一种基于改进型遗传算法的模糊聚类

针对模糊C均值算法(FCM算法)难以达到全局最优解的问题,引入了具有全局搜索能力的遗传算法以解决聚类问题,并在标准遗传算法基础上进行了改进。将该算法运用于IR IS数据的聚类,实现了较好的聚类,从而验证了算法的有效性。     

一种求解柔性作业车间的改进遗传算法

针对柔性作业车间调度问题的特点,建立了以最小化最大完成时间、总机器负载最小和最大机器负载最小为目标的数学模型,提出一种改进遗传算法求解该问题。采用多种启发式方法提高初始解的质量;设计了并行双链式编码,避免产生非法解,并提出最优插入法的解码方式提高解的质量;采取IPOX交叉与多点交叉,继承父代优秀基因的同时,平衡了算法的全局开发能力;在不同编码层采用多种变异手段维持种群的多样性;通过变邻域搜索强化算法的局部开发能力。最后,通过求解Brandimarte标准算例和与其他算法的对比,从单目标和多目标2个方面验证算法的可行性和有效性。     

四轮式移动机器人非完整运动控制

针对四轮式机器人做非完整运动时系统的非完整性的问题,将四轮式机器人运动规划转化为非线性控制系统的优化问题。提出了对优化变量进行浮点数编码的改进遗传算法,使系统控制精度得到改善。同时将改进的遗传算法采用最优个体保留策略,设计交叉参数和自适应变异参数,确保算法具有良好的收敛性。通过数字仿真实验,证明了该方法的对四轮式机器人非完整运动规划问题具有可操作性。     

基于模拟退火的改进混沌粒子群算法

针对传统的粒子群优化算法易陷入局部最优解、稳定性差等缺陷.本文提出了基于模拟退火的改进混沌粒子群算法.将模拟退火及混沌的算法应用于粒子运动过程,从而可有效避免陷入局部最优并趋于全局最优.仿真结果表明在最优解精度以及寻优速度上都有一定提高.     

求解约束优化问题的混沌类电磁算法

针对约束优化问题,提出了基于混沌优化的一种新的类电磁机制算法。采用多目标优化的约束处理技术,将约束优化问题转化为无约束的双目标优化模型来求解;对于转化后的新模型,设计粒子的电荷和粒子间的受力公式。同时,为了加快算法的收敛速度,结合混沌优化改进种群中的粒子。采用标准的Benchmark函数对新类电磁机制算法的性能进行了仿真测试,并将测试结果与已有算法的结果进行比较,结果表明,新算法能够快速找到问题的全局最优解或近似最优解,是一种非常有竞争力的优化算法。     

一种求解TSP问题的改进遗传算法

TSP问题是一类经典的NP完全组合优化问题，传统的优化方法由于计算复杂性过大而难以求得全局最优解。遗传算法等智能优化算法在求解这类组合优化问题中表现出了强劲的潜力。作者利用遗传算法对TSP问题进行了研究分析，针对几组benchmark数据进行了仿真实验，在实验的基础上探索了遗传算子和遗传参数的优化设计，实验结果证明了遗传算法在解决TSP问题上的可行性和有效性。     

基于蚁群算法的校服衣片排样优化算法

蚁群算法是一种仿生类进化算法,通过模拟信息素更新和节点转移策略,求解出优化组合问题的最优解。针对某校服厂衣片的特殊性,采用更精确的梯形包络。在此基础上,用蚁群算法对包络梯形进行求出排样序列,并用基于最低水平搜索算法得出排放位置。根据提出的算法,设计了程序代码,并与矩形包络和遗传算法进行对比,验证了方案的可行性和有效性。     

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。     

基于完全自适应策略的遗传算法

为改善标准遗传算法的优化性能,延长种群搜索过程,提出了完全自适应策略的遗传算法.自适应策略不仅基于进化阶段,同时基于个体,特别采用了自适应的适应值转换策略,大大降低了早熟的概率,保证算法能以较大的概率收敛到全局最优解.     

