基于模板的SoC结构自动划分方法

针对SoC芯片设计中的系统划分问题,提出一种面向应用的系统结构自动划分方法--基于模板的系统划分方法,并开发了系统划分工具--TBPS.基于模板的系统划分方法通过提取应用描述中的相似结构,并使用相似结构划分系统,最终得到一个尽量复用的系统结构.系统的相似结构划分采用遗传算法实现最优覆盖的搜索,并使用贪婪算法实现资源配置和任务调度.与已有的在系统划分中事先设定目标结构方法不同,文中方法可以根据应用的特点自动生成划分的结构.采用该方法及TBPS实现了应用描述到系统结构的自动划分.实验结果表明了TBPS对数据处理为主的应用划分的有效性.     

基于改进遗传算法的舰船路径规划

遗传算法在解决非线性问题上具有良好的适用性,但是也存在着收敛性慢和局部最优解的缺陷,并且在实际应用中缺乏特定知识的利用.针对舰船路径规划的特点,对标准遗传算法进行了改进和优化,采用基于坐标的一维编码方式,设计了插入算子、删除算子、平滑算子和扰动算子,提高了进化效率.计算机仿真结果表明,该算法在收敛速度和输出全局最优解的概率相对于标准遗传算法都有了显著提高.     

基于伪并行遗传算法的聚类分析方法

针对传统的基于聚类准则的聚类算法初始化敏感和容易陷入局部极值的问题,设计了一种新的基于伪并行遗传算法的聚类方法.采用实数编码方式对每个样本所属的类别进行编码,通过空类的识别和修复来修正不舍法的染色体.在引入离散随机变异算子和优化方向变异算子的基础上,结合迁移策略和插入策略,达到兼顾局部收敛速度和全局收敛性能的目的.与K-均值算法对比仿真实验,表明了这种基于伪并行遗传算法的聚类新方法的可行性和有效性.     

基于遗传神经网络的个人信用评估模型的研究

针对当前传统个人信用评价体系中的种种问题,提出了一种基于遗传神经网络(GA-NN)的个人信用评估模型.利用BP神经网络(BPNN)的自学习、自适应、强容错性,并通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的连接权重和阚值.弱化了评价中的人为因素,提高了评价结果的准确性和权威性,解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题.实例研究表明,遗传神经网络的评价模型是令人满意的.     

基于RBF神经网络混合遗传算法的多用户检测

提出了一种混合递阶遗传算法来同时训练RBF神经网络的结构和参数,引入了改进的染色体编码方案,用基于奇异值分解的最小二乘法计算网络输出层权值,提高了遗传搜索的效率,精简了网络结构.并用变学习速率梯度下降法优化遗传训练出的最优网络,应用到多用户检测中.仿真结果表明,新混合学习算法训练出的网络结构优于其它算法训练的网络结构,并且性能良好.     

基于遗传神经网络的皮肤癌图像分割

图像分割是医学影像技术中重要的组成部分,分割效果直接影响进一步的诊断和治疗.提出采用遗传神经网络对皮肤癌图像进行分割的方法,该算法充分考虑了医学图像中内容复杂,不确定性大的特点.为了提高神经网络的收敛速度,引入遗传算法优化神经网络的权值和闽值.与采用标准BP神经网络相比,采用的遗传神经网络分割速度明显提高.采用遗传神经网络分割后的皮肤癌图像边缘连续、轮廓清晰,可在定量分析和识别中使用.     

一种改进型遗传算法在FMS刀具调度中的应用

在柔性制造系统（FMS）中,刀具调度问题关系着刀具的利用率和整个FMS的生产效率,如何对众多刀具进行合理的调度已成为当前FMS中的一项关键技术。在对遗传算法进行改进的基础上建立了在有限刀具资源约束下的FMS刀具调度优化模型,得出针对刀具交换次数的目标函数,通过比较与实验验证了这种算法的有效性和优越性。     

基于改进遗传算法的FNNPID控制器在温度控制系统中的应用

根据温度控制系统的特点,为提高其控制质量,设计了一种模糊神经PID控制器。该控制器在温度偏差大时采用模糊神经控制,偏差小时采用模糊神经PID控制,由模糊控制开关保证两种控制方法的平滑过渡,用改进的遗传算法优化网络参数。仿真实验表明采用该控制方法系统响应速度更快、超调更小、精度更高、适应性更强。     

自适应遗传算法在服装生产流水线平衡问题中的应用

将自适应遗传算法应用于服装生产流水线中,利用自适应遗传算法能够自动给出比较合适的交叉概率、和变异概率,显著提高了搜索效率,同时改进了遗传算法的搜索能力的特点,解决并行制造中的流水线平衡问题。针对某款运动上衣的生产工艺进行仿真,结果表明了该算法的有效性。     

排课模型中的算法分析与设计

排课模型用到了遗传算法和禁忌搜索算法。为了提高遗传算法的局部搜索能力,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,通过分析两者的优势和不足,给出一种将两者混合使用的排课算法。