简介：摘要电力规划是在给定的负荷值和电源规划的基础上，结合当前的电网结构，设计最合理的线路对电网进行扩建或改进，在保证电力系统安全稳定的前提下，最大程度地降低电网运行成本，提高电网配电、输电和用电的效率，有效降低电网线损率，提升电网运行的经济性。遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法都存在着一定的不足，通过结合三种方式对遗传算法进行改进，对于电力规划目标的实现有着重要作用。基于此，本文就改进遗传算法在电力规划中的应用进行分析，首先概述了遗传算法，阐述了电力规划中主要算法以及电力规划数学模型，对改进遗传算法在电力规划中的应用进行了探讨分析。

简介：将遗传算法应用于地磁相关匹配导航算法中,分别对船舶低速直线航行和曲线航行进行了仿真实验与分析,结果显示,遗传算法应用在地磁匹配导航中是可行有效的,匹配算法的精度与仿真地磁场要素的变化剧烈程度有关,直线航线匹配最大误差1nm,曲线航线匹配误差在2nm以内。

简介：摘要中文地名识别是中文未登录词范畴，也是命名实体识别中的重要研究内容之一。传统的中文地名识别主要基于词性或地名要素特征进行挖掘，其识别率不高。基于遗传算法的中文地名识别方法，充分利用了遗传算法特有的优胜劣汰机制对中文地名进行筛选寻优，最终得到中文地名，试验表明该算法在中文地名识别中的正确率和准确率都有所提高。

简介：核主分量分析是一种输入输出特征非线性变换技术。选择最优或接近最优的非线性变换核函数参数，使类的可分性测度最大，是KPCA应用于特征提取的关键。本文采用高斯变异遗传算法作优化技术，实现了KPCA和GA的集成，适合核函数参数的优化选择。仿真表明，该技术可行、有效。

简介：遗传算法在许多优化问题中都有成功的应用，但其本身也存在一些不足。如何改善遗传算法的搜索能力，使其兼顾收敛速度和搜索范围，能更好地解决实际问题，一直是智能计算领域主要的课题之一。本文就3种常见的种群维护策略进行了比较与讨论，并分析了不同策略的优劣之处。

简介：通过分析以知识点、难度系数、区分度、试试卷总分和作题时间等为核心属性的智能组卷的各项约束条件，智能组卷数学模型，以实现采用遗传算法实现智能组卷的技术。

简介：

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：摘要：翻花是一种需要大量人力资源的行为艺术表演形式，在我国大为流行，并风靡朝鲜等东亚国家。场地中多个人组成一块人工显示器。作为一个像素点，每一个人通过翻转来控制花球的颜色，从而控制屏幕中此像素的颜色。其中奥秘在于合理优化需要被显示的图像序列，以及与之对应的每个像素点的翻转序列。遗传算法（Genetic Algorithms，简称GA）是人工智能的重要新分支，是基于达尔文进化论，在计算机上模拟生命进化机制而发展起来的一门新学科。本文针对翻花设计中遗传算法的应用进行分析，以及遗传算法的研究现状和未来发展趋势。

简介：摘要：随着可再生能源的广泛应用，PWM逆变器作为关键的电力转换设备，其控制精度和稳定性对整个电力系统的高效运行至关重要。遗传算法以其强大的全局搜索能力，为PWM逆变器的控制提供了新的优化途径。本文旨在探讨如何利用遗传算法优化PWM逆变器的控制策略，以提高其性能和稳定性。通过理论分析和仿真实验，验证了遗传算法在逆变器控制中的应用效果，为电力电子领域的技术进步提供了有益的参考。

简介：TSP是一个经典的组合优化问题,已被证明。它还是经典的NP完全难题,该问题已被广泛用于物流系统中车辆选路等方面。近年来,学者们基于生物理论提出了许多解决此类问题的方法,其中就包括蚁群算法。通过描述TSP问题,并在此基础上探讨运用蚁群算法求解TSP问题。

简介：旅行商问题是组合优化的一个经典问题,也是评价算法好坏的一个标准,它要求在给定的一张图中寻找一条哈密尔顿回路,使得该回路在所有的回路中长度最短。然而,该问题是一个NP完全问题,其求解时间会随着问题规模的扩大急剧上升。因此,只能希望在允许的时间内寻求问题的一个较优的解来替代。本文借助生物学的相关理论与思想采用遗传算法对该问题进行求解,最后通过对遗传算法的进一步分析,提出了一种可行的改进算法,达到了获得较优解的目的。

简介：摘要：在当前的互联网时代，云计算技术已经成为了IT行业的一个重要发展方向。随着云服务市场的不断扩大和用户需求的日益增长，任务调度问题也成为了一个备受关注的问题。传统的任务调度方法往往存在效率低下、资源浪费等问题，因此需要寻找一种更加高效的方法来解决这些问题。本研究提出了基于改进遗传算法的任务调度算法，该算法能够有效地优化任务分配方案以提高系统的整体性能。

简介：摘要：安全管理评价模型的建立，不仅是电厂开展好日常安全管理与指导的根本需求，更是面向地区民众提供用电服务的基本条件。遗传算法作为模拟自然进化过程搜索最优解的方法，其具备着较为明显的全局搜索能力，能够对电厂安全管理体系中相关指标进行全面归纳与自动化分析，为电厂安全管理决策与开展提供基本数据指导。对此，为了推动电厂安全管理建设，主要对遗传算法进行运用，提出一种新的安全管理评价模型，提升安全管理质量。

简介：摘要：安全管理评价模型的建立，不仅是电厂开展好日常安全管理与指导的根本需求，更是面向地区民众提供用电服务的基本条件。遗传算法作为模拟自然进化过程搜索最优解的方法，其具备着较为明显的全局搜索能力，能够对电厂安全管理体系中相关指标进行全面归纳与自动化分析，为电厂安全管理决策与开展提供基本数据指导。对此，为了推动电厂安全管理建设，主要对遗传算法进行运用，提出一种新的安全管理评价模型，提升安全管理质量。

简介：

简介：在基本遗传算法的基础上,针对智能组卷的特点,对算法作了小生境遗传算子和操作概率的自适应调整相结合的改进。实验结果表明,改进算法具有较好的克服早熟的能力,能够满足实际组卷需求。

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：在研究气体爆轰条件和物理模型的基础上，首次以遗传算法为工具，解决了气体爆轰参数求解时温度、压力假设的盲目性和复杂性，并应用具体算例对该方法进行了验证，为气体爆轰参数的求解提供了一个新的途径。

简介：