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1.
炎士涛 《河南科技学院学报》2010,38(1)
遗传算法(GA)是由遗传进化理论指导的随机搜索寻优算法,传统GA的寻优能力与随机搜索能力之间存在着相互制约的关系,所以对地形极其复杂、极无规律的TSP的应用效果并不十分理想.通过利用互换启迪交叉算子加快局部搜索算法的收敛速度,利用模式增加修补算子防止算法早熟收敛,给出了一种求解TSP问题的新型遗传算法.仿真实验表明该算法是有效的和可行的. 相似文献
2.
本文简要概括了自动组卷算法的现状,全面分析题库试题应包含的主要属性,给出了基于随机搜索逐步优化的自动组卷算法的基本思想,设计出了配合此算法执行的试题库。实践证明,这种结构下的试题库能很好地配合基于随机搜索逐步优化的自动组卷算法的执行,组卷成功率较高,系统性能稳定,冗余度小。 相似文献
3.
基于遗传算法的双圆弧齿轮传动的优化设计 总被引：1，自引：0，他引：1
马爱忠 《安徽广播电视大学学报》2005,(1):121-124
遗传算法是基于生物进化论的思想，生物自然选择与遗传机理的随机搜索的全局优化算法。该算法适合处理非线性优化问题。本文将遗传算法引入双圆弧齿轮传动优化设计中。经实例计算，验证了遗传算法在双圆弧齿轮传动优化设计中的可行性和有效性。 相似文献
4.
徐忠 《商丘师范学院学报》2005,21(5):81-85
遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法．近年来，由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用，这种算法受到了国内外学者的广泛关注．本文介绍了遗传算法的研究现状和基本原理，概述了它的理论和技术，并对遗传算法的性能作了分析．以推销员旅行问题为例来展示遗传算法在求解复杂优化问题上的优越性． 相似文献
5.
提出了一种基于多点随机搜索算法的自适应随机共振系统模型,并以LabVIEW为平台开发了自适应随机共振微弱信号检测系统.该检测系统以典型非线性双稳系统为信号处理核心,以系统输出信噪比为优化目标函数,采用多点随机搜索算法自适应调整系统结构参数,使系统处于随机共振最佳状态,并获取微弱信号的频率特征值.利用该系统可测试各种系统参数及高斯噪声对随机共振的影响.实验结果表明,该系统检测效果良好,具有较好的应用价值. 相似文献
6.
模拟退火算法原理及改进 总被引：1，自引：0，他引：1
模拟退火算法是一种强大的随机搜索算法,能应用于许多前提信息很少的问题,能渐进地收敛于最优值。对SA算法进行了介绍,论述了SA算法的原理并对算法进行了改进,展示了计算实验的结果。 相似文献
7.
永磁直线同步电动机优化设计及算法比较 总被引：1，自引：0，他引：1
针对永磁直线同步电动机设计的问题，提出了以单位体积的最大推力为目标函数并建立了相应的数学模型，然后将遗传算法和随机搜索法分别应用于永磁直线同步电动机优化设计中。优化结果表明，用单位体积最大推力作为永磁直线同步电动机的优化目标函数是可取的。合理使用两种算法可得到满意的优化结果。 相似文献
8.
方铖 《四川教育学院学报》2008,24(1):110-112
遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的随机搜索算法;遗传算法目前已经在组合优化、机器学习和并行处理等领域得到了越来越广泛的应用;文章对遗传算法的理论与应用进行了一些研究和分析,介绍了遗传算法的理论,以及它在鸭P问题中的应用。 相似文献
9.
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12.
盛仲飙 《渭南师范学院学报》2013,28(2)
遗传算法是目前广泛应用的一种随机搜索全局优化算法.函数优化是遗传算法的经典应用领域.文章分析了遗传算法的运行机理,利用Matlab优化工具箱,以具有代表的多峰函数为例,实现了用遗传算法求解多维变量的函数优化问题.结果显示其计算效率高,收敛速度快. 相似文献
13.
刘晓花 《商情·科学教育家》2008,(2)
CSA算法框架主要是给出了一种新的离散型设施选址问题的求解思路,并设计了新的SSA算法中进行随机搜索的领域生成方法。本文简述了内层和外层的优化算法的邻域构造,并且分别描述了CSA算法框架中,内层优化算法与外层优化算法的具体步骤。 相似文献
14.
姜长元 《湖州职业技术学院学报》2007,5(1):34-36
蚁群算法是近年来新出现的一种随机搜索寻优算法,该算法为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,引起了众多学者的研究兴趣。通过在函数优化问题中的应用,说明该算法能有效地避免陷入局部最优,指出了蚁群算法在优化问题中的应用前景。 相似文献
15.
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有效的随机搜索算法.近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注.本文介绍了遗传算法的主要特点、基本原理及其设计步骤,并指出了相关的研究方向. 相似文献
16.
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有效的随机搜索算法.近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注.本文介绍了遗传算法的主要特点、基本原理及其设计步骤,并指出了相关的研究方向. 相似文献
17.
随着人工智能的不断发展,遗传算法(Genetic Algorithms,简称GA)作为一种人工智能算法有着很长的发展史,在工业,医疗等等许多方面都有着广泛的运用,但是因其依靠随机搜索,在演示教学上一直有其难度,这点在一定程度上影响了遗传算法的运用及推广,作者通过对遗传算法的研究和对软件系统的分析,达到了对算法的分步演示及可视化,改善了教学方法,提高了教学质量。 相似文献
18.
最大类间距离法已经被证明是一种较好的阈值化方法[1],但在用于双阈值或多阈值分割时存在实现效率较低等问题,而遗传算法高效的随机搜索能力正好能弥补其不足.根据脑部图像分为灰质、白质等三类的特点,通过把遗传算法引入最大类间距离法来实行对脑部图像的分割,实验验证取得了较好的分割效果. 相似文献
19.
傅亚莉 《吉林广播电视大学学报》2010,(11):106-107
排课问题已经被证明是一个N P完全问题,遗传算法是一种随机搜索算法,非常适合于解决N P问题。本文通过遗传算法解决排课问题,从遗传算法标准设计流程的角度分析了排课问题的基因编码、初始化种群、确定适应度函数、设计各遗传算子等问题,最后形成排课的整体优化算法。 相似文献
20.
金民锁 《实验室研究与探索》2010,29(3)
由于排课问题是一个NP完全优化问题,采用遗传算法来搜索近似最优解。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化论发展起来的随机搜索算法,能够非常有效地解决NP完全的组合优化问题,并且解决了遗传算法在排课过程中的冲突问题。系统采用的是B/S网络结构,实践证明,系统运行良好。 相似文献