基于实数编码遗传算法的项目组合规模决策

指出了应用二进制编码遗传算法进行项目组合选择的局限性,提出利用实数编码代替二进制编码进行项目组合规模决策.借鉴双赌论选择遗传算法的思想建立了基于实数编码的项目组合规模决策遗传算法,最后通过算例探讨了实数编码和二进制编码两种遗传算法在项目组合决策中的优劣.     

基于实数编码的改进遗传算法在结构可靠度中的应用研究

本文将人工智能的关键技术之一演化算法中的遗传算法用于结构可靠度的计算,并在算法中采用实数编码技术及一系列目前较先进的策略和算子,同时将模拟退火的思想引入变异算子。通过算例证明这种改进遗传算法在求解可靠度尤其求解复杂非线性问题可靠度时具有良好收敛性和高效性。     

基于实数编码的改进遗传算法及在平面度误差评定中的应用

针对平面度误差计算的特点 ,提出了一种基于实数编码的改进遗传算法。该算法的遗传算子采用确定式良种选择、非一致算术交叉及基本位变异策略 ;交叉和变异概率根据个体适应度大小来自适应地确定 ;同时给出遗传算法评定平面度误差时适应度的计算方法。最后 ,通过不同评价方法对同一平面的平面度误差进行评定 ,结果证明该方法不仅能收敛到全局最优解 ,而且具有较快的收敛速度     

基于多种群实数编码遗传算法的圆度误差评定

针对实数编码的遗传算法(RGA)在圆度误差评定中存在的早熟收敛、精度较差及运算速度慢等缺点,分析了多种群遗传算法的模型结构,利用多种群遗传算法的并行性,将其应用于圆度误差评定。实验证明该方法有效地提高了算法的精度和收敛速度,能够快速评定圆度误差。     

一种实数遗传算法及其在雷达成像中的应用

提出了一种由含实数域结构和目标函数信息的实数交叉和变异算子构成的实数遗传算法，并将其用于解决最大似然多散射点定位雷达成像问题。数字仪真结果表明，对非线性实变量函数优化问题，实数遗传算法在搜索全局最优解的收敛速度和精度等方面均能得到较理想的结果。     

基于八叉树编码的点云数据精简方法

针对逆向工程中的点云数据预处理,分析了现有数据精简方法的不足,提出了基于八叉树编码的均匀精简方法。应用八叉树编码法划分点云邻域空间为多个指定边长的子立方体,保留每个子立方体中距中心点最近的点,实现从空间整体角度对点云的精简。对涡轮叶片测量数据进行了精简测试,证明了该算法的有效性和实用性。     

基于混合编码遗传算法的匹配追踪算法

匹配追踪算法可以将任一信号分解为一组冗余的基元函数的线形展开,但是计算信号在每一个基元上的投影需要很高的代价,从而影响了它的广泛应用.本文提出了一种用浮点数和格雷码的混合编码遗传算法来实现匹配追踪算法,该算法有机结合了遗传算法和匹配追踪算法的优点,不仅能够有效地降低计算量,而且能够提高计算精度.计算机仿真结果证实了该方法的准确性和应用价值.     

基于蛙跳思想的量子编码遗传算法

量子门旋转相位、变异概率大小的确定,是目前制约量子遗传算法效率的两个主要问题。本文提出一种基于蛙跳思想的量子编码遗传算法(QRGA),该算法采用自适应的方式对量子旋转门旋转角进行调整,并基于模糊逻辑将蛙跳的步长进行量化以指导变异概率调整,保证进化的方向性和提高算法效率,对比实验结果表明算法可以避免陷入局部最优解,并能快速收敛到全局最优解,在运行时间和解的性能上都取得了较好的效果。     

基于遗传算法的层间等级网络编码优化

面向单信源异构信宿网络,研究了层间等级网络编码的编码类型优化。基于遗传算法,提出了一种最优编码类型的快速搜索方案。该方案充分考虑了信源输出链路上进行的层间等级网络编码的编码类型对整个网络传输性能的影响,将网络总吞吐量作为评价编码类型优劣的标准,设计了符合层间等级网络编码本质特性的遗传操作。实验结果表明,与分层组播网络编码和基于现有启发式算法的层间等级网络编码相比,基于本文方案实现的层间等级网络编码能够为单信源异构信宿网络获得更高的网络总吞吐量。     

利用离散平稳小波变换改进NURBS二次曲面拟合方法

为了提高二次曲面的拟合精度,提出了一种基于离散平稳小波变换的NURBS二次曲面的拟合方法。 首先利用格网化方法得到二次曲面模型点云数据的高程图像及其高程序列,其次对此高程序列进行离散平稳小波变换提取出二次曲面模型表面的特征点,最后利用提取的特征点实现高精度NURBS二次曲面拟合。实验结果表明,该方法与NURBS拟合方法相比,球面和圆锥面拟合结果的均方根误差分别降低了55.79%和50.47%,具有较高的拟合精度。     

