遗传算法在弹道反推中的应用

阻力系数是弹道计算中的关键一环,它的准确与否对弹道计算精度有着很大影响.遗传算法是通过个体(基因)的遗传和变异使群体进化到解空间中越来越好的区域,从而快速有效地得到满足精度要求的结果.讲述了应用遗传算法反推阻力系数的方法,根据大量的结果比较表明这种方法得到的阻力系数精度较高.     

自动化立体仓的动态储位分配为优化问题研究

自动化立体仓的深化应用和发展,在提升货物出入库效率的同时,也面临动态储位分配优化问题,其不仅直接影响着堆垛机的平均行程时间,更关系着立体仓库的整体作业效率,针对此,本文结合自动化立体仓存在的主要问题,构建了储位分配优化问题模型,并对传统遗传算法进行改进,由此完成了模型的求解.     

改进的遗传算法在排课系统中的应用研究

针对排课系统中常用的遗传算法中存在影响排课因素多、难以进行最优组合及排课效率低等问题,提出了一种改进的遗传算法。在该算法中,主要对传统遗传算法中的编码方式、初始化种群方式、选择操作、交叉操作、变异操作及冲突检测方式进行改进。仿真测试结果表明,改进后的遗传算法在收敛速度和获得最优解方面都有了很大提高。     

基于遗传算法的不规则物体布局求解方法研究

通过对不规则物体布局特点的分析,依据遗传算法的基本思想,提出一种基于遗传算法的不规则物体布局求解算法.本算法选择合适的编码方法、遗传算子和合适的适应性度函数,仿真实验表明,该算法具有收敛速度快,解决早熟现象,能够在较短时间内获得较佳的布局方案.     

机器学习理论在入侵检测技术中的应用研究

入侵检测系统是主动保障网络信息安全的重要方法。本文针对大规模、高带宽网络环境下,入侵检测技术存在的不足,提出将机器学习理论应用到入侵检测系统中。文章简要介绍几种适合用于入侵检测系统中的机器学习算法,并建立基于机器学习理论的入侵检测系统框架。利用机器学习的算法不仅能检测到一些已知的攻击,还可以通过自我学习检测到未知的攻击。     

基于载波相频差异矩阵的单通道盲分离算法

目前欠定条件下盲分离算法的研究集中在稀疏性强的语音信号,适应性较差。且存在分离不完全、残余成分较大的问题。针对该问题提出了一种基于载波相频差异矩阵的单通道盲分离算法。该算法在信号频谱混叠的情况下,利用通信信号的载波相频信息来构建差异矩阵,实现单路到多路的变换。在多通道框架下以基于核密度估计的遗传算法实现多通道盲分离。实验结果表明:该方法对信号稀疏性无严格要求,适应性强,并能较彻底地分离出常规同频通信信号。     

基于层叠遗传算法的配电网多层级无源光网络优化

对于配用电光通信网中无源光网络多层级、多节点网络规划问题,首次提出采用基本遗传算法实现多层级的循环继承的层叠遗传算法。其采用外层分光网络继承内层网络基因用于本层网络的适应度函数选择,该算法解决了多层级无源光(PON)网络各层级分光优化的问题,并且通过仿真证明了其可行性,实现了四层级网络星形结构拓扑优化。优化后的网络获得了最优的星形网络拓扑和通信建设成本的降低。     

一种基于遗传算法的波束设计方法

提出了基于遗传算法优化思想的波束设计方法,借助计算机对二十元阵进行波束优化设计。结果表明,使用该方法设计的波束与常规方法相比,获得了更低的旁瓣级,充分说明了方法的可行性和有效性,为多元任意阵的波束设计提供了有益参考。     

光网络中基于预定组播业务的资源优化

文章利用遗传算法安排光网络中预定组播业务的计算顺序,提出了优化业务顺序的分层图算法和点着色算法,并与按时间顺序安排业务的算法进行了比较.仿真表明,优化排序后,资源优化效果明显.在波长数的优化上,分层图算法比点着色算法性能更好.在分层图算法中,业务放置顺序的优化对组播树总链路数的减少也有一定帮助.     

一种片上网络路由测试方法研究

对片上网络路由器的结构进行了分析,建立了相应的故障模型.针对此故障模型结合内建自测试,提出了一种基于量子遗传算法的测试矢量传递路径寻优方法.该算法具有收敛速度快,精度高等优点.最后通过对测试故障覆盖率和测试时间进行分析表明这种测试方法具有较高的故障覆盖率、较少的测试时间.