简介：该文介绍了模糊流水车间调度问题，在此基础之上设计了一个解决该问题的混合遗传算法——嵌入多点最速下降法的遗传算法（GDA），将其与各种算法进行了仿真比较，论证了其有效性。

简介：TSP是一个典型的组合优化问题,并且是一个NP难题,其可能的路径总数与城市数目n是成指数型增长的,所以一般很难精确地求出其最优解,因而寻找出有效的近似求解算法就具有重要的意义.现提出一种求解TSP问题比较有效的遗传算法,从其数学模型、遗传算子、评估函数、种群多样性等方面对算法进行了分析,结果表明提出的算法在求解TSP问题上是有效的.

简介：由于语义网分散的本质,同一个概念在不同的本体中可能有不同的定义方式,这就引起了所谓的本体异质的问题.本体异质问题严重地影响领域知识之间的共享,已经成为语义网应用系统间的交互与协作的瓶颈.目前用于发现本体中实体间的语义对应关系的本体映射技术成为语义网发展的关键技术.鉴于本体映射过程复杂的本质,文章为本体映射过程建立了单目标优化模型,并提出采用遗传算法来确定不同本体中实体间的对应关系.实验结果表明,所提出的方法是有效的.

简介：针对三角面网格提出了一种新的网格简化方法,简化过程主要包括网格删除和网格重构。根据需建立的数量比例权重来进行冗余网格删除工作,然后利用遗传算法建立修正适应度函数来重构网格,达到三角网格数量的精简与形状匹配最优化目标。最后通过一实例讨论与对比分析,验证了该方法的有效性和准确性。

简介：本文介绍了利用遗传算法进行优化设计的基本原理。针对多变量优化问题，采用基本的遗传算法对其进行研究。给定优化的结果表明，用遗传算法来搜寻最优结果是十分有效的。

简介：研究了遗传算法对优化结果的影响，并给出了参数对优化结果的曲线。说明N（种群大小）、（杂交率）、（变异率）对迭代次数及优化结果均有一定影响，从而为改进遗传算法的提出给予理论上的支持。

简介：提出了一种新颖的基于实例的本体映射方法,即通过遗传算法确定最优实例间的映射集合,并通过相似度扩散算法获取高准确率的本体映射结果.文章描述了实例相似度度量技术和upPropagation算法,给出了本体映射问题的单目标优化模型,论述了使用遗传算法求解该问题的3个关键步骤,最后通过实验验证.实验表明,采用遗传算法实现基于实例的本体映射方法,可以获取高准确率的本体映射结果.

简介：为解决遗传算法的早熟和局部收敛现象,提出的一种改进的遗传算法,该算法引入海明距离构造初始种群,在选择、交叉、变异过程中采用最优保存策略。实验表明改进的遗传算法增强了种群的多样性,并在一定程度上避免早熟现象发生,同时又能较快找到全局最优解。

简介：将一种改进的遗传算法用于MIMO天线阵的优化,分析了容量与相关性的关系。在均匀线阵与均匀圆阵的相关性模型上,比较达波角、扩展角及天线间距对于相关性的影响。运用遗传算法,对构建的相关系数组成的矩阵进行分析,给出定长非均匀4元线阵与圆阵在最小相关性下的天线阵分布。

简介：提出了一个求解流水车间调度问题的改进的遗传算法．该方法把一个染色体编码成若干个可以重复的自然数，表示相应工件的排序权值；通过简单交换两个父代的若干相同位置的基因，产生能够继承父代优良特性的子代；并且采用均匀变异，更好地保持种群中基因的多样性．实验表明，比起传统的遗传算法，该方法的性能有显著改善．

简介：蚁群优化算法是一种新型的模拟进化优化算法，为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路。文章对蚁群优化算法理论及其收敛性进行了分析．并从选择策略、信息素更新、信息素浓度的变异等多方面对蚁群优化算法提出了改进，不仅使其跳出局部最优解的能力更强，而且能较快地收敛狲全局最优解，在TSP问题上的应用表明改进算法具有良好的性能。

简介：从群体多样性角度对成熟前收敛的成因进行了分析，并提出了两个有关定理．根据分析结果，提出了基于群体多样性和自适应交叉、变异率的改进遗传算法．通过四个典型函数的实例验证，证明了本文提出的改进遗传算法是一种有效算法．

简介：将遗传算法应用到关联规则的挖掘，提出采用遗传算法提取关联规则的方法，并讨论遗传算法的编码方法和适应度函数的构造．最后结合一个具体的实例，给出基于遗传算法的关联规则的提取算法．

简介：随机抽题是无纸化考试系统要解决的一个重要问题。本文介绍了应用演化计算的三大分支之一的遗传算法实现随机抽题问题,详细阐述了遗传算法的主要思想、随机抽题问题的编码表示、适应性函数和遗传算子的设计、淘汰策略和停机准则的选择,并用Delphi给出关键模块的详细代码及其相关分析。

简介：提出了一种新的、基于遗传算法的非线性传感器逆模型建模方法.利用遗传算法建模,可以方便、准确地辨识未知非线性模型的系数.仿真实验表明该方法较传统方法,具有更好的灵活性与适应性,可以方便地实现在线修正模型系数,因此提高了传感器的测量精度.由于遗传算法可以实现模型系数空间的全局搜索,因此可以避免在模型系数训练过程中陷入局部极小点.

简介：在配电网中装设有源滤波装置是抑制谐波有效的方法。文章运用改进型的遗传算法对有源滤波装置在配电网中的配置进行优化,提出最优个体保留与最大遗传代数相结合的终止进化准则,即必须经过一定的迭代次数,最优解经过后面的多次迭代后仍为最优。最后通过一经典算例验证,改进型遗传算法既满足了抑制谐波的要求,又将投资费用控制在尽量小,应用于配电网有源装置优化配置具有可行性。

简介：该文在对车间调度问题进行描述的基础上,提出了一种新的自适应遗传算法,并将其应用于JSP问题.

简介：本文通过分析组卷策略,建立了试题组卷的数学模型,并对模型进行简化处理。在此基础上对基于遗传算法的组卷策略在理论与实现技术上进行了比较详细的介绍,并与随机抽取法、回溯试探法等进行了对比分析,阐述了各种算法的优缺点。

简介：研究一种基于采样的网页更新策略,并在此基础上提出一种基于遗传算法的求网页改变率及影响其值的相关参数的方法。

简介：本文介绍了健康监测时作动器及传感器优化配置的方法及遗传算法进行优化设计的基本原理。针对多点传感器优化问题，采用基本的遗传算法对其进行研究。给定结构优化的结果表明，在结构健康监测中用遗传算法来搜寻传感器的最优配置是十分有效的。