两点沿曲面最短路径的遗传算法研究

求两点沿曲面最小距离的关键是正确选择两点间沿曲面的最短路径。遗传算法是一种全局性概率搜索算法。它在整个问题空间实施搜索,可得到问题的全局最优解,本文应用了遗传算法的理论与方法。首先,将整个曲面作为搜索空间,路径长度作为目标函数,设定了路径优化问题。其次,建立了椭圆坐标系,满足了遗传编码完备性的要求,实现了二维实数编码。运用排序选择方法,单一交叉和最小变异操作,完成了遗传算法,同时获得了最短路径。该方法适用于各种形式的曲面。     

自由曲面几何信息提取系统

在分析现有CAD软件的基础上,提出了一种自由曲面信息提取方法,通过提取的曲面信息能够简便快捷地绘制其等曲率线,并对这种等曲率线绘制方法的精度和影响因素进行了研究并得出了相应的结论.这些功能是通过UG进行二次开发来实现的,省去了复杂的数学计算,求解速度快、精度高,对重构曲面的光顺性评价、复杂曲面产品加工中刀具半径的选择等方面具有一定的应用价值.     

反求点在自由曲面上投影参数值的一种稳定算法

针对反求曲线曲面上点的参数值存在数值不稳定的问题,提出了一种稳定的算法.实际应用的曲面很多采用高阶次曲面并且由很多曲面片拼接而成,采用NURBS曲面形式记录曲面信息.针对这类复杂曲面,采用牛顿迭代法求解参数值,再采用单纯形法对参数值进行优化.通过上百个数据的试验,证明该算法是反求点在自由曲面上投影的参数值的一种稳定的并有效的算法.     

斜对称面检测在二次曲面体中的应用

对称是三维重建中的一个十分重要的约束条件,真实的对称在全局观察视角下变成了斜对称。斜对称检测可以大大降低三维重建的复杂度。本文提出了二次曲面体的斜对称面检测方法,该方法首先将SUGIMOTO等提出的斜对称检测方法扩展到任意二次曲线,然后将二次曲面体进行面域提取,对提取的各个面域运用前面的斜对称检测方法进行斜对称轴检测,从所有检测到的对称轴中提取出对称面多边形的边界,采用极左邻边搜索法构造对称面多边形即斜对称面同实体的相交面。由于算法对于物体的摆放位置没有要求,因而扩展了实体的覆盖域。     

基于自适应采样的自由曲面偏置算法

应用基于形状的自适应采样算法，给出了一种自由曲面的偏置.算法。首先从微分几何的观点出发，建立了原曲面与偏置曲面之间曲率上的对应关系。然后在原曲面上根据偏置曲面的曲率分布进行数据点的采样计算，并将采样结果进行偏置处理，最后得到给定精度下的偏置曲面。算例表明，给定相同的允许误差，本方法能明显减少所需偏置点的个数，降低了偏置曲面插值及进一步处理的难度。     

对基于二次误差的模型简化方法的改进

模型简化在虚拟现实、模拟仿真等方面有着广泛的应用,但算法复杂、时间复杂度高一直是模型简化的主要问题。为了提高算法速度,沿用Garland提出的使用二次误差矩阵来简化三角面片模型的方法,使用八叉树空间分割的方法加速模型简化算法中用于进行边收缩的候选最近点对的排序过程,从而提高算法的速度。     

基于B样条自由曲面体间最短距离计算算法研究

提出了一种快速求解B样条曲线间最短距离的算法。该算法首先运用ULB方法,计算出两条NUBS曲线控制多边形间一对距离为极小值的点,以此对极小值点的连线方向作为曲线间最短距离的矢量方向,然后用爬山法求出两曲线在该矢量方向上的一对极值点,并以此对极值点作为拟牛顿迭代法求解非线性方程组的初始值,这样大大减少了求解方程组根的迭代次数,可快速求出精确解。最后把该算法扩展到NURBS自由曲面。     

基于遗传算法的瓦楞辊齿形参数优化

目的研究降低钙塑瓦楞复合纸板生产成本的问题。方法通过对瓦楞齿形参数的研究,建立以压楞系数为目标函数的数学模型,利用MATLAB平台中的遗传算法工具箱对数学模型进行优化计算,并将优化后的结果与现有瓦楞辊参数进行对比。结果优化后,瓦楞辊的齿顶圆弧半径、齿根圆弧半径和楞高减小,楞数增加,压楞系数减小,原纸耗材降低,生产成本降低。结论通过利用MATLAB平台中的遗传算法工具箱对压楞系数齿形参数模型进行优化,齿顶圆弧半径减小0.161 mm,齿根圆弧半径减小0.111 mm,楞数增加1.268,楞高减小0.955 mm,压楞系数减小0.1801。压楞系数的减小表明原纸的耗材的减小,可以明显降低生产成本。     

遗传算法在工程爆破参数优化中的应用

工程爆破中的参数优化问题是个复杂的非线性规划问题。以矿山爆破参数优化数学模型为例，采用遗传算法实现了爆破参数的优化。结果证实了利用遗传算法进行爆破参数优化的可行性与高效性，为求解该问题提供了一个有效的新途径。