求解多峰函数全局最优解的混合演化算法

1引言 多峰函数优化问题有着广泛的实际应用背景,而传统的搜索策略往往只能找到局部最优解,难以满足需要.遗传算法作为一种全局搜索策略,结合了达尔文适者生存的原则和随机搜索的思想[2,3],与传统搜索方式相比,既消除了解中的不适应因素,又利用了原有解中已有的知识,以极强的解决问题的能力和广泛的实用性渗透到科研和国民经济等各个领域.     

基于偏序关系的遗传算法求解多峰函数优化问题

该文设计了基于偏序关系的演化算法求解多峰函数优化问题新算法。并从偏序关系的性质出发,从理论上为该算法的收敛性提供了一定的依据,进而为其搜索操作提供了明确的方向,避免了演化搜索过程中的盲目性。     

用多目标演化优化算法解决约束选址问题

约束选址问题是一个多目标约束优化问题,传统算法（加权法）一次只能得到一个候选解,用多目标演化优化算法对其进行求解,可以一次得到多个候选解,给决策者提供更多的选择余地,以期获得更大的利益,数字试验表明,该方法优于传统多目标优化方法。     

高阶非线性微分方程的并行演化建模算法

文章提出了动态数据的高阶非线性微分方程的并行演化建模算法。动态系统的传统模型多采用线性模型,不能充分描述复杂系统的动态行为,建立高阶非线性微分方程模型更具普遍意义。我们通过将建模过程分解为可以分布并行的、模型结构选择和“模型参数优化”二个步骤,在异构网络环境中用CORBA实现了高阶微分方程建模的并行演化算法。实验表明,新的并行演化算法对于复杂动态系统的建模是十分有效的。     

演化算法的一个通用设计模型

本文提出了一个演化算法的通用设计模型，并用UML详细说明了它的组成与结构．该模型以演化算法中的关键概念及其相互作用机制为核心，把这些概念合理分类并加以抽象，有效地实现了关注分离和封装实现细节．而应用设计模式来组织这些概念又使该模型具有灵活的体系结构．因此该模型具有可重用、可扩展、易理解、易使用、便于进行测试等优点．最后将该模型的实现应用到各类不同的问题来验证其通用性和有效性，并给出了函数优化和TSP问题的实验结果．     

动态车辆路径问题仿真器的设计与实现

分析了开发动态车辆路径问题仿真器的必要性,设计并实现了一个简单、通用、开放性强的车辆路径问题仿真器DVRPSIM,提出了一个改进的Waxman算法来模拟实际公路网络,重点讨论了DVRPSIM的总体结构和各功能模块的实现.实验结果验证了DVRPSIM的有效性和可行性.     

基于MISR遥感数据的优化融合预测模型

提出了一种新的预测气溶胶光学厚度AOT的优化融合模型，它把基于全局数据的径向基函数神经网络与基于局部区域数据的前向神经网络相结合，并通过优化权重组合，使得预测误差最小化。利用该模型对多角度成像光谱辐射仪MISR所采集的2002年7～9月份的数据进行AOT预测实验。结果显示：对美国陆地上空的大多数轨道，优化融合模型预测准确率明显高于全局模型和局部模型，其总体预测均方差比后二者分别减少了12．9％～24．5％和3．3％～10．5％．这表明优化融合模型是一种更为准确的摩间数据预测方法。     

基于克隆选择原理的基因表达式程序设计

提出了一种基于免疫克隆选择算法的基因表达式程序设计混合算法(CS-GEP).基因表达式程序设计(GEP)是一种新近提出的遗传程序设计方法,已逐渐成为演化计算新的分支.GEP最为重要的优点在于其具有很强的表达能力,而如何充分利用GEP易操作的特点,提高GEP的群体搜索能力是研究较少的一个重要内容.CS-GEP方法借鉴免疫克隆选择原理重新设计了一种克隆选择学习策略替代原GEP算法的遗传算法搜索策略,数值实验结果表明,CS-GEP较GEP具有更好的问题求解能力.     

现场可编程门阵列XC6200的结构分析和应用探讨

现场可编程门阵列在电子系统中应用越来越广泛，Ｘｉｌｉｎｘ公司新推出的ＸＣ６２００系列以其独特的结构和卓越的性能开辟了一个新的应用领域——可配置协处理器。对ＸＣ６２００的结构进行了分析，并探讨其作为可配置协处理器的应用。     

动态车辆路径问题中实时信息生成算法

实时信息的产生对动态车辆路径问题仿真器的研究起着非常重要的作用。为此,提出了实时信息的生成算法,包括随机公路网络的生成,实时交通信息的生成和随机客户需求的生成等。实验结果表明,算法所产生的实时信息和现实中的实时信息比较接近,能够满足动态车辆路径问题仿真器的要求。