测试数据生成技术在软件故障诊断中的应用

随着软件在武器装备中应用范围的日益扩大,软件故障诊断问题日显突出。文中针对软件测试中测试数据生成问题作了重点研究,采用了遗传算法解决按路径生成测试数据的问题,构建了基于遗传算法的测试数据生成系统模型,并对系统模型进行了实例验证。通过数据证明了遗传算法在测试数据生成中的优越性。     

基于遗传算法的选播QoS路由算法研究

针对选播的QoS路由选择问题,提出了一种基于遗传算法的多约束选播路由优化算法。该算法在满足带宽、延时、时延抖动和包丢失率的条件下,可寻找花费最小的路径。网络仿真实验证明:该算法操作简单,结果可行且有效。     

基于遗传算法的模糊PID控制在水轮发电机组中应用研究

水轮发电机组系统是一复杂的系统,常规PID控制很难满足高性能控制要求,本文设计了一自适应模糊PID控制器,模糊推理系统可在线整定PID参数,模糊控制系统的隶属函数和推理规则采用遗传算法优化。仿真实验表明这是一种有效的控制策略,尤其在启停机过程及负载扰动过程较传统PID控制具有更好的鲁棒性和稳定性。     

模糊控制的现状与发展

文章简要介绍了模糊控制的概念和特点，并对模糊控制的原理作了说明，较详细的介绍了模糊控制的现状，包括模糊PID控制、自适应模糊控制、神经模糊控制、遗传算法优化的模糊控制、专家模糊控制等，还介绍了一些模糊控制的软硬件产品，对模糊控制系统的稳定性作了简单介绍，最后对模糊控制的发展作了展望。     

基于遗传算法的摄像机自标定方法

摄像机标定是计算机视觉领域的关键技术，其中的自标定是只根据图像计算摄像机的内参数，其标定过程简单，适用性强。由于传统的用于摄像机自标定的Kruppa方程不仅需要计算基础矩阵，还要计算图像的极点，而图像的极点又不是固定不变的，且会导致计算结果的不稳定，为此，针对传统摄像机自标定方法的上述不足，利用遗传算法完成了Hartley新的Kruppa方程的摄像机自标定过程，以便将这个过程完全转化为通过代价函数最小化来求得摄像机的内参数，这就排除了极点的不稳定因素。实验结果表明，该方法是简单、有效的，可以作为一种通用的标定工具。     

用于织物疵点检测的最优Gabor滤波器设计

提出一种基于织物纹理特征的最优Gabor滤波器设计方法．分别建立了正常纹理匹配和疵点纹理匹配的Gabor滤波器优化设计模型，并采用小生境遗传算法对两种模型进行求解．通过比较和分析两种滤波器的检测结果发现，由正常纹理匹配模型得到的最优Gabor滤波器更适宜于织物疵点的识别与分割，并且其中心频率与纹理图像功率谱中能量最集中的谐波成分相一致，因而可以极大地缩短求解优化模型所花费的时间．     

粗粒度并行遗传算法性能分析

依据实验来分析影响并行遗传算法性能的因素得到的结论缺乏理论上的说服力．通过对粗粒度并行遗传算法加速比公式的分析，提出了影响并行遗传算法性能的关键因素，同时否定了以迁移率作为评价并行遗传算法性能指标的合理性，并通过实难进一步验证结论的正确性．得到的结论为提高遗传算法的并行化效率提供了可靠的依据。     

软件开发项目中任务调度的混沌遗传算法

考虑了软件开发任务的可拆分特性，针对其调度问题提出了最小化项目总周期的优化模型，并提出了一种混沌遗传算法用于求解该模型,该算法的变异算子采用一维Logistic映射作为混沌变异模型，利用混沌系统的漂移特性改善种群的多样性,给出了算法基于任务优先级的编码方案、任务单元解码规则以及遗传算子的设计方法．通过仿真实例验证了模型和算法的有效性．     

基于可行域的遗传约简算法

在已有的遗传属性约简算法的基础上，通过引入约简的可行域概念，提出了基于可行域的遗传约简算法．可行域保持系统的分类能力，缩小了原问题的搜索空间，进而减小了问题的复杂度．适应度函数中引入与互信息相关的惩罚因子保证了算法在可行域中搜索．实验结果表明谊算法既克服了启发性算法的缺陷，较之已有的基于遗传算法的约简算法也有效率改进．     

基于遗传算法的易于理解的分类规则构造

提出了一种分类规则易于理解性的新的定义，并给出了应用属性信息增益计算分类规则可理解性的方法。分析了遗传算法发现分类规则的过程。乳腺癌统计数据上的实验表明，它可以发现准确和易于理解的分类规则。