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1.
在本文中,我们介绍了一种基于遗传算法的指纹方向图划分方案．根据各种典型指纹类别的拓扑特性而引进了一组动态分区模板和代价函数用于引导方向图分区,并将寻找最佳匹配划分的过程转化成一个Ｎ维向量空间的函数优化问题,然后给出了该问题基于遗传算法的求解过程．最后,我们讨论了本方法在指纹分类中的应用． 相似文献
2.
朱晓虹 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2010,10(6)
针对Soc系统软硬件划分问题,将量子算法应用于Soc系统的软硬件划分过程,提出一种基于量子免疫原理的软硬件划分算法.该算法引入基于免疫原理的群体多样性保持策略,在量子算法优化过程中尽可能保持群体的多样性,避免早熟现象.并利用量子旋转门进行量子更新,保证抗体群朝着优秀方向进化,有效克服了量子遗传算法容易陷入局部最优的缺点.仿真实验表明,该算法有效地解决了软硬件划分问题,不但具有较强的搜索和跳出局部最优的能力,而且有效提高了解的精度,获得了更合理的软硬件划分结果. 相似文献
3.
宇亚卫 《西安文理学院学报》2007,10(3):91-94
对基于遗传算法的图的着色问题的求解过程进行了深入的分析,遗传算法的实现涉及到染色体的编码方法、适应度函数的设计以及遗传算子的选择,在设计过程中分别对它们进行了分析和改进,使得运行效率得到提高,并且在分析的基础上予以了实现. 相似文献
4.
王丽敏 《邢台职业技术学院学报》2007,24(5):33-34
遗传算法是模拟生物进化机制新发展起来的一种搜索和优化方法，它是基于自然进化机制并且在寻找目标函数或在目标函数附近解决优化问题。遗传算法已在有约束优化问题领域得到应用，并显示出良好的发展前景。本文介绍了一种有约束优化问题的混合遗传算法，并通过实例验证了此方法是可行的和有效的。 相似文献
5.
《浙江大学学报(A卷英文版)》2019,(2)
目的:探讨遗传算法的局限性和实用性,并分析基于相互作用产生的上位效应对遗传算法可靠性的影响。创新点:1.指出遗传算法缺陷的根源;2.基于测试样本函数定义目标函数,以判断遗传算法的适用性。方法:1.基于非上位效应函数(表1)和上位效应函数(表2),以及非上位效应函数F4和上位效应函数F6的结构图来验证遗传算法可靠性;2.通过计算样本函数(公式(1))和遗传算法流程(图3)表达遗传算法的工作原理。3.利用克洛弗函数(公式(2))和计算不同结构角下的函数分布(图4),进一步判断匹配度(表3)和计算效率(表4);定义新的目标函数(公式(9))和一组新的变量(公式(10))来实现变量相关性解离。结论:1.对当前遗传算法存在的不足给出了独到见解,并认为正定性的假设并非可以保证遗传算法实际的有效性和优化性。2.定义成本代价函数用以判断遗传算法可靠性,并分别考虑上位性和非上位性效应两种情形。当成本代价函数在非上位性效应下时,遗传算法是有效的;否则,可以把N维函数降级为N个一维函数,从而采用更简单的算法来判断。基于一些通用的基准,进一步设计三类样本函数来证实以上判断,且这些样本函数适合于上位性效应情形和非上位效应情形。3.遗传算法的瓶颈在于主算子和相干匹配性;可以通过破坏某些结构来实现变量关系的解离,从而抑制相干匹配性对遗传算法的影响。希望相关读者在处理实际优化问题时能验证作者关于上位效应的定性结论,并给出更可靠的方法来表征这种效应。 相似文献
6.
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
7.
基本遗传算法适应度及遗传算子设计简单,求解复杂优化问题易于早熟,收敛速度慢等缺点.基于遗传算法基本框架,设计新的适应度函数,减少遗传算法中的交叉算子,改进其变异方式,提出一种改进的遗传进化算法. 相似文献
8.
针对三维矩形布局问题,提出一种基于评价函数的布局遗传算法.该算法根据布局已知条件建立定序和定位评价函数,然后通过对评价函数值的比较确定布局的定序和定位规则;最后采用遗传算法优化定序和定位规则的参数.算例测试结果表明,该算法具有良好的计算效果. 相似文献
9.
以多峰二元函数为例,合理选择编码方式,采用排序选择结合精英保留策略的遗传算法,解决多峰二元函数全局优化的问题。并采用VB语言编程实现该遗传算法,生成可视化界面,便于观察每一代的进化过程,为遗传算法解决多峰二元函数全局优化问题提供了一种有效的方法。 相似文献
10.
