永磁直线同步电动机的IGA优化设计

永磁直线同步电动机在远距离、大推力应用场合中需要的中枢绕组和永磁体多,系统造价较高。针对该问题,文章以经济指标为目标,采用自适应参数调整和适应值定标相结合的改进遗传算法,通过选取优化变量、确定约束条件及目标函数,实现了永磁直线同步电动机的优化设计。对优化前后的电动机各性能指标进行分析比较后得出,该优化方法能够改善电动机的综合性能指标,提高电动机的推力,减小电动机的体积,从而降低了电动机的制造成本。     

基于遗传算法的选煤工艺参数优化

对选煤生产过程优化目标进行了分析,采用以经济效益为目标,建立了优化工艺参数与优化目标间的关系模型,该模型是非线性的。选煤生产过程工艺参数优化就是指在市场需求、资源配置,生产能力等条件下,选择最合适的分选密度和分选灰分,获得最大经济效益。遗传算法利用生物进化机制,在一个较大的初始解空间中,通过优胜劣汰的方法进行优化求解,和其他优化方法相比不仅寻优能力强而且计算速度快。基于遗传算法对选煤生产过程工艺参数进行了优化操作,根据具体情况,采用特定的遗传操作。仿真结果表明,优化后的工艺参数能获得最大的经济效益。     

基于改进遗传算法的RBF网络的截球策略

在RoboCup2D仿真足球比赛中,球员的底层动作设计的好坏直接影响着比赛的输赢,特别是一些关键的动作,比如截球、传球、射门等动作。鉴于此,提出一种新的截球方法,即改进的遗传算法和RBF神经网络相结合的截球方法。该方法是用改进的遗传算法优化RBF神经网络的结构参数,通过优化,提高了网络的全局搜索效率。实验表明,经过改进遗传算法优化的RBF神经网络的截球成功率比单一的RBF神经网络截球成功率高很多。     

遗传编程在符号回归中的应用

遗传编程是一种新型的搜索优化技术,文章介绍了遗传编程的基本原理,以及遗传编程的算法设计及其实现的几个关键问题,并研究了基于遗传编程方法的符号回归。与传统回归方法相比,该方法得到的拟合函数更精确,具有更广泛的适用性。文中通过对一个函数进行符号回归验证,说明此方法合理可行。     

基于位置矩阵QoS感知的Web服务组合研究

提出了一种基于位置矩阵QoS感知的Web服务组合方法。该方法使用遗传算法用位置矩阵对基因进行编码,使得该编码方式可以表示服务组合的所有组合路径和重计划信息,算法的一次执行就能完成所有路径QoS最优的全局搜索和动态重计划功能。实验结果证明了该方法的有效性和可行性。     

改进的多智能体遗传算法求解TSP研究

多智能体遗传算法是基于智能体对环境感知与反作用的能力提出的一种新的函数优化方法,具有很快的收敛速度,尤其是在优化超高维函数时更显示出了它的优越性。针对这一特点对该算法进行了适当的改进,在邻域正交交叉算子中采用精英保留策略,在自学习算子中引入邻域正交交叉算子并采用小变异概率以加快收敛速度。求解TSP的实验结果显示,改进后算法的性能有了较大的提高。     

模糊遗传算法在电极调节系统中的应用

分析了电弧炉电极调节系统的特点,并在此基础上设计了模糊PID控制器。为了避免模糊控制器设计的盲目性,提高模糊控制器性能,引入了遗传算法,对模糊PID的隶属函数进行优化,改善了控制效果。     

粗糙集理论的双重学习方法研究

提出了一种新的粗糙集双重学习方法,该方法能用遗传算法实现外层学习,用规则提取方法进行内层学习．其基本思想是：首先引入遗传算法,将属性编码,并针对不同的属性组合进行规则提取;然后用测试样本对规则集进行检验,并基于所得到的识别率建立适应度函数;最后在合适的遗传算子下获取最佳的属性组合及相应的知识规则．与其他方法相比,本文所提粗糙集双重学习方法集属性约简和规则提取于一体,整个过程具有很强的自适应能力．最后,用算例对本文方法进行了验证．     

基于决策树及遗传算法的人工免疫入侵检测算法

针对传统的否定选择算法中生成大量无效抗体,并且抗体之间缺乏多样性的问题,设计了基于决策树及遗传算法的人工免疫入侵检测算法。将决策树和遗传算法引入传统的否定选择算法中,利用决策树计算抗原和抗体之间的亲和力,提出了新fitness的计算公式,并利用抗体浓度衡量抗体集的多样性,将低浓度抗体代替高浓度抗体,实现了抗体的多样性,确保了当抗体集的数量一定时尽可能覆盖最大的非自体集空间,以提高抗体集的性能。     

Part Orientation Optimization in Three Dimensional Printing

Part orientation is one of the important factors in manufacturing with three dimensional printing (3DP) of rapid prototyping system. The minimum building time, being achieved by the part’s minimum building height and minimum width in 3DP’s y direction, is set as the objective of optimizing the part orientation. Genetic algorithm is adopted to find the minimum building height of parts and then ergodic searching is used to get the minimum width of part in y direction. A corresponding program for optimizing pa...