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81.
研究无线传感器网络中数据挖掘问题.针对大量高维冗余且不确定的无线传感器网络监测数据传送到中央服务器上使用传统的数据挖掘方法进行挖掘的缺点相当明显,导致耗费了珍贵的网络能量.为解决上述问题,提出在每个传感器节点上进行基于粗糙集与遗传BP网络相结合的分布式数据挖掘算法,利用GA来训练BP网络的阈值和权值来构成遗传BP网络(GABP),克服BP网络的某些不足;利用粗糙集RS在消除冗余信息、处理不确定性数据等方面的优势,缩减训练数据输入BP网络的维度.仿真结果表明,改进算法能有效地实现对无线传感器网络中的数据进行分类,取得了较理想的效果. 相似文献
82.
针对空间绳系机器人近距离逼近问题,提出了基于时间最优的一般N次推力机动策略及算法,由演化得到的等时间N次机动模式和等速度增量N次推力机动模式,能够将多次推力机动策略中复杂的多时间变量求值问题转化为有非线性约束的最小机动时间问题,并利用基于罚函数法的遗传算法进行求解,对空间绳系机器人的近距离逼近问题进行了仿真。仿真表明:一般N次推力机动策略及算法能够很好解决此类多时间变量求值问题;且不需要进行初始速度脉冲修正,相对于基于"时间倒流法"的N次推力策略和连续推力具有较小的机动时间,并在某些情形下相较于后两者以及双冲量机动具有较少的能耗或者较小的最大视界角,为绳系机器人推动逼近设计提供了依据。 相似文献
83.
84.
研究多类型物流配送优化问题。物流中货物的配装以及送货的线路优化是物流配送的核心难点问题。对目前常见的物流配送过程中优化调度算法进行比较,分析了物流配送抽象流程,阐述了半启发式的遗传算法,以求取优化配送效率、降低算法的时间和空间复杂度为目标,建立了多类型物流配送整数线性规划模型,并设计了相关求解算法。将自适应遗传算法的多类型物流配送优化策略应用到实际物流配送过程中进行仿真,处理结果进行科学评价。通过实例的应用,验证了提出算法的可行性和高效性。 相似文献
85.
基于改进遗传算法的多脉冲交会轨道优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
最优空间多脉冲轨道交会是一个复杂的非线性系统。由于结构复杂,存在非线性特性,影响系统的快速性和实时性。建立最优空间多脉冲轨道交会模型,传统遗传算法不能满足要求,因此提出了在自适应遗传算法的基础上引入多位变异的多变异位自适应遗传算法,对空间多脉冲交会轨道优化进行了求解。多变异位自适应遗传算法增加了种群的多样性,可避免算法的早熟收敛现象。仿真结果表明,利用多位变异自适应遗传算法求解空间多脉冲交会轨道优化效果好,避免了早期收敛,提高了全局寻优能力,为多脉冲交会轨道优化提供了较好的方法。 相似文献
86.
研究网格资源预测问题,网格资源具有非线性、混沌变化特点,传统BP神经网络具有局部极小、收敛速度慢等缺陷,预测精度较低。为提高了网格资源预测精度,提出一种基于遗传神经网络的网格资源预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,然后采用BP神经网络对网格资源建立预测模型,最后采用网格资源时间序列进行有效性仿真。仿真结果表明,遗传神经网络有效地解决了传统BP神经网络的不足,提高了网格资源的预测精度,降低了预测误差,十分适合于非线性、混沌的网格资源时间序列预测。 相似文献
87.
研究矿井瓦斯涌出量准确预测一直是煤矿安全生产中重点关注的问题。煤层瓦斯爆炸因受开发环境、矿层深度、天气等因素的影响,造成与瓦斯涌出量增大而引起的。针对传统预测模型在矿井瓦斯涌出量预测中存在建模困难、收敛速度慢、要求历史数据量大的问题,提出了一种遗传优化的灰色神经网络预测模型。模型利用灰色系统对数据量要求低的特点,将灰色系统理论与神经网络有机结合起来,建立灰色神经网络模型。并采用遗传算法对所建立模型的权值和阈值进行优化。采用模型对矿井瓦斯涌出量进行预测,实验表明,遗传优化的灰色神经网络模型,可以简化系统建模,并能提高瓦斯涌出量预测精度,有一定的实用价值。 相似文献
88.
89.
基于遗传算法的联合火力WTA问题研究 总被引:2,自引:0,他引:2
研究联合火力优化分配问题.联合火力是多种作战力量参战条件下的多武器-多目标对抗.由于火力分配受到多种条件的限制,分配方案又决定作战效果,而武器-目标分配(Weapon Target Assignment,WTA)是多个装备同类型武器的作战单元联合抗击多个目标进行的分配方法.针对WTA问题求解规模大和精度高的特点,传统算法均不能满足速度和精度的要求,在基本遗传算法的基础上,采用精英选择和动态遗传算子的改进算法,避免了过早收敛.利用WTA的数学模型进行仿真.仿真结果验证了算法的有效性. 相似文献
90.
研究服务器集群负载优化调试问题,各服务器负载能力差异较大,要求尽可能使每一个服务器的负载均衡,传统方法没有考虑负载动态变化特点,导致服务器集群负载极不均衡,系统性能差。为提高集群系统的整体性能,提出一种基于遗传算法的服务器集群负载均衡算法。首先根据负载均衡目标建立数学模型,然后采用遗传算法模型进行求解。仿真结果表明,遗传算法提高了服务器集群系统吞吐量,使系统负载更加均衡,使整个集群系统的资源得到充分利用。 相似文献