用基本遗传算法解决0-1背包问题 总被引：1，自引：1，他引：1
闫丽 《通化师范学院学报》2005,26(4):20-22
遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法.笔者以著名的0-1背包问题为例详解了遗传算法的基本思想和实现过程,旨在让更多的读者了解遗传算法. 相似文献
11.
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在前人的研究成果的基础上,对指纹识别的各个过程,包括指纹图像预处理、指纹图像特征点提取、指纹匹配等相关算法进行了研究。特别是在指纹图像匹配阶段,为了得到较好的效果,采用了两次匹配的过程,第一次匹配使用传统的基于特征点的匹配方法,能够迅速地去除差距很大的图片和效果较好的匹配图片,而第二次匹配使用了基于可变界限盒的串距离匹配方法,这种方法能够更好地适应指纹图像的非线性形变等情况。通过这样的两次匹配,能够得到比较满意的匹配结果。 相似文献
13.
TSP问题是一个具有广泛应用背景和重要理论价值的组合优化NP难题。遗传算法是求解NP完全问题的一种方法。针对传统遗传算法求解TSP问题的不足,提出了一种多种群自适应模拟退火遗传算法,并给出了多种群分级、混合变异算子的设计。最后,对CHN31、ATT48和EIL51的TSP问题进行求解．仿真结果表明该改进遗传算法具有更好的收敛性,可以得到更好的最优解。 相似文献
14.
当前公安机关指纹自动识别系统应用主要集中在指纹数据的存储、查询、比对．针对指纹自动识别系统后台数据库提出几种应用新途径：指纹文档信息的应用、指纹特征点分值差异的应用、指纹纹型特征的统计应用等,以期丰富指纹自动识别系统的应用途径． 相似文献
15.
In this paper, we consider the set partitioning problem with matroid constraint, which is a generation of the k-partitioning problem. The objective is to minimize the weight of the heaviest subset. We present an approximation algorithm, which consists of two sub-algorithms--the modified Edmonds＇ matroid partitioning algorithm and the exchange algorithm, for the problem. An estimation of the worst ratio for the algorithm is given. 相似文献
16.
In educational measurement, the construction of parallel test forms is often a combinatorial optimization problem that involves the time-consuming selection of items to construct tests having approximately the same test information functions (TIFs) and constraints. This article proposes a novel method, genetic algorithm (GA), to construct parallel test forms effectively. The sum of squared errors of the generated TIFs produced by GA were compared with those of the Swanson and Stocking method, and the Wang and Ackerman method. Experimental results show that tests constructed using GA yielded lower error, and an average improvement ratio above 90%. 相似文献
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ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＩｎｅｘｃａｖａｔｉｏｎ ,ｎｏｒｍａｌａｎａｌｙｓｉｓｉｓｎｏｔｇｏｏｄｅｎｏｕｇｈｔｏｍｅｅｔｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｎｅｅｄｓｄｕｅｔｏｔｈｅｕｎ ｃｅｒｔａｉｎｔｙｏｆｆｏｒｃｅｓａｐｐｌｉｅｄｏｎｂｒａｃｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ,ｓｏｉｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ,ａｎｄｓｏｉｌｍｏｄｅｌｕｓｅｄ .Ｔｏｇｕａｒａｎｔｅｅｔｈａｔｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｃａｎｂｅｓｍｏｏｔｈｌｙｐｅｒｆｏｒｍｅｄ ,ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｉｎｓｉｔｕａｒｅｕｓｕａ… 相似文献
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徐永春 《广东广播电视大学学报》2009,18(6):108-110
本文首先介绍了遗传算法的特点,针对遗传算子的不足,通过自适应设计更新算子改进遗传迭代,而后以改进的遗传模型对农场农机作业问题的安排进行模拟仿真,得到较好的问题解决方案。 相似文献
19.
针对传统启发式算法难以平衡求解收敛次数与求解精度问题,通过充分分析GA和ACO两种算法的优缺点,设计了一种改进的遗传蚁群算法。将算法分为上下两步,分别以GA和ACO为主。在GA中引入信息素更新机制连接上下两部分算法|在ACO中引入遗传变异操作尽可能扩大解的范围。同时结合两种算法各自解的继承方式,采用合适的方法分别处理这两部分产生的不可行解。获得解后,通过引入交换邻域的爬山法思想进一步尝试优化解。最终在保证求解精度的前提下,减少求解所需的迭代次数。实验结果表明,在需要保证求解精度的前提下,相比传统GA,该方法的求解效率提高了一个量级。 相似文献