遗传算法在传感器优化配置中的应用

针对于传感器网络中传感器配置问题,在保证局部网络损坏的情况下仍能进行检测,提高检测网络的可靠性,提出了用遗传算法对其进行优化,并设计了该遗传算法的计算步骤和其相应的适应度函数程序。计算了一个实例,得出了较好的配置方式,满足了传感网络可靠性的要求,说明了用遗传算法进行传感器优化配置是可行的。     

Pareto遗传算法在货位配置中的应用研究

固定货架是自动化立体仓库应用最广泛的存储设备,货位配置是否优化直接影响货架的稳定性和存取操作效率。因此,建立了货位配置优化问题的数学模型,提出了采用Pareto遗传算法解决多目标组合优化问题,可得到Pareto最优解集。此算法包括5个基本算子：选择、变异、交叉、小生境技术、Pareto集合过滤器。通过仿真实验验证了将Pareto遗传算法应用在实际货位配置优化问题中,取得了较好的结果。     

遗传算法在舰载机弹药转运任务优化配置中的应用

针对舰载机弹药转运任务要求特殊,建立了优化模型。将任务配置方案模型合理地描述为遗传算法的表达形式,并对其操作因子进行改进,得到了最优的转运任务配置方案。实例仿真结果验证了优化配置模型的正确性,以及改进遗传算法的有效性。     

多目标蚁群遗传算法在区域水资源优化配置中的应用研究

讨论了区域水资源优化配置算法。首先建立了区域水资源优化配置的数学模型，然后提出了采用多目标蚁群遗。传算法解决这个多目标约束优化的问题。最终通过应用实例验证了算法的适用性。     

多重群体遗传算法在多选择背包问题中的应用

在解决多选择背包问题中，引入了多重群体遗传算法作为求解方法，根据此问题的特点，制定了具体的杂交、变异方法，设计了遗传算法。在算法中以目标函数加惩罚函数为适应值评价函数，采用新陈代谢的跨世代选择策略，以更好地保持进化过程中的遗传多样性。实践表明，引入了多重群体遗传算法之后，求解此问题效率有明显的改善与提高。     

人机交互的遗传算法及其在约束布局优化中的应用

复杂工程布局（如卫星舱布局）方案设计问题在理论上属带性能约束的布局优化问题（NPC问题）,很难求解,因而目前研究得尚少。为解决此类问题,该文提出了一种人机交互的遗传算法。该算法首先将人工设计的个体作为染色体群体的组成部分,然后在遗传运算中,把人工适时设计的新个体加入到染色体群体中,以代替群体中的较差个体。从而构成人机交互的遗传算法,这样可以充分发挥人和计算机各自的特长。文后通过3个算例（其中一个为作者构造的已知最优解的算例）的数值计算,验证了该算法的可行性和有效性。     

多目标蚁群遗传算法在区域水资源优化配置中的应用研究

讨论了区域水资源优化配置算法.首先建立了区域水资源优化配置的数学模型,然后提出了采用多目标蚁群遗传算法解决这个多目标约束优化的问题.最终通过应用实例验证了算法的适用性.     

混合粗粒度遗传算法在约束最优化问题中的应用

选取粗粒度遗传算法,并针对其过早收敛、收敛速度慢的缺陷进行改进,提出混合粗粒度遗传算法。混合粗粒度遗传算法按照适应度函数值对染色体群体进行分组,各分组采用不同的惩罚系数、交叉、变异算子;同时采用同种互斥和最优解保留策略。实验结果表明该算法在约束最优化问题中应用良好。     

多重群体遗传算法在多选择背包问题中的应用

为了解决多选择背包问题,引入了多重群体遗传算法作为求解方法,根据此问题的特点而制定了具体的杂交、变异方法,设计了遗传算法。在算法中以目标函数加惩罚函数为适应值评价函数,采用新陈代谢的选择策略,以更好地保持进化过程中的遗传多样性。实践表明,引入了多重群体遗传算法之后,求解此问题效率有明显的改善与提高。     

DOS多重配置在NOVELL网上的应用

DOS系统6．0以后的版本，增添了多重配置的功能，使得微计算机更能充分地使用硬件资源和软件资源。目前，我国许多企事业单位的微机局域网络人多采用NOVELL公司的Netware系统。网络上的每一个工作站，需要运行不同的系统软件或中、西文软件，因此，要为这些不同的软件设置不同的配置。例如同一台工作站上配置UCDOS汉字操作系统、WPS汉字处理系统、Windows软件等，有的需要使用微机的扩充内存，有的则不需要，利用DOS的多重配置，以便在启动时，进行选择。！网络工作站多重配置的实现微机是一个开放的系统，流行病毒很多，本地硬盘…     

