四旋翼无人飞行器的航迹规划

针对已知的局部地图,对现有的各种遗传算法进行了修改,提出一种改进型的遗传算法对四旋翼无人飞行器进行航迹规划。传统的遗传算法收敛慢,且容易陷入局部最优解或者“早熟”现象。针对这些同题,论文对交叉概率与变异概率进行自适应调整,自适应函数也进行了动态标定。实验结果表明该算法的可行性及可靠性。     

遗传算法在相控阵雷达波束驻留任务自适应调度中的研究

相控阵雷达在雷达体系的发展史上具有重要地位,其波束指向灵活,对空间和时间的分配可以控制,可以很好地完成搜索和多目标跟踪等任务。本文针对相控阵雷达波束驻留任务的调度问题,提出了自适应遗传算法这种解决方案。通过对雷达约束模型进行分析,设计相应的求解方法。主要运用遗传算法进行求解,包括编码方式、适应度函数、遗传操作等步骤。考虑到进化变异和进化适应的影响,提出变异概率和自适应交叉概率。     

混沌遗传算法在船舶电力系统供电恢复中的应用研究

实现船舶电力系统的快速供电恢复是一个复杂的多目标非线性组合优化问题.根据系统的特点,采用混沌自适应遗传算法,使用混沌优化产生初始群体,以保证初始种群含有较丰富的模式,从而增加搜索快速收敛于全局最优解的可能,然后通过采用精英保留的选择机制和自适应交叉、变异概率,有效地加快了算法的收敛速度.船舶电力系统典型故障恢复算例表明,该算法改善了遗传算法的性能,提高了算法的收敛速度及精度,避免了不成熟收敛,较好地实现了船舶电力系统的多目标故障恢复.     

基于改进自适应遗传算法的船舶电力系统滤波装置优化配置

近年来随着大量非线性负载的投入使用,船舶电网谐波问题日益严重,直接影响到船舶电气设备的正常工作和使用寿命。论文结合船舶电力系统动态负荷多等特点采用节点电势法进行基波潮流计算,忽略传输线路压降,对非线性负荷进行迭代求解,因而收敛速度快,精度高。在迭代求解过程中,采用改进的自适应遗传算法。根据适应度值的集中程度自适应地变化整个种群的交叉概率和变异概率,增加了种群多样性,扩大了搜索空间。应用改进的自适应遗传算法对一个12节点船舶电力系统进行滤波器优化配置,优化结果表明了算法的有效性。     

遗传算法的改进策略及其应用

针对基本遗传算法在优化应用中遇到的诸如局部搜索能力差，计算量大，对较大搜索空间适应能力差和早熟收敛等棘手问题，本文将传统的单纯形搜索算法与遗传算法结合，提出了一种混合遗传算法，并在进行操作中将交叉，变异概率与个体的适应度结合提出一种个体自适应概率，使算法在产生新个体的同时，最大限度地保护优秀个体不受破霈，从而提高了整个算法的运算效率，在上述基础上又引入了加循环操作以加强对优秀个体的利用率，进一步提高算法的效率，通过典型测试函数的数值算例验证，表明本文方法不但可以有效的克服遗传算法的上述缺陷，而且计算速度，稳定性，精度都有明显提高。     

基于改进遗传算法的船舶航向PID控制器

为提高遗传算法对船舶航向PID控制器控制参数整定的效果,提出一种改进的遗传算法,设计自适应交叉算子和变异算子,动态调整交叉概率和变异概率。同时,针对船舶操舵转艏模型,设计恰当的目标函数和超调惩罚机制。仿真试验结果表明,该航向控制器具有收敛速度快、没有超调等优点。     

基于改进遗传算法的柴油机调速控制研究

以6135柴油机为对象,建立了柴油机简化传递函数和执行机构模型.针对传统PID调速稳定时间长,控制效果不理想,论文提出一种改进遗传算法的PID调速控制策略.改进的遗传算法从加快收敛速度、抑制早熟和提高寻优能力出发,提出了改进的选择算子、自适应交叉算子和自适应变异算子,采用MATLAB软件分别对传统PID和基于改进遗传算法PID的调速控制系统进行了仿真研究.仿真结果表明,改进遗传算法PID控制器具有良好的动态品质和稳定性,其控制效果优于传统的PID控制器.     

改进遗传算法在锚泊系统张力优化中的应用

为使锚泊系统能根据船舶使用环境,合理地调整锚链张力来保证船舶作业安全和定位要求,其张力的优化分配是必要的。在研究锚链张力优化模型和遗传算法基础上,针对遗传算法早熟收敛,后期搜索迟钝及多样性保持不好的缺点,采用个体相似度交叉配对策略,改进交叉、变异自适应操作、非线性规划;量子化编码,旋转门动态调整及自适应量子变异、灾变的措施改进遗传算法,并将改进算法应用于1 000 t应急打捞起重船锚泊定位系统张力优化中,仿真结果及性能分析表明该方法全局搜索能力和收敛性能明显提高。验证了改进张力分配算法的合理性和有效性。     

遗传算法的改进策略及其应用

针对基本遗传算法在优化应用中遇到的诸如局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和早熟收敛等棘手问题,本文将传统的单纯形搜索算法与遗传算法结合,提出了一种混合遗传算法,并在进化操作中将交叉,变异概率与个体的适应度结合提出了一种个体自适应概率,使算法在产生新个体的同时,最大限度地保护优秀个体不受破坏,从而提高了整个算法的运算效率;在上述基础上又引入了加速循环操作以加强对优秀个体的利用率,进一步提高算法的效率.通过典型测试函数的数值算例验证,表明本文方法不但可以有效地克服遗传算法的上述缺陷,而且计算速度、稳定性、精度都有明显提高.     

