优化递价组合规则的方法

递阶组合规则是一种优化车间作业调度结果的方法,但其构成方式较为复杂。本文讨论了递阶组合规则的组合方式,提出了一种基于遗传算法的递阶组合规则构造方法,建立了该算法的基本模型,最后的仿真算例表明了该算法的有效性。     

一种改进的粗糙集理论分层递阶约简算法

粗糙集的分层递阶约简算法是根据属性的获取方式、采集成本和实时性要求等对属性进行分类,使决策系统中的所有属性在单层次和单粒度上的知识表示变为部分属性所构成的知识在多种层次和多种粒度上的表示,从而可以逐层对决策系统进行约简.在此基础上,文章根据规则获取者的需要即属性的重要度考虑进行分层递阶简约.文章的最后将该算法应用于某单位人才引进决策的获取中,证实了其有效性.     

一种自适应递阶遗传算法

针对简单递阶遗传算法的不足 ,首先提出了个体浓度的概念 ,以衡量种群的多样性 .结合个体浓度和进化代数 ,提出一种自适应递阶遗传算法 ,该算法不但可以提高种群的多样性 ,而且可以保证收敛性和快速性 .应用实例表明了本算法的有效性 .     

一类Lyapunov矩阵方程组的迭代方法

为了得到一种有效的算法来求解离散马尔科夫跳跃线性系统中出现的Lyapunov矩阵方程组,基于递阶辨识原理和梯度迭代算法,构造了一种新的迭代算法。该算法利用递阶辨识原理将原本复杂的Lyapunov矩阵方程组简单化,使其更易于求解,并给出了2个数值例子。理论研究和数值实验表明,此算法是行之有效的,且具有一定的应用价值。     

传递函数辨识(21):线性回归系统的递阶递推参数估计

利用递阶辨识原理,研究了线性回归系统的递阶最小二乘辨识算法、递阶多新息最小二乘辨识算法、递阶随机梯度辨识算法、递阶多新息随机梯度辨识算法、递阶递推梯度辨识算法、递阶多新息递推梯度辨识算法等.这些辨识方法可以推广到有色噪声的随机系统中.     

传递函数辨识(19):有限脉冲响应滑动平均系统的递阶递推增广参数估计

针对有限脉冲响应滑动平均系统,利用递阶辨识原理,研究了递阶增广随机梯度算法、递阶多新息增广随机梯度算法、递阶增广梯度算法、递阶多新息增广梯度算法、递阶增广最小二乘算法、递阶多新息增广最小二乘算法等.这些辨识方法可以推广到有色噪声的随机系统中.     

传递函数辨识(25):自回归输出误差自回归滑动平均系统的辅助模型递阶广义增广递推参数估计

利用递阶辨识原理、多新息辨识理论,研究和提出AR-OEARMA系统的辅助模型递阶广义增广随机梯度算法、辅助模型递阶多新息广义增广随机梯度算法、辅助模型递阶广义增广递推梯度算法、辅助模型递阶多新息广义增广递推梯度算法、辅助模型递阶广义增广最小二乘算法、辅助模型递阶多新息广义增广最小二乘算法.这些辅助模型递阶递推辨识方法可...     

传递函数辨识(20):有限脉冲响应滑动平均系统的递阶增广迭代参数估计

针对有限脉冲响应滑动平均系统,利用递阶辨识原理和迭代搜索技术,研究了递阶增广梯度迭代算法、递阶增广最小二乘迭代算法、递阶多新息增广梯度迭代算法、递阶多新息增广最小二乘迭代算法等.这些辨识方法可以推广到有色噪声干扰的线性和非线性随机系统中.     

传递函数辨识(18):输出误差模型的辅助模型递阶迭代参数估计

针对输出误差系统,利用迭代搜索原理,研究了辅助模型梯度迭代算法、辅助模型最小二乘迭代算法、辅助模型多新息梯度迭代算法、辅助模型多新息最小二乘迭代算法;利用递阶辨识原理,研究了辅助模型递阶梯度迭代算法、辅助模型递阶多新息梯度迭代算法、辅助模型递阶最小二乘迭代算法、辅助模型递阶多新息最小二乘迭代算法等.这些辨识方法可以推广...     

PHVB：基于GEP的一阶谓词逻辑规则挖掘算法

为了有效挖掘一阶谓词逻辑规则,提出了一种基于基因表达式编程(GEP)技术的挖掘算法:PHVB算法.提出了规范一阶谓词规则概念;设计了量词隐含、变元绑定策略,将一阶谓词规则挖掘问题转化为GEP算法能够解决的形式;提出了基于GEP的一阶谓词逻辑规则挖掘算法PHVB算法.实验结果表明,采用PHVB算法可以有效发现一阶谓词关联规则.     

