遗传-模拟退火算法在数据库查询优化中的应用

将遗传算法与模拟退火算法相结合,导出了一种基于遗传0模拟退火算法的多连接查询优化算法．该算法将查询计划的一棵语法树看作是一个染色体,对于语法树上的连接操作后序遍历生成一个编码．在所有编码构成的种群进行完选择、交叉、变异操作之后,在其中引入模拟退火机制,从而进一步调整优化了种群,保持了群体的多样性,减少了用户查询的响应时间．     

基于遗传算法的列车端部桁架优化设计

为实现列车端部桁架优化设计,提出了一种将ANSYS和遗传算法有机结合的优化设计方法,该方法是将模型用批处理命令流（APDL）描述,在命令流文件中定义优化目标,设计变量及约束条件,然后遗传算法（GA）把ANSYS的前处理模块作为计算黑箱进行后台调用,从而对吸能结构进行优化设计．以桁架为应用对象,给出了该方法对桁架吸能结构优化设计的全过程,证实把遗传算法引入复杂结构的大规模优化计算是可行的．     

基于遗传算法的公交发车间隔模型

根据公交调度优化问题的特点,考虑车辆满载率及最大、最小发车间隔的约束,以企业收益和乘客利益最大为目标建立的公交发车间隔模型,采用遗传算法进行求解。实际应用表明,利用该模型及其算法能够快速得到公交发车间隔的满意解。     

抽样调查中样本容量的计算

本文主要介绍了简单随机抽样和分层抽样时样本容量的计算方法。在简单随机抽样时,通过对区间估计理论的分析,得出此时样本容量与置信水平对应分位点、方差、抽样极限误差有关;而在分层抽样时,通过引入柯西不等式,得出此时的样本容量与每一层的权数、方差及调查经费有关。本文同时还说明了影响样本的一些重要因素-总体方差、调查经费、估计精度等,并提出了在计算容量时应注意的一些问题。     

浮点遗传算法在非线性方程组求解中的应用

将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,利用浮点遗传算法适应值的分布和实数编码的特点,通过缩小、移动搜索空间的方法,将整体和局部寻优能力有机地结合起来,求得非线性方程组的高精度的解．数值模拟结果表明浮点遗传算法的有效性。     

活塞式鱼雷凸轮发动机配气参数优化研究

为了对活塞式鱼雷凸轮发动机配气参数进行优化,选择有效燃烧消耗率作为目标函数,运用遗传算法,得出鱼雷在基准航深时的最佳配气参数值,并与发动机原型配气参数进行对比,结果表明,该优化方法是可行的。     

一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法

提出了一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法,此方法不需要建立复杂的交通模型,可以有效地解决交通信号控制过程中复杂和随随机难题,同时应用加权系数的遗传算法对模糊逻辑控制器的参数进行了优化,仿真结果表明模糊逻辑控制可以成功地应用于城市交叉口交通令号控制中。     

有时间约束旅行商问题的启发式遗传算法

有时间约束的旅行商问题作为旅行商问题的拓展,是一个重要的NP难题,深入研究这一问题具有重要的理论和实践意义。将时间窗约束转化为目标约束,采用序列编码设计了基于启发式规则的可同时处理软、硬时间约束的遗传算法——2-交换变异的遗传算法和3-交换变异的遗传算法。实验表明HGA1优于简单遗传算法(SGA),HGA2优于HGA1。     

基于遗传算法的港口布局优化

针对武钢工业港铁矿石布局问题采用遗传算法进行仿真优化计算,提出了换位交叉方法,避免了不可行解的产生,仿真优化结果符合生产实际情况。     

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。