基于改进遗传算法的最大类别方差法

本文利用开放式遗传算法的理论对遗传算法进行改进,使种群在开放的环境中进化,增加了种群的多样性.并以最大类别方差法为例,将改进的遗传算法应用到图像的单阈值分割中.通过实验对比,表明改进的遗传算法比传统的最大类别方差法和基本遗传算法有明显的优势,说明了本算法的可行性.     

基于移民算子遗传算法的配电变压器优化设计

本文将改进的遗传算法用于求解配电变压器优化设计问题,该方法是将移民算子引入到传统的遗传算法中,克服传统遗传算法在求解工程优化问题时出现的“早熟”现象、收敛效率低等问题．以型号为S9—315／10型配电变压器为例,采用改进的遗传算法对配电变压器进行优化设计,优化结果表明,采用改进的遗传算法能够取得令人满意的结果．     

遗传算法中交叉操作的两种改进方法

通过分析交叉算子，提出了分别与模拟退火算法以及神经网络相结合的改进型遗传算法，改进型遗传算法的收敛性能远远优于标准遗传算法。     

遗传算法及其应用实例

简述了遗传算法的过程和应用问题。主要讨论了遗传算法的基本概念、数据的转换工作和确定适应度计算函数的作用,从代码举例说明遗传算法的选择和交叉的基本用法。     

遗传算法参数自适应控制的新方法

根据遗传算法参数自适应控制方法的不同分类,采用基于启发式规则的参数控制方法对遗传算法的种群数进行了宏观调控和微观调控。并采用不同特点的模糊控制器分别控制交叉率和变异率,使种群数、交叉率和变异率都能够随进化的实际情况发生自动调整,形成了一种新的种群数变化的模糊自适应遗传算法。实验数据表明这种算法能够有效防止遗传算法早收敛,同时也说明对参数进行自适应控制能够使遗传算法性能大大提高。     

一种改进的混合遗传算法及其应用

将遗传算法和模拟退火算法进行了有机结合,并采用一种自适应的交叉和变异概率,提出了一种改进的混合遗传算法--自适应的模拟退火遗传算法.通过旅行商问题的仿真实验,对比遗传算法和模拟退火算法的实验结果,这种混合遗传算法改进了传统遗传算法的性能,并且提高了整个算法的收敛速度,拥有更好的优化性能.     

GA改进的统计组合模型在个人信用评估中的应用

将分类精度作为遗传算法的适应度函数,利用遗传算法改进了基于线性回归和Logistic回归的统计组合预测模型,并将其应用于个人信用评估。结果表明,遗传算法改进后的组合预测模型在总分类精度和两类误判率方面都低于单一模型以及基于误差平方和最小的组合预测模型。利用遗传算法改进组合预测模型并用于个人信用评估是具有优势的。     

基于变尺度混沌优化策略的混合遗传算法及在神经网络中的应用

讨论了遗传算法优化神经网络连接权的优点及存在的局限性.应用变尺度混沌搜索策略,建立了一种新的混合遗传算法——混沌遗传算法.将改进后的遗传算法结合前馈型神经网络应用于储层油气预测,取得了较好的效果.     

遗传算法及其在电力系统无功优化中的应用

遗传算法是基于自然选择规律的一种优化方法,算法能成功地解决无功变量中的离散问题,避免常规数学优化方法的局部最优现象。本文阐述了遗传算法的特点以及遗传算法与其它算法相结合的算法在电力系统无功优化中的应用。     

幻方的遗传算法构造初探

首先介绍遗传算法,并针对一个古老的数学问题——幻方提出了一种基于遗传算法的幻方构造新方法.     

回转精度测试机构调节误差检测电路遗传优化设计

本文应用遗传算法对回转精度测试系统调节误差检测电路参数进行优化设计,设计结果表明遗传算法有效实用.     

一种基于改进遗传算法的图像分割方法

基于改进遗传算法的图像分割方法是在传统阈值分割的基础之上,加入线性分割以及遗传算法.为提高分割效果,分割之前首先对图像进行拉伸,增强图像的明暗对比度;然后再进行改进的遗传算法操作,通过不断迭代进化确定出图像分割的最优阈值;最后利用遗传算法确定的最优阈值进行阈值分割.实验证明,基于改进遗传算法的图像分割算法可以大大提高图片分割的精确度和准确率,取得了较好的分割效果.     

