基于遗传算法的频率分配问题研究

针对频率数受限情况,提出了一种基于遗传算法的改进频率分配算法.通过设计新的编码策略,算法保证了初始频率分配方案中同一小区内的频率之间相互不存在干扰.为了和新的编码策略相适应,在变异操作中引入了特殊的变异方法.针对42小区GSM系统频率分配实验表明,在可用频率数受限的条件下,该算法能够使最终不满足约束条件的频率数降到最少.给出了就如何设置遗传算法各个运行参数的建议.     

一种基于遗传算法的战场频率分配方法

分析了遗传算法的原理及其在频率分配领域中的应用,提出了一种启发式战场频率分配方法.该方法通过改进传统遗传算法的选择、交叉、变异过程来实现频率分配的特殊用途,并借助代价函数对生成的频率分配方案进行质量评估.仿真结果表明,该方法能够在一定程度上提高频谱资源的使用效率,可为从事频谱管理等相关行业的技术人员提供参考.     

基于改进的遗传算法无线通信网频率指配问题研究

通过对无线通信频率指配问题的分析,结合遗传算法在频率指配领域的应用,提出了一种启发式的指配方法。该方法通过改进选择方式,自适应地调整交叉、变异概率来指配信道分配。仿真分析证明,该算法科学可行,有效地避免陷入局优解,加快了种群进化速度,减少了迭代次数,较快收敛到最优解。     

改进遗传算法在电商仓储货位分配中的研究

随着网络信息化的发展,电商物流也随着网络购物规模的增大而快速发展,然而自动化立体仓库货位分配的问题直接影响着电商物流中心的效率和效益。由于电子商务仓储的繁杂性以及货物的多样性,电商仓储的货位分配至关重要。文中根据仓储货物的入库效率、拣货最佳路径选择以及货架稳定的原则来确定自动化立体仓库优化模型,通过引入无放回的基于排序的多轮盘赌选择算子的遗传算法对建立的货位分配模型进行求解分析,并且通过仿真案例对构造的模型、方法进行验证。对比改进的遗传算法与基本遗传算法的优化结果证明,改进的遗传算法能有效提高货物出入库效率和货架的稳定性。     

遗传算法在广播电视频率指配中的应用和改进

本文介绍遗传算法及其在频率指配中的应用和改进,并以典型兼容关系矩阵为条件,对算法的性能进行测试比较。     

用一种免疫遗传算法求解频率分配问题

频率分配是一NP完全问题,本文用一种基于免疫调节机制的免疫遗传算法来求解.该算法结构类似于遗传算法;核心思想是将个体集构造为抗体网络,利用免疫浓度调节机制在个体层次调节个体的多样性,同时利用免疫网络调节理论在种群层次调整个体多样性和群体收敛性之间的动态平衡,从而克服了一般遗传算法的不足.本文同时用该算法解决固定频率分配和最小跨度频率分配问题,取得了较好的效果.     

遗传算法在目标优化分配中的应用

鉴于防空作战指挥系统目标分配问题的一般数学模型及分配原则,给出了应用遗传算法实现目标分配优化问题的具体实现描述,仿真结果表明该方法运算速度较快,结果精度较高,对地面防空火力分配决策研究具有一定的参考价值。     

实数遗传算法交叉策略的改进

本文介绍了实数遗传算法交叉策略的一种改进方法,采用新的交叉策略决定遗传算法中子代个体的位置,可以使子代快速地向更高适应度的区域移动.实验结果说明使用这种改进的实数遗传算法可以极大地提高算法获得最优解的速度.     

基于遗传算法的NoC路径分配算法

在片上网络中实现通信流明确的应用,通常在编译过程中静态分配路径资源,并把路径分配算法嵌入到映射算法中综合考虑.针对现有基于遗传算法的片上网络路径分配算法,引入了一种完整路径均匀交叉算子,来改善现有算法中路径交叉不充分的问题.实验结果显示:使用新算子的路径分配算法优化了现有算法的结果,减少了计算时间.     

改进组合遗传算法的信道分配研究

介绍了信道分配问题中的干扰约束模型并在组合遗传算法的信道分配基础上结合难度分配小区优先分配的概念提出了改进组合遗传算法以及算法的实施方法，改善了“热点”地区信道分配难的问题，提高了最优分配方案的收敛率。     

基于遗传算法的野战通信网频率指配方法研究

随着军队信息化、数字化建设的迅速展开,越来越多的用频设备将投入到战场上,要想有效发挥用频设备的战斗力,必须通过有效手段统一规划战场频率资源,做到合理、有序用频。引入智能优化算法——遗传算法应用于野战通信网频率指配中,并根据野战通信网用频特点对算法进行改进,最后对算法进行仿真,取得了很好的结果。     

基于改进遗传算法的通信电台频率指配问题研究

在分析目前通信电台频率指配现状的基础上,提出了一种基于遗传算法的通信电台频率指配方法,并对算法进行了改进,仿真验证了此法解决战场通信电台频率指配问题的实时性和高效性。     

基于遗传退火算法的短波频率分配问题研究

针对短波chirp选频系统的通信网络频率分配问题,建立了合理的干扰模型。同时利用系统所提供的参数,设计了新的算法参数。仿真结果表明,该算法在干扰约束条件下,算法能使全网通信质量达到最优,并对参数选择操作进行比较,给出了就如何设置算法运行参数的合理建议。     

遗传算法在求解WTA问题中的应用

时遗传算法应用于武器系统目标分配问题的优化进行了研究,通过对算法和算子的适应性改进,使算法的求解速度和质量得到了明显改善,达到了优化的目的,证实了先锋遗传算法应用于此类问题的可行性和有效性。     

自适应遗传算法在DOA搜索中的应用

由于DOA参数估计中的搜索算法无法满足实时性的要求,本文提出在空间谱估计中使用遗传算法来提高搜索速度。鉴于传统遗传算法存在收敛速度慢和早熟的问题,本文选用自适应遗传算法。文中对遗传过程中初始群体选取、选择、交叉和变异的各阶段进行了改进,并解决了收敛速度慢和早熟的问题。最后通过计算机仿真进一步证明算法的有效性和鲁棒性。     

基于自适应遗传算法的无线网络智能选频技术研究

针对无线电网络使用频率日益紧张的现状,提出了一种基于自适应遗传算法的智能选频技术,从智能优化的角度考虑对无线网络进行整体选频,在基本遗传算法的基础上,对遗传操作进行改进,对最优个体进行保护以确保收敛性,从而克服了传统选频算法的不足,可有效避免陷入局部最优并最终趋于全局优化.理论分析和仿真研究表明,与传统选频算法相比,新算法在解决大规模网络选频问题时,效率和精度更高,且稳定性也显著增强.     

基于改进混合遗传算法的信道分配研究

用遗传与模拟退火相结合的混合算法对信道分配问题进行研究,并通过加入"寻优式爬山"与大规模基因突变两种优化方法对混合算法进行改进,克服了一般遗传算法收敛速度慢以及易于陷入局部最优解的缺点。给出了算法的实现流程,并针对几个典型信道分配问题对一般遗传算法、遗传与退火混合算法、改进后的混合算法进行仿真。仿真结果证明改进算法较其他2种算法至少节省80%的时间,并具有更好的稳定性,是解决信道分配问题的一种很好的算法。