基于多级遗传算法的模糊隶属度函数的优化

针对遗传算法的在应用过程中出现的过早收敛问题,提出基基于多级遗传算法的模糊控制,通过高级遗传算法的操作遗传算法可以获得不同种类的优良模式的新个体,从而它们提供了更加平等的竞争机会,并且在低级遗传算法在中采用Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ判别准则对遗传算法的复制算子加以改进,有效地破坏群体中个体的单一性,增加多样性,使隶属度参数得到优化,从而改善了控制性能,倒立摆仿真实验表明这种方法是有效的,是解决早收敛问题     

梯级泵站优化运行的遗传算法

采用遗传算法对梯级泵站联合运行时的优化调度问题进行了求解.计算中采用大系统分解协调模型,考虑了不同地区、不同时间段的电价对优化调度的影响.在子系统的优化过程中,各泵站内部单台机组的性能可以不相同;由于单台机组流量的取值是一个离散点和连续区间的集合,对于等式约束采用罚函数法,对于不等式约束,采用编码的办法解决.这种方法也适用于单个泵站多型号机组分时段运行时的优化调度.     

梯级泵站优化运行的遗传算法

采用遗传算法对梯级泵站联合运行时的优化调度问题进行了求解．计算中采用大系统分解协调模型,考虑了不同地区、不同时间段的电价对优化调度的影响．在子系统的优化过程中,各泵站内部单台机组的性能可以不相同;由于单台机组流量的取值是一个离散点和连续区间的集合,对于等式约束采用罚函数法,对于不等式约束,采用编码的办法解决．这种方法也适用于单个泵站多型号机组分时段运行时的优化调度．     

小型水电站水库长期优化调度研究

水电站水库优化调度是一个复杂的多阶段决策过程,根据小型水电站水库的特点,以水电站的发电引用流量为决策变量,以水电站在调度周期内发电量最大为目标,建立小型水电站水库长期优化调度问题的数学模型,并采用浮点数编码的遗传算法对该问题进行优化计算,通过仿真实验说明了该算法的可行性和有效性。     

遗传算法在入侵检测规则提取中的应用

传统入侵检测系统的攻击规则库需要专家手工建立,为了实现入侵检测系统中攻击规则生成的自动化,提出将遗传算法应用于入侵检测规则学习问题中.遗传算法依据网络审计记录推导出分类规则,用支持度-置信度函数作为适应度函数进行规则评估,产生的规则用于实时环境中的检测或分类网络入侵.最后通过入侵实例验证了方法的有效性.     

一种基于RCPT码的渐进图像传输方法

将等级树中的集分割编码器输出的码流分组,根据输出的分组数据对重建图像重要性的不同,传输前采用纠错能力不同的RCPT码保护。在总的码率限制下,采用遗传算法从有限码率集中选择每组数据的RCPT码码率,使接收端恢复的图像失真最小。将等误差保护码率作为遗传算法的初始种群,减少了最优码率集的搜索时间。在二进制对称信道上的仿真结果表明,该渐进图像传输方法实现简单,在高误码率信道条件下恢复图像仍能得到很高的峰值信噪比。     

基于群体列突变遗传算法的遍历性

通过分析遗传算法过早收敛的原因,提出了一种基于群体列突变的遗传算法,分析了这种遗传算法交换和突变操作的特性,证明该遗传算法能够进行遍历搜索.该算法克服了遗传算法的局限性,通过群体列突变能够避免过早收敛,并找到最优解.     

基于遗传算法的车间作业调度

研究了遗传算法在车间作业调度问题中的应用,以遗传算法作为优化工具,给出了车间作业调度算法。最后给出了计算机仿真结果,并与启发式算法求得的结果作了比较,证明了该算法解的有效性和优越性。     

自适应分层遗传算法在函数优化中的应用

通过分析基本遗传算法在函数优化中的应用，研究其不收敛和收敛慢的原因，并在此基础上提出了自适应分层遗传算法。通过实验，证明了改进算法的优越性。     

Interactive Genetic Algorithms with Fitness Adjustment

Noises widely exist in interactive genetic algorithms. However, there is no effective method to solve this problem up to now. There are two kinds of noises, one is the noise existing in visual systems and the other is resulted from user＇s preference mechanisms. Characteristics of the two noises are presented aiming at the application of interactive genetic algorithms in dealing with images. The evolutionary phases of interactive genetic algorithms are determined according to differences in the same individual＇s fitness among different generations. Models for noises in different phases are established and the corresponding strategies for reducing noises are given. The algorithm proposed in this paper has been applied to fashion design, which is a typical example of image processing. The results show that the strategies can reduce noises in interactive genetic algorithms and improve the algorithm＇s performance effectively. However, a further study is needed to solve the problem of determining the evolution phase by using suitable objective methods so as to find out an effective method to decrease noises.