遗传模糊C-均值聚类算法应用于MRI分割

通过分析知经典的将图像分割成C类的常用的模糊C-均值聚类算法(FCMA)依赖于初始聚类中心的选择,通常得到的是局部最优解而并非全局最优解,又由于遗传算法能搜索到全局最优解,因此将遗传算法(GA)与FCMA相结合,对MRI直接进行聚类,利用遗传算法搜索全局最优解,从而有效地避免了模糊C-均值聚类算法收敛到局部最优的问题,并在此基础上实现了对MRI的分割,得到了比较满意的效果。     

在子集条件约束下的最大熵分布及其应用

介绍了有关熵的概念及计算方法,并将其应用于构建一类新的分布估计算法(EDAs)。该类分布估计算法用基于最大熵估计种群中的模式概率分布和从最大熵分布中抽样取代遗传算法(GA)的交叉和变异,产生新的种群。在该类算法中,二阶连接模式算法由于只使用了连接模式,在解决变量之间相互作用趋向于发生在串中相互靠近的变量之间的一类问题时,比遗传算法更好。     

ISAR运动参数估计和补偿改进方法

在使用FFT距离多普勒算法进行ISAR成像处理时,回波相关性的减弱将加大运动补偿难度,带来较大的误差。该文在常规相邻相关法基础上,提出了一种改进的运动补偿方法。在距离向上,利用基准回波相关法与曲线拟合,克服了低回波相关性下包络对齐时出现的包络漂移、包络跳变等缺陷;在方位向上,利用DCFT变换,对目标的运动参数进行精确估计并加以补偿,减小了回波相关性降低对相位补偿的影响。仿真验证了该方法的有效性。     

基于分形的快速最大熵红外图像特征检测

文章针对红外图像目标检测问题,提出一种基于分形的快速最大熵的红外图像特征检测算法.该算法利用DBC方法计算分维数,根据人造物和自然背景分形维差异,确定目标区域;最后,通过二维最大熵原则确定最佳阈值,实现对单目标或者多目标图像分割.该算法能够较好实现红外图像特征检测,有效抑制背景和噪声.     

关于国民收入随机模型的广义最小方差控制

基于Astrom随机动态模型,讨论了非最小相位经济系统的控制问题.应用广义最小方差控制方法设计出自发投资的调控策略.通过实例表明,国民收入在控制策略作用下波动幅度最小,这是促进经济增长良性循环的重要前提.     

相对运动多目标的逆合成孔径雷达成像

由于非合作的机动多目标相对于雷达射线的姿态是时变的,而且目标间可能存在相对运动,给逆合成孔径雷达(ISAR)成像造成较大的困难。当多目标间存在相对运动时,直接利用常规补偿方法通常得不到满意的结果。该文建立了目标相对运动的模型,分析了相对运动对成像的影响,提出了一种新的相对运动补偿算法。该算法对存在相对运动的目标在距离上利用Keystone变换进行分离,提取相对运动目标的回波,分别利用Autoclean算法进行运动补偿。模拟和实测数据的成像结果表明,该算法是可行的。     

制度正义理论视角下的农村最低生活保障制度

正义是社会制度的首要价值,一种制度是否有效,取决于制度的安排是否正义。我国农村最低生活保障制度,建立之初就受到二元社会结构的影响,一种制度分属两种体系,城乡之间发展不平衡,没有体现制度的正义性;但是从其发展来看,遵循的又是普遍主义的发展方向,城乡一体化的制度是其发展目标,体现了制度的正义性。以约翰.罗尔斯的正义论为基础...     

数控系统中最小偏差法曲线插补的探讨

本文介绍一种用于加工曲线、空间曲面及列表曲线的最小偏差法曲线插补方法,该法尤其适合于微处理机的数控系统中。     

互信息在图像检索中的应用

提出了一种新的相似性图像检索方法,它利用信息熵理论,分别对图像的颜色、形状和纹理特征进行描述,给出一个综合的相似性匹配算法。该方法首先分割图像,把一幅图像划分为若干子区域,抽取图像的主要形状和统计其所含的角度信息;然后利用信息熵计算图像之间的颜色、形状和纹理互信息。试验结果表明与其他方法相比,新的相似性图像检索方法具有更好的图像检索效果。     

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.