改进遗传算法在船用核动力装置概率因果故障诊断中的应用

传统的遗传算法存在早熟现象严重和局部搜索精度较低的固有缺陷,容易导致分析结果与实际情况不相符,不能很好地用于船用核动力装置概率因果故障诊断。提出了一组综合改进策略,首先定义了奇异个体判断指标;而后设计了一种自适应交叉、变异策略和自适应局部搜索策略,并通过经典案例测试改进算法的有效性;最后构建改进算法与概率因果故障诊断模型,进行船用核动力装置故障诊断实例分析。分析结果对船用核动力装置故障诊断具有重要的指导意义,改进遗传算法是进行船用核动力装置故障诊断有效而实用的方法。     

基于粗糙集理论的遗传属性约简算法研究

传统的属性约简算法效率低下,容易陷入局部极小值,不适用于大型知识库。文中提出一种基于粗糙集理论的遗传属性约简方法,在传统的属性约简方法基础上对适应度函数、交叉和变异的概率、变异方式和种群修复方式进行了改进。在正域区分对象集的研究基础上,用启发信息设计了一种快速的属性约简算法,并利用 Matlab 工具进行仿真,将仿真结果与前人研究结果作对比。实验表明此算法优于前人的算法,能够快速高效地对大型知识系统求其约简。     

利用遗传算法设计自适应随机共振系统

将遗传算法与自适应随机共振理论相结合，得出了一种新的自适应随机共振系统，并应用该系统对微弱信号进行了检测，在MATLAB平台上进行了实验仿真，取得了良好的效果，揭示了本系统在实际应用中巨大的发展前景。     

改进遗传算法在潜艇天文导航中的应用

潜艇自动天文导航对星图处理有着较高的实时性要求,在比较、分析、综合现有的一些改进方法的基础上,对基本遗传算法提出了一系列的改进措施,形成了一种高效综合的遗传算法．改进算法采用了最优保存策略和比例选择相结合的选择思路,设计了与进化代数相关的交叉概率和与个体适应度相关的变异概率,以及与早熟情况、进化代数和个体适应度有关的移民算法等．将该算法与大津法相结合应用于星图分割中,结果表明,改进的遗传算法不仅可以使图像分割获得满意的效果,而且还有效地提高了计算速度．     

绿色能源双体无人艇艇型综合优化分析

为了实现绿色能源双体无人艇的艇型最优设计,本文对艇型设计的多目标策略和智能优化算法进行研究。首先综合考虑太阳能和风帆以及快速性、操纵性、耐波性和抗倾覆性四大性能对艇型设计的影响,建立综合优化数学模型;然后基于遗传算法改编的综合优化设计软件确定总目标函数最优情况下的遗传次数、种群规模、变异概率和交叉概率;最后采用外部分层策略对遗传算法结合粒子群和混沌算法,进行了混合算法的比较分析。结果表明,相比于单一遗传算法,混合算法的优化效果更好,且在不同载波概率情况下,遗传算法+粒子群算法的优化效果均为最佳,外部分层策略可以有效提高寻优效果。     

雷达跟踪目标的残差检测自适应多模型算法

提出了一种基于残差的自适应多模型算法，通过残差的大小来分配多模型中单个模型在整体估计中的权重。本算法无须机动检测，从理论上避免了延迟。通过Monte Carlo仿真表明本算法的有效性。     

单矢量水听器多目标方位估计的算法研究

矢量水听器可有效抑制各向同性的背景噪声干扰,能同时共点地拾取声场的声压标量和振速矢量信息。这些信息的偶次阶矩组成了以各个目标的声强和方位为未知数的非线性方程组。为了求解该方程组,研究了具有全局最优化概率搜索的快速方法:遗传算法和小生境遗传算法,并对两者的性能进行比较。仿真试验的结果证明了算法的可行性,即基于小生境遗传算法能够实现单个矢量水听器进行多个非相干源目标的方位估计。为了提高弱目标的方位估计精度,又提出了二次小生境搜索方法。     

基于免疫遗传算法的核动力船舶设备故障诊断

针对传统遗传算法收敛速度慢且容易未成熟收敛引起的核动力船舶设备故障诊断响应延迟、误诊、漏诊问题,提出一种基于信息熵的免疫遗传算法用于核动力船舶设备的故障诊断:利用已知船舶设备故障征兆集合,选用概率因果模型,引入信息熵免疫遗传算法,求解具有最大后验概率的故障集合.某船用核动力蒸汽发生器与液压泵故障仿真结果表明,基于信息熵免疫遗传算法优化的概率因果模型不受故障样本的限制,具有较好的通用性,且模型故障诊断精度较高、寻优速度快.本方法同样适用于其他领域的故障诊断问题.     

遗传算法在船舶电缆布局优化设计中的应用研究

船舶电缆布局优化是实现船舶布线自动化的一项技术难题,这一问题的解决可节省大量电缆布局设计的时间和费用。建立优化模型,并对传统遗传算法中初始种群的产生方法、选择算子及变异算子进行改进,增加检测操作,从而构造求解该模型的改进遗传算法。仿真结果表明,该算法是一种具有全局寻优能力的布局优化方法,具有高效性、实用性,并可扩展于解决船舶设计中的其它优化问题。     

GPS动态定位中自适应卡尔曼滤波模型的建立及其算法研究

采用描述机动载体运动的“当前”统计模型，建立了一种新的ＧＰＳ动态定位自适应卡尔曼滤波模型。为了进一步提高滤波器的动态性能，提出一种改进的自适应滤波算法，大大提高了ＧＰＳ动态定位卡尔曼滤波器的跟踪能力，改善了滤波效果。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。