基于遗传-神经网络的字符识别

设计并实现了一种基于遗传一神经网络的字符识别系统．遗传一神经网络算法综合了遗传算法的全局优化和神经网络的并行计算等特点，可克服遗传算法最终进化至最优解较慢和神经网络易陷入局部解的缺陷，具有较好的全局性和收敛速度．     

广义Gauss模型及其模拟退火算法

研究了求解优化问题全局解的随机神经网络方法，将Gauss模型拓展为广义Gauss模型，使之能求解一般优化问题的全局解。进而引入全局性较好的模拟退火算法的思想，提出了广义Gauss模型的模拟退火算法。通过算例比较了几种计算智能算法的全局性。广义Gauss模型的模拟退火运行全局性最好，但它付出了时间的代价；广义Gauss模型兼顾了计算效率和全局性；广义Hopfield网络的全局性最不理想。     

神经网络与遗传算法结合在结构优化设计中的应用

利用神经网络对有限元计算的样本数据建立起结构设计参数与位移，应力等的全局性映射关系，以获得遗传算法求解结构优化问题所需的目标函数值，从而进一步获得问题的优化解，５杆桁架等例表明，此方法可以在较少的有限元分析次数下获得的较好的优化解。     

基于多智能体局部寻优的粒子群优化算法

为了提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力,用多智能体遗传算法对粒子群算法当前搜索到的全局极值进行局部寻优．用搜索到的更好的解在下一次迭代中引导粒子进行搜索从而获得更快的收敛速度和更好的全局收敛性。对函数优化和神经网络训练的仿真实验表明．此算法能更快的收敛到全局最优解。     

神经网络结合遗传算法用于航迹预测

研究利用遗传算法对BP神经网络进行优化设计,建立了基于遗传算法的BP神经网络机动目标航迹预测模型。该模型克服了普通神经网络算法在训练过程中容易陷入局部最优点的缺陷,得到了更高的学习精度和更快的收敛速度。最后,用实测数据进行了验证分析,结果表明,基于遗传算法的神经网络的预测模型比单神经网络预测模型预测精度高,可用于航迹的预测。     

系统工程理论与方法基于混合遗传算法的车辆路径问题

在详细分析遗传算法的局限性的基础上,构造了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法相结合的、用于求解车辆路径问题的混合遗传算法. 这种混合遗传算法主要是将禁忌搜索算法嵌入到遗传算法中的变异操作与最优解判定之间,可以有效地避免遗传算法易出现"早熟"收敛的问题. 然后,分别用混合遗传算法和遗传算法对同一实例进行求解,并对求解结果进行对比分析. 结果表明该混合遗传算法的求解结果比遗传算法收敛速度快,更加接近最优解.     

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在详细分析遗传算法的局限性的基础上，构造了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法相结合的、用于求解车辆路径问题的混合遗传算法。这种混合遗传算法主要是将禁忌搜索算法嵌入到遗传算法中的变异操作与最优解判定之间，可以有效地避免遗传算法易出现“早熟”收敛的问题。然后，分别用混合遗传算法和遗传算法对同一实例进行求解，并对求解结果进行对比分析。结果表明该混合遗传算法的求解结果比遗传算法收敛速度快，更加接近最优解。     

城市快速路交通事件检测的自适应算法研究

针对城市快速路交通事件检测问题,提出了-种基于自适应遗传算法与神经网络相结合的自动检测算法.通过改进的自适应遗传算法优化神经网络结构和权值参数,保证了神经网络能以较小规模和最优的权值参数来描述事件发生与交通参数间的映射关系,从而提高检测效果.利用PARAMICS交通软件模拟了北京市京通快速路从大望桥到四惠桥路段间的一组交通数据,仿真结果表明,该算法同现有的典型算法相比较,具有较高的检测率和较快的检测速度.     

遗传算法优化的模糊神经网络在故障诊断中的应用

本文针对船舶柴油机故障诊断系统提出了一种基于遗传算法优化训练的模糊神经网络诊断方法,介绍了这种模糊神经网络故障诊断系统的结构及其参数形式,通过遗传优化算法对它的权值和阈值进行了学习优化训练。这种方法可以有效地避免通常所选BP算法训练易陷于局部极值的问题,最后将该遗传算法优化训练的模糊神经网络系统应用到船舶柴油机的故障诊断中,通过仿真研究,说明了该方法的有效性。     

基于神经网络的GPS高程拟合方法优选及精度分析

针对现有的几种神经网络GPS高程拟合方法,讨论了利用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值和阀值的原理;结合分布较均匀、现势性较好的GPS和水准联测数据,试算了基于神经网络的GPS高程拟合。拟合结果表明:基于PSO算法优化的BP神经网络的拟合精度优于GA算法,误差相对更小。     

