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1.
利用演化算法的自适应、自组织、自学习的特性设计了遗传程序与遗传算法相嵌套的混合演化建模算法,以遗传程序设计优化模型结构,以遗传算法优化模型参数,为山东省工业固废产量随年迹变化关系自动建立微分方程演化模型。结果表明演化模型不仅其拟合精度明显高于常规的GM（1,1）模型,而且其预测的趋势比后更合理性。 相似文献
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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
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为准确快速地对恐怖袭击事件进行分级,帮助建立恐怖袭击事件应急预案,提出一种基于模糊聚类算法和模拟退火遗传算法优化BP神经网络的恐怖袭击事件分级模型。通过模糊聚类算法划分样本训练集,利用BP神经网络的自学习能力获取输入与输出之间的模糊规则,采用模拟退火遗传算法提高神经网络精度。以GTD数据库样本为例,经实验得到普通BP神经网络的分级正确率为94.32%,模拟退火遗传算法优化的BP神经网络分级正确率可提升到99.88%,验证了基于模糊聚类算法和模拟退火遗传算法优化BP神经网络分级模型的有效性。 相似文献
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针对遗传算法在优化BP网络时出现收敛慢、预测能力有限等问题,提出一种用于优化BP神经网络的差分进化遗传算法。结合差分进化与遗传算法,首先对BP神经网络待优化参数编码,然后在经过遗传交叉和差分变异操作后,根据适应度值对种群规模进行自适应操作,以满足不同迭代阶段的要求。通过对测试函数进行仿真实验,结果表明,相比传统遗传算法,DE GA算法具有较好的稳定性和收敛速度,其优化后的BP网络预测精度保持在97%以上。 相似文献
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在最优化领域目前广泛应用的智能优化算法有遗传算法、模拟退火算法、神经网络算法等。但这些算法的实现模式都还是基于串行模式。利用细胞自动机来解决优化问题,也就意味着能够建立极度并行的解决最优化问题的程序。提出了一种基于细胞自动机的演化算法,以求解无约束函数优化问题,并用实验分析了此算法的性能。 相似文献
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形式化方法在软件开发过程中一直扮演着重要角色。由于其建立在严格的数学基础之上,因此开发成本较高。为了解决开发成本问题,将软件开发整体分为形式化开发集合类和非形式化开发集合类。在此基础上,开发部件采用二进制串描述并构建目标函数模型,通过演化算法对模型进行优化求解,判定不同的部件开发集合类归属。选用 (1+1)EA作为研究对象验证开发部件选取方法的可行性。采用遗传算法、粒子群算法、二进制差分演化算法进行验证分析。结果表明,该分类方法可作为演化算法在软件开发部件选取方面的一种理论工具。 相似文献
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郏宣耀 《深圳职业技术学院学报》2006,5(1):7-10
早熟收敛和后期收敛速度慢是标准遗传算法(SGA)的一对主要矛盾,给算法的优化效率造成很大影响,对操作算子及其遗传参数的确定实现自适应是解决该问题的有效方法。作者根据各操作算子及其参数的特征对选择、交叉、变异算子进行基于自适应策略的遗传优化设计,使算法很好地缓解了早熟收敛和后期收敛速度慢的矛盾,从而提高了优化效率。仿真结果表明,基于自适应策略的遗传算法比标准遗传算法具有更高的解精度和优化效率。 相似文献
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矿井瓦斯涌出量的遗传神经网络预测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
矿井瓦斯涌出系统是非线性变化的复杂系统,传统的瓦斯涌出量预测方法存在一定的局限性。根据改进遗传算法（IGA）和BP算法的特点,将两者结合起来,利用改进遗传算法优化BP网络权重和阈值,形成IGA-BP混合算法,用于对矿井瓦斯涌出量进行科学预测。检验结果表明,基于IGA-BP混合算法的遗传神经网络模型可靠,预测精度高,效果良好。 相似文献
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基于遗传算法求解TSP问题的算法设计 总被引：2，自引：0，他引：2
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. 相似文献
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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
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针对噪声环境下遗传算法的优化识别性能,对噪声影响的实质进行了分析。提出了多采样率策略的遗传优化算法,通过优化仿真分析,能很好地消除噪声对遗传优化性能的影响。 相似文献
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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
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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
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免疫遗传优化支持向量机回归在混沌时间序列预测上的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在分析支持向量机(Support Vector Machines,SVM)回归算法的基础上,提出了一种免疫遗传优化向量机回归算法来预测混沌时间序列.算法根据混沌时间序列样本的特点利用免疫遗传算法对支持向量机回归方法参数进行优化.免疫遗传算法有效地克服了未成熟收敛现象,获得相关参数最优值.对混沌时间序列预测的实际算例表明,与支持向量机方法相比,本文所提的免疫遗传优化支持向量机回归方法具有更高的预测精度. 相似文献
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为提高交叉口通行效率,以最短平均延误、最小平均停车次数为多目标,建立了单点交叉口信号配时的非线性优化函数模型.对非劣遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行了改进,引入经典遗传算法降低其时间复杂度,采用临近个体修剪策略改善解集分布的均匀性,从而提高了算法的运行效率.通过仿真验证了所设计的多目标配时优化模型及其算法能够有效地提高交叉口的通行能力. 相似文献