏｍｍｏｎｌｙ,ｔｈｅｒｅａｒｅｍａｎｙｐａｔｈｓｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅｒｏｂｏｔｃａｎｅｘｅｃｕｔｅａｐｐｏｉｎｔｅｄｗｏｒｋ ,ｂｕｔｉｎｆａｃｔ,ｔｈｅｒｏｂｏｔｍｕｓｔｆｉｎｄａｏｐｔｉｍｕｍｐａｔｈ[1 ] .Ｕｓｕａｌｌｙ ,ｔｈｅｒｏｂｏｔｍｕｓｔｓｅｌｅｃｔａｓｈｏｒ…     

遗传算法的码阵表示

提出表示遗传算法的码阵概念，并讨论它的性质，从而为遗传算法的理论研究提供了一条途径。