浮点数编码遗传算法变异概率的选取

一般遗传算法对变异概率的选取只有一个推荐的选择范围,文中通过引入个体基因改变总机率这一概念,根据问题的染色体长度来确定采用浮点数编码的遗传算法变异概率,经测试函数检验具有明显的效果,避免了选取的盲目性。     

基于距离测度法的中枢神经系统损伤检测

基于AR模型的EEG信号距离测度方法可以较好地表征中枢神经系统损伤的情况.主要探讨在这种方法中利用不同的定阶准则建立相应的AR模型及其对距离测度结果的影响.同时,使用自适应滤波器对原始信号进行滤波;将分离后的平稳和非平稳成分再进行距离测度法的研究.对滤波器的参数分析表明,这种方法可以很好地消除EEG信号中可能混有的不同程度的噪声,得到的距离测度结果也能更好地表示损伤的变化情况.     

遗传算法在零极点辩识中的应用

介绍了遗传算法的基本愿理,给出了遗传算法在零极点辩识中系统时延、零极点辩识的实现步骤,在种群进化过程中采用基因流代替突变算子,仿真结果说明了该方法的有效性和实用性,并说明该方法能有效地避免算法早熟收敛.     

一种自适应伪并行改进遗传算法

针对基本遗传算法中存在的一些不足，例如“早熟”现象和计算速度较慢等缺点，对进化算子作一定的改进，在单台计算机上实现并行计算思想与遗传算法的结合，提出了一种新的伪并行改进遗传算法。最后通过典型测试函数的数值算例验证，表明该算法不但有效地克服了遗传算法的缺点，而且精度和收敛速度都有明显的提高。     

船舶航向自适应鲁棒PID自动舵设计

利用野本模型作为船舶航向控制系统的模型,在给出船舶航向自动舵传统ＰＩＤ型控制律设计方法的基础上,考虑到船舶航向控制系统模型中存在参数不确定性和外界干扰不确定性,建立含有不确定性项的船舶航向误差控制系统的状态方程,提出了船舶航向自适应鲁棒ＰＩＤ控制律算法,利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ理论证明了所提出算法的稳定性,并且Ｍａｔｌａｂ Ｓｉｍｕｌｉｎｋ工具箱进行仿真研究。     

编组站进路调度优化算法

分析编组站作业进路选排问题的本质,以各任务的延误时间加权值总和最小为最优目标,以任务的前后工序选择路径为动态约束,建立编组站作业进路调度数学模型,采用遗传算法求解。编码采用定长染色体,长度为任务的工序数,每个工序采用2段制,编码中的顺序唯一地确定了每工序对指定进路占用的起讫时间和指标递推,设计基于优先规则的编码算法步骤。为保证解的可行性,将编码合法化,对工序进行拓扑排序。递推计算工序开始时间和结束时间,进而计算编码的目标值,并将其转化为适应值。采用轮盘赌与最优性相结合的方法进行选择,设计基于位置成组移位的杂交算子和随机交换的变异算子。以某编组站为例进行模拟计算,结果证明该算法满足编组站进路调度工作的要求。     

基于型面曲率的三角网格快速自适应细分算法

提出一种基于型面曲率的三角网格快速自适应细分算法．该算法通过建立三角网格动态空间索引结构,快速准确获取局部型面参考数据并计算型面曲率．对曲率较大区域进行细分,对较平坦区域只进行网格顶点重定位,不进行面片分裂,实现三角网格的自适应细分．实例证明该算法可提高模型的光顺性与细分效率,以相对较少的面片准确表达模型型面特征信息．     

一种基于机器码存储的改进遗传算法的应用研究

提出了一种基于机器码存储的改进遗传算法，适于优化大型多变量问题。开发的C 基本位操作算子，使此算法仍可沿用传统二进制遗传算法的交叉变异操作。这一算法在内存和时间上占优势，是一种稳健的、全局搜索能力较强的优化算法，并在建立河北省某地区的年降雨神经网络预测模型的实践中得到了验证。     

用遗传算法求空间点列的最小包容球

建立了求空间点列包容球的数学模型,将求最小包容球问题转化为函数优化问题,并用遗传算法解决了函数最优解的求解问题.     

遗传算法在沥青混凝土路面评价体系中的应用

路面评价体系需要考虑到诸多因素,而且实现方法不一而足。从统计学角度出发,将投影追踪模型应用到该领域,以投影寻踪模型作为理论方法,通过遗传算法来实现模型求解。实例描述了该方法应用的关键步骤,并指出对于数据量充分、影响因素明确的准真系统,采用投影寻踪模型进行方案决策更具有客观性。