遗传算法在港口集装箱装卸顺序中的应用

船舶在执行航运作业时,集装箱的排放序列及配载管理是影响集装箱物流效率的关键因素之一。合理的集装箱放置规划可以减少船舶停港时的倒箱作业,充分利用龙门吊作业时序分配,提高航运物流效率。船舶港口集装箱装卸顺序本质是一个NP模型,模型复杂性与集装箱种类及停靠码头数量有关。遗传算法是NP模型重要解决方案,本文在研究了现代船舶港口集装箱装卸模型的基础上,设计了基于遗传算法的解决方案,极大提高了装卸效率。     

船舶自动航行中的多目标遗传算法应用

船舶自动航行是未来航海领域重要的关键技术,算法通过对船舶航行目标及安全水域的分析,自动的寻找船舶航行最佳路径,属于路径规划研究一类。标准遗传算法通过对遗传物质基因的继承和映射,来寻找自然进化过程中的最优解,也是解决路径规划类问题的重要方法,但是其最优解往往会陷入局部最优,需要进行优化。本文研究海上自动航行中的路径匹配模型,利用多目标遗传算法给出船舶路径规划图解决方法,并对算法进行仿真。     

标准遗传算法的研究进展

讨论了标准遗传算法在解决各种复杂问题时存在的缺陷,总结了相应的解决方案,并阐述了这些方案的实现原理,最后简单介绍了几种改进的遗传算法。     

一种基于边缘检测的图像平滑算法

基于图像增强理论,提出一种新的图像平滑算法,先利用边缘检测的方法区分出边缘区域和非边缘区域,然后对非边缘区域进行平滑,而非边缘区域保持不变。通过与整体图像平滑算法的对比可知,该方法在对图像进行平滑的同时能较好的保持图像的边缘和细节。     

图像处理中边缘检测研究方法

图像的边缘是图像的最基本的特征之一，边缘检测是计算机视觉和图像处理中重要的处理技术。综述各种边缘检测的方法，并总结各检测算法的特点。     

基于遗传算法的船舶导航路径规划研究

合理优化的船舶航行路径是舰桥系统中重点研究的技术之一。本文将遗传算法引入到船舶导航路径规划中,设计适当的适应度函数和遗传算子,从而保证遗传算法的鲁棒性;并且通过改进的交叉算子和变异算子能够增强种群的多样性。最后通过仿真对比实验来说明本文算法的有效性。     

边缘检测算子在车牌区域检测中的改进

针对车牌图像分割提取这一问题,在传统边缘检测算子基础上,根据模板排列规律,建立矩阵变换关系,提出一种改进算法。经实验证明,将改进算法应用在复杂环境所拍摄的车牌图像处理中,较好的平滑了噪声,边缘检测轮廓清晰,处理时间显著缩短。通过实例,给出了采用改进的算法对车牌图像进行边缘提取的效果。     

标准遗传算法的研究进展

讨论了标准遗传算法在解决各种复杂问题时存在的缺陷,总结了相应的解决方案,并阐述了这些方案的实现原理,最后简单介绍了几种改进的遗传算法.     

遗传算法在聚类分析中的应用

给出了一种基于遗传算法的聚类分析方法。对遗传算法的构成要素及用其解决问题的一般步骤给出了阐述。用VC 6.0编写的该算法的程序用来对数字进行聚类取得了较好的聚类结果。     

图像边界检测区域对比度模糊增强算法在轮廓提取中的运用

分析了图像边界检测的区域对比度模糊增强算法的特点,通过实验验证了该算法的正确性和可行性,并指出了算法的一些不足之处和待改进的地方,提出了一种适用轮廓提取的新广义算子。     

基于VR的碰撞检测算法研究

以碰撞检测这一VR环境中的关键技术为研究对象,给出了碰撞检测的定义,分析了影响碰撞检测的因素,对常用的碰撞检测算法进行了归纳、分类,结合工程实际重点研究了层次包围盒、空间分割和距离跟踪算法。实践表明,综合应用这三种算法可以兼顾实时性和精确性,能够较好解决VR中的碰撞检测问题。     

基于遗传算法的多传感器管理

分析了针对多传感器多目标分配的传感器管理算法的特点以及存在的问题,结合遗传算法的思想,给出了一种以效能函数为目标函数的传感器管理算法,并进行了算法的仿真。仿真结果表明,基于遗传算法的传感器管理算法是有效的,特别是问题规模较大时更比规划方法具有实用性。     

基于遗传算法的舰船舱段可靠性优化设计

遗传算法在引入动态自适应策略和"免疫算子"之后,其收敛效率有了较大的提高。对于以可靠性作为约束的随机结构系统优化问题,以罚函数法为基础,构造了有效的约束与目标函数向适应值函数的映射公式。建立合理的安全余量,采用随机有限元法处理结构分析中所涉及的有关参量的随机性,计算结构响应和敏度分析,并进行系统的可靠性计算。通过两种算法的结合,利用自适应免疫遗传算法、随机有限元法及可靠性的基本理论,建立了一套完整的基于遗传算法与随机有限元的结构系统可靠性优化设计方法。对舰船舱段结构梁系截面的优化计算结果表明,算法对多随机因素结构系统的可靠性优化具有良好的收敛效果。     

基于遗传算法的目标设定式电磁扫雷具结构研究

从考察目标设定式电磁扫雷具模拟受保护舰船磁场效果出发,利用遗传算法良好的全局搜索能力,得出现有目标设定式电磁扫雷具在模拟上有保护舰船磁场上的不足及原因,提出一种在不改变目标设定式电磁扫雷具单个磁体结构的基础上,通过改变磁体水中状态提高模拟效果的办法,通过仿真试验,结果表明该方法效果良好。     

基于链接图法和遗传算法的航路规划

航迹规划对军用飞行器完成任务具有重要的意义。链接图的特点是简单明了,文章针对链接图法进行航路规划的不足,使用遗传算法进行再次优化,使该航路满足了性能要求。最后给出了仿真,反正结果表明该方法的可行性。     

基于改进遗传算法的集装箱装载优化问题研究

在考虑一些实际应用中的约束条件下,提出一种船用集装箱装载优化问题的改进遗传算法。实例仿真结果说明该算法的有效性和实用性,可以直接在实际中应用。     

一种基于克隆选择的量子遗传函数优化算法

为了解决量子遗传算法(QGA)用于连续多峰函数优化易陷入局部极值的问题,将免疫学中的克隆选择算法的概念和原理引入到量子遗传算法中,提出了一种新型的进化算法——基于克隆选择的量子遗传函数优化算法.该算法通过克隆选择、高斯变异以及量子旋转门等操作对可行解进行搜索,提高了算法在解决函数优化问题的全局寻优能力。典型函数的测试结果表明该算法优于传统的QGA和一些遗传算法。     

基于GA的电力系统无功优化

本文针对电力系统无功优化的问题,建立了基于GA的电力系统无功优化模型,设计了遗传算法用于求解,并通过实例进行仿真。计算机仿真结果表明,优化后的网损减少1／5,有效地降低了网损并提高了电压质量。