基于遗传算法和可靠性分析的乘员约束系统优化

为提高乘员假人在CNCAP正面碰撞中的得分,在对某车的仿真模型进行试验验证基础上用遗传算法优化约束系统相关参数,优化目标是使假人头部、颈部和胸部的伤害值最小。然后根据可靠性的要求合理选择了参数的取值范围。     

基于自然数编码的模式理论研究

在分析基于二进制编码的遗传算法基础上,对基于自然数编码的遗传算法作了初步的探讨。论文定义了基于自然数编码的模式和模式的阶,并推导出了相应的模式理论,从而得出了该理论与基于二进制编码的模式理论相类似的结论,对于解释基于自然数编码的遗传算法的收敛性具有一定的意义。     

系统聚类分析中遥遗传算法

简要介绍了系统聚类法的各种常用方法,对Ｗａｒｄ方法进行了分析,说明爬山法一般得不到全局最优分类,因此提出结合Ｗａｒｄ方法,用遗传算法进行聚类,特别是对交叉操作进行了设计,从而将遗传算法用于聚类分析．最后的实例表明,遗传算法在处理多样本、多属性、多尖别的问题时,是一种有效的方法。     

一种多层遗传算法的提出及实现

在基本遗传算法的基础上,把个体分层归属于子群体中,并在子群体间出进行复制、交叉、群体内部进行变异的多层遗传算法,经测试函数检验具有较好的应用效果。     

人民币对美元汇率影响因素浅析

运用简单线性回归、多自变量回归的经济计量学方法考察了人民币对美元汇率的运行结构,确立了人民币对美元汇率的多因素模型,并通过扩大样本模型检验的方法对1994年我国外汇体制改革前后的人民币对美元汇率模型进行对比分析,提出了对人民币汇率变动趋势的见解。     

可调桨水翼艇智能推进系统初步综合优化设计研究

从快速性、航速控制和动力系统3个方面分别进行了综合分析,建立了水翼艇智能推进系统的数学模型.然后在VC++平台上,以遗传算法作为优化方法,编制了水翼艇智能推进系统初步综合优化设计的计算程序,同时给出了算例.计算结果表明该算法对于本文提出的水翼艇智能推进系统的数学模型的优化是有效且可行的.     

基于遗传算法的硕士生招生数Logistic预测模型

以区域范围内２０年研究生招生数的统计为对象,考虑到总体增长趋势和震荡规律,采用了Ｌｏｇｉｓｔｉｃ预测模型,并用遗传算法求得其待定系数,由此求得的模拟值与实际招生数拟合最好。在此基础上,提出了对湖北地区研究生教育的建议。     

多目标最优化的遗传算法

针对多目标,最优化问题的特点,本文设计了一种遗传算法,可用于求解多目标最优化问题的部分非劣解。经有关函数数值计算表明该算法是有效的。     

遗传算法在运输问题中的应用

提出一种求解单目标问题的新算法。算法充分利用遗传算法内在的并行性,避免了用单纯形法求解该问题出现的并行性差,求解整数问题的矛盾。算法中设计的杂交及变异算子对使用遗传算法求解矩阵约束的优化问题有普遍的指导意义。     

区域运输通道内客运方式分担率模型

鉴于Wardrop原理假设通道内的旅客对各种运输方式的实际出行费用能够完全准确估计的不足,利用不确定规划理论,结合不同出行距离、不同收入水平的旅客对运输方式服务属性的评价,用数学期望表示旅客出行的广义费用,提出了不确定条件下运输通道内各种运输方式旅客最优和运输系统最优客运量分担率计算模型,以及多目标客运量分担率计算模型,并设计了用于求解模型的基于随机模拟的遗传算法。客运量分担率的预测结果与实际测量值之间平均误差为8．13％,说明本模型能够有效地模拟旅客在出行时对运输方式选择的不确定性。