一种基于遗传算法的自动生成创意曲动机的方法

遗传算法作曲就是利用遗传算法来实现乐曲的生成,在创作的过程中遗传算法按照事先给定的规则进行进化,从而使得人在计算机创作的过程中介入程度达到最小。动机是巴赫创意曲中的核心旋律和主题,文中采用遗传算法对创意曲中动机的自动生成进行了探讨。介绍了遗传算法创作动机的基本过程,即按照动机创作的音乐知识规则来设置适应度函数,采用遗传算法中的选择、交叉和变异算子产生动机片段,最终达到生成自动生成动机片段的效果。     

利用遗传算法自动生成模糊规则

提出一种自动生成模糊规则的新方法．该方法在没有任何先验知识（如专家知识）以及样本数据很少的情况下，利用遗传算法依据预定的控制目标直接从实际系统或系统模型中生成全局较优的控制规则。该方法有效地利用了遗传算法的适应性与有效性，能广泛适应于各种非线性系统的模糊规则的自动生成。以典型的非线性系统模型－例摆为例，介绍利用遗传算法自动生成规则的具体过程。最后给出了仿真结果，表明了本方法的可行性与有效性。     

基于递阶遗传算法的模糊控制器的规则生成和参数整定

提出了一种基于递阶遗传算法的模糊控制器的优化设计方法．采用具有层次结构染色体编码方式的遗传算法来设计模糊控制器，实现了语言控制规则的自动生成和隶属函数参数的自动整定．设计过程无需系统的先验知识和训练数据，具有自组织、自学习的特点．仿真结果表明，该方法优化得到的模糊控制器结构简单、性能优良．     

自动生成数据挖掘算法的研究与应用

主要研究自动生成数据挖掘算法的解决方案.采用遗传算法对数据挖掘中的关联规则进行自动挖掘,提出一种基于遗传算法的关联规则自动提取算法,并结合电视购物项目,给出了该算法的实例验证.最后,通过与传统的Apriori算法比较,验证了该算法的高效性.     

基于遗传算法的Web信息抽取

WHISK系统是一个半自动的IE系统,对结构化、半结构化的Web文本它都能使用生成的抽取规则进行信息抽取．但是它在规则学习过程中规则不能保证以最优的方式进行扩展,且生成规则集的时间较长．文中主要针对这些问题,提出利用遗传算法改进WHISK的监督式学习算法,并采用移除法生成规则集．实验结果表明此方法在效率和召回率上都得到提高．     

遗传算法在自动组卷中的应用

自动组卷策略是利用计算机自动完成试卷生成的一种方案,整个过程的人工投入少,在很大程度上解放了教师,提高了工作效率。能否自动组出满足用户要求的试卷,与组卷使用的算法紧密相关。采用遗传算法,按照选择编码方式、产生初始种群、计算自适应函数、进行遗传操作、试卷生成的过程,可完成自动组卷操作。     

改进量子遗传算法应用于测试数据自动生成的研究

为了提高测试数据的自动生成效率,提出一种改进的量子遗传算法(IQGA),用以自动生成测试数据.该算法以角度编码染色体,减少染色体存储空间;采用一种新的动态旋转角策略,使种群在测试数据生成的过程中优秀测试数据能得以较好的遗传,促进种群收敛;并通过Hadamard门变异策略提高种群多样性,扩大种群探索路径.利用典型的三角形分类问题进行了验证,实验结果表明,改进的量子遗传算法具有用时短,生成测试数据少,覆盖率高等优点,测试数据自动生成效率高于传统量子遗传算法和遗传算法.     

基于量子遗传算法的软件测试数据自动生成

测试数据的自动生成是测试阶段最关键的技术问题,改进软件测试方法,对提高软件测试的自动化程度具有十分重要的现实意义;在测试数据的自动生成的方法中,遗传算法虽然取得了较好的效果,但是这种算法存在缺陷和局限性,而量子遗传算法改善了其不足之处;应用量子遗传算法解决软件测试数据生成问题,克服了传统的以测试数据为核心的测试方法的不足和缺陷,实验结果表明量子遗传算法的测试用例生成效率高于遗传算法;所以,量子遗传算法可以作为一种较为理想的算法进行测试数据的自动生成,对软件测试中的测试数据自动生成具有很强的使用价值。     

基于改进异质协同演化的测试用例生成研究

路径搜索是测试用例自动生成的重要环节。针对遗传算法在测试用例生成中的“早熟”缺陷,提出一种改进的异质协同演化算法,将种群划分成两个子种群,分别采用遗传子群和差分子群进行演化,在演化的过程中两个子种群相互协作,通过改进迁移间隔代数和迁移率这两个参数,增加扰动,更加均衡遗传算法的全局探索与差异演化算法的局部搜索。实验结果表明,该算法比遗传算法和传统异质协同演化算法在生成测试用例的收敛性能方面更具优势,因此该方法更适合测试用例自动生成的应用中。     

基于退火遗传算法的多路径测试用例生成*

针对遗传算法在多路径测试用例自动生成中的不足,提出基于退火遗传算法的生成方法。对遗传算法的适应度函数进行优化设计,以满足多路径测试用例生成。同时在算法中引入路径存储机制,从而增强测试用例自动生成的功效。在提高算法的局部搜索能力方面,对遗传算法的两点交叉算子进行改进,并引入模拟退火算法到变异操作。三角形判断程序的测试用例生成实验结果,验证了该方法的有效性。