IMPROVED GENETIC ALGORITHM TO OPTIMAL PORTFOLIO WITH RISK CONTROL

1IntroductionAlog-optimalinvestimentportfoliowithoutriskconstraintshasbeenintroducedandsystem-aticallystudiedinChapter15ofCoverandl'homas[11.Themodelcanbediscribedasfol-.lows:Astockmarketisrepresentedasavectorofstocksx=(X,,X,,..',X.)',X,>o,i=1,2,.-',m,wheremisthenumberofstocksandthepricerelativeXirepresentstheratiooftheclos-ingpriceofthecurrentbusinessdaytotheprevi-ousday.LetF(x),x=(x,,x2,..',x-)'eR"bethejointdistributionofvectorX.Aportfoliob=(b,,bs,..',b,)',b,>o,i=l,2,..',m,Zb,=1istheall…     

Adaptive Identification of Logging Lithology Based on VPSO-ENN Hybrid Algorithm

Particle swarm optimization (PSO) was modified by variation method of particle velocity, and a variation PSO (VPSO) algorithm was proposed to overcome the shortcomings of PSO, such as premature convergence and local optimization. The VPSO algorithm is combined with Elman neural network (ENN) to form a VPSO-ENN hybrid algorithm. Compared with the hybrid algorithm of genetic algorithm (GA) and BP neural network (GA-BP), VPSO-ENN has less adjustable parameters, faster convergence speed and higher identification precision in the numerical experiment. A system for identifying logging parameters was established based on VPSO-ENN. The results of an engineering case indicate that the intelligent identification system is effective in the lithology identification.     

一种改进的遗传算法及其在作业车间调度的应用

基于遗传算法容易产生早熟的现象,提出了一个概念清楚、运算量小的评价种群过早收敛程度的指标,并利用该指标提出了一种新的调整策略.仿真实例表明,该方法能及时反映种群在进化过程中的过早收敛程度,不仅能加快计算速度,而且还能增强算法的全局收敛性.     

Satisfactory Optimization Design of IIR Digital Filters

A new method called satisfactory optimization method is proposed to design IIR ( Infinite Impulse Response) digital filters, and the satisfactory optimization model is presented. The detailed algorithm of designing IIR digital filters using satisfactory optimization method is described. By using quantum genetic algorithm characterized by rapid convergence and good global search capability, the satisfying solutions are achieved in the experiment of designing lowpass and bandpass IIR digital filters. Experimental results show that the performances of IIR filters designed by the introduced method are better than those by traditional methods.     

一种基于灾变的单亲遗传算法

遗传算法存在着计算时间过长和易导致早熟收敛等缺点。单亲遗传算法不使用基本遗传算法常用的交叉算子,简化了遗传操作过程,且不要求初始群体具有广泛多样性,计算速度较快。但单亲遗传算法使用加快收敛速度的选择算子时,仍容易导致早熟收敛现象。模拟自然界中导致生物大规模灭绝的灾变现象,引入灾变的概念来保证解空间的多样性。提出灾变发生时机的判定方法。将此算法应用在旅行商问题上,实验结果证明了该算法的有效性。     

Simplified Group Search Optimizer Algorithm for Large Scale Global Optimization

A simplified group search optimizer algorithm denoted as"SGSO"for large scale global optimization is presented in this paper to obtain a simple algorithm with superior performance on high-dimensional problems.The SGSO adopts an improved sharing strategy which shares information of not only the best member but also the other good members,and uses a simpler search method instead of searching by the head angle.Furthermore,the SGSO increases the percentage of scroungers to accelerate convergence speed.Compared with genetic algorithm(GA),particle swarm optimizer(PSO)and group search optimizer(GSO),SGSO is tested on seven benchmark functions with dimensions 30,100,500 and 1 000.It can be concluded that the SGSO has a remarkably superior performance to GA,PSO and GSO for large scale global optimization.     

基于BP神经网络和遗传算法的桥梁损伤识别方法研究

以钟祥汉江大桥的损伤识别为例，对基于BP神经网络和遗传算法的桥梁结构损伤诊断方法进行的实例应用研究，结果表明该方法兼有神经网络广泛的映射能力和遗传算法快速的全局收敛性能。     

基于遗传BP神经网络的城市物流需求量预测

结合遗传算法与BP神经网络算法预测城市物流需求量,通过算例对比证明了遗传BP神经网络算法在预测的精度与收敛速度上均优于单一算法.基于物流业的广泛性提出采用3种物流需求量作为网络的输出指标,提高了物流需求量预测的广度与可信度,并提出了一种连续预测未来数年物流需求量的方法以便于运用于实际决策之中.