轻松配置超值经济机型PCCHIPS精威P21G主板

目前正是新旧平台更新换代时间，衍生出不少质优价廉的产品，给讲究性价比的低端消费者带来了丰富的选择，PCCHIPS精威的P21G就是其中一款很超值的整合主板。     

基于改进遗传算法的资源优化配置研究

当前在解决资源优化配置问题时往往使用贪婪算法、遗传算法等.但贪婪算法只能选择一个最优度量标准,所以只能获得度量意义下的最优解而不是该问题的最优解,而如果直接使用遗传算法又存在搜索空间过大、耗时过长的问题.提出了一种新的算法.先基于贪婪算法获得问题的初始解空间,然后对初始解空间进行冲突检测与消解,最后运用改进的遗传算法进行优化获得最优方案.测试算例表明大大缩小了遗传算法的搜索空间,在保证获得最优解的条件下加快了收敛速度并有效防止了种群的退化.提出的算法在突发事务的处理方面具有一定的意义.     

多重群体遗传算法在装箱问题中的应用研究

装箱问题是一个有很强应用背景的组合优化问题，求解极为困难。为有效解决该问题，提出了多重群体遗传算法，给出了具体的遗传算法步骤。在算法中采用新陈代谢的选择策略，以更好地保持进化过程中的遗传多样性。实践表明，引人多重群体遗传算法后，装箱效率有明显的改善和提高。     

多重群体遗传算法在装箱问题中的应用研究

装箱问题是一个有很强应用背景的组合优化问题,求解极为困难。为有效解决该问题,提出了多重群体遗传算法,给出了具体的遗传算法步骤。在算法中采用新陈代谢的选择策略,以更好地保持进化过程中的遗传多样性。实践表明,引入多重群体遗传算法后,装箱效率有明显的改善和提高。     

约束编程及其在产品配置器中的应用

产品配置器技术是人工智能领域近十几年来发展起来的一个新的研究方向,而约束编程、约束满足问题等也是近三十年才发展起来的。本文介绍了产品配置器核心算法的最新发展,论述了约束编程在这一领域所做的贡献以及两者相结合的发展趋势。     

改进遗传算法在试题自动组卷中的应用研究

针对传统的组卷算法具有组卷速度慢、成功率较低、组卷质量不高等缺点。本文提出了一种用改进的遗传算法来求解试题组卷问题的方法。实验结果表明,新方法的组卷成功率和收敛速度都得到明显提高,并且较好地克服了未成熟收敛现象,取得了较满意的组卷效果。     

遗传算法在风光互补发电系统优化设计中的应用

风光互补发电系统的优化配置是一个多目标优化问题,优化目标为系统安装成本,约束条件为供电可靠性。如何合理的匹配设计是充分发挥风光互补发电优越性的关键。在成本(目标)函数的最小化计算中,采用改进的遗传算法进行优化,随机搜索并采用选择、交叉、变异三种基本算子在全部组合中搜索最优化的配置。结果表明在满足负荷用电的前提下,其经济性能优于单独的光伏系统和单独的风电系统。     

基于遗传算法的海上舰艇编队配置方法研究

描述海上舰艇编队配置问题，建立了以舰艇数量最小、舰载装备系统协同质量最大为目标的多目标规划模型，并进行了单目标模型的转换。在此基础上，设计出一种禁忌变异的遗传算法，提出用遗传算法求解海上舰艇编队配置问题的方法。仿真结果表明了模型与算法的有效性。     

改进的自适应遗传算法在智能组卷中的应用

题库系统研究中遇到的主要难题是如何保证生成的试题能最大程度地满足用户的不同需要,并具有随机性、科学性和合理性．在对试卷结构进行数学描述的基础上,提出一种改进的自适应遗传算法．     

基于遗传算法的灌区通用水资源整体优化配置模型

解决水资源的优化问题大多采用开源节流、加强管理等措施,而这只能是解决问题的外因。水资源的合理配置问题,最好由用水者的利益激励机制来解决,这样才能从根本上解决水资源的短缺和低效率应用问题。基于遗传算法,结合利益激励机制,对冯家山水资源优化配置方案进行探讨。为水资源分配和管理提供参考。