基于遗传算法的ISAR运动补偿新算法

提出了基于遗传算法进行逆合成孔径雷达运动补偿的新算法.针对遗传算法解的收敛性问题,在遗传算法中采用了最优个体保存策略,使得解以概率1收敛于全局最优解;针对遗传算法运算量大的问题,提出了采用运动补偿后最小熵和最小距离作为适应度函数,由此形成2种称为GAMCE和GAMCD的ISAR运动补偿新算法.仿真数据和实测数据验证了所提新算法的有效性.     

动态变异遗传算法

遗传算法是根据达尔文生物进化理论而提出的一种优化算法。该文提出了一种新的遗传算法,理论分析显示,它不仅能保持遗传种群的多样性,而且能快速收敛。计算机仿真实验证明了改进后的遗传算法能够有效地克服不成熟收敛、进而搜索到全局最优解,并将这种新遗传算法用于BP网络的拓朴结构的优化和连接权值的训练,实例表明了该算法的有效性和可行性。     

余弦度量和适应度函数改进的聚类方法

K-均值算法因其简单和高效性,在文本聚类中占有重要地位。针对传统的K-均值算法对初始点敏感、易陷入局部最优的问题,结合遗传算法已经成为一种趋势。在充分发挥K-均值算法的高效性的同时,该文利用遗传算法的全局自适应优化特点克服了对初始点敏感的问题。同时,以余弦度量评价对象间的相似性并以此构造新的遗传算法适应度函数、收敛准则以及遗传算法种群更新方式,提高了K-均值和遗传算法这种结合方式的聚类精度,并增强了该结合算法的稳定性。     

免疫遗传算法在柔性Job-shop调度问题中的应用

借鉴生物免疫机理提出了一种求解柔性Job-shop车间调度问题的免疫遗传算法．仿真结果表明，该算法有效地避免了传统遗传算法中因选择压力过大造成早熟现象的发生，显著地提高了遗传算法（GA）对全局最优解的搜索能力和收敛速度，这将使遗传算法在众多实际的优化问题上具有更广泛的应用前景．     

遗传算法在桥梁有限元模型修正中的应用

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法,在自动控制、图像处理等方面有着广泛的应用,本文将遗传算法应用于桥梁有限元模型修正,并与L-M算法的优化结果进行对比,二者优化结果基本一致,并总结出遗传算法与L-M算法在桥梁有限元模型修正中的优缺点。     

应用 “dmey”小波变换及遗传算法对重叠光谱分离研究

小波变换可以去除噪声信号,遗传算法具有全局搜索能力,可以任意逼近分析信号.本文将小波变换和遗传算法相结合来处理分析化学中的重叠信号,通过对模拟信号和实验信号的处理,结果显示小波变换和遗传算法能将重叠信号去噪、分离,可用于多组分样品信号重叠的分离研究.     

应用“dmey”小波变换及遗传算法对重叠光谱分离研究

小波变换可以去除噪声信号,遗传算法具有全局搜索能力,可以任意逼近分析信号.本文将小波变换和遗传算法相结合来处理分析化学中的重叠信号,通过对模拟信号和实验信号的处理,结果显示小波变换和遗传算法能将重叠信号去噪、分离,可用于多组分样品信号重叠的分离研究.     

基于遗传算法的青海土族和藏族人发元素非线性映射研究

利用非线性映射与遗传算法相结合的方法对青海少数民族进行识别。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法,由于其具有健壮性,特别适合于处理传统搜索算法解决不好的复杂的和非线性问题。它是解决各类函数优化和非线性映射问题的一种有效算法。以青海少数民族土族和藏族人发中微量元素的模式识别为例,编制基于误差函数的目标函数和遗传算法约束参数,应用基于MATLAB的遗传算法工具箱进行优化求解。结果表明:该工具箱在求解此类非线性优化问题上是有效的,基于遗传算法的非线性映射的预测结果比线性判别方法要好些。