基于遗传算法的桥梁钢筋砼受弯构件优化设计

探讨了遗传算法在公路钢筋砼受弯构件优化设计中的应用,针对简单遗传算法存在"早熟收敛"的缺陷,采用大变异操作来避免产生局部最优解.数值实验证明,与常规优化方法比较,遗传算法能从搜索空间中的多点出发进行寻优,寻优过程中仅涉及适应度函数的计算与评价,能很好地解决结构优化设计问题.     

基于遗传算法和神经网络的高路堤沉降预测研究

依据高路堤填土施工期路基沉降实测资料,运用遗传算法和人工神经网络构造了预测路基沉降的等时距遗传神经网络模型, 并且对该网络进行了训练以及仿真,对预测结果运用3次样条插值可得到预测时间段内的任一时刻沉降结果,通过和实测沉降结果对比可知遗传神经网络比人工神经网络节省大量的调试时间和计算时间,而且其预测精度优于BP算法和指数拟合方法,显示其明显的优越性.     

基于模糊隶属度曲面的遗传算法图像分割

介绍了遗传算法的发展历史和图像分割的应用现状，分析了基于基本的遗传算法的图像分割方法，并将遗传算法与模糊集理论相结合用于医学图像分割，提出了基于模糊隶属度的遗传算法的医学图像分割方法。并对不同方法，如分割效果、计算代价进行了分析比较。     

沥青稳定碎石基层混合料矿料级配的优化

运用遗传算法与神经网络相结合的方法，以混合料的疲劳性能为目标函数，以矿料的9.5mm筛通过量和矿粉含量为决策变量，对沥青稳定碎石基层混合料的矿料级配进行优化。将优化后的级配曲线与Superpave相应的级配进行了比较，完全满足Superpave级配设计要求。经疲劳试验验证，用优化后的矿料级配成型的马歇尔试件的疲劳寿命最长，说明运用遗传算法与神经网络相结合的方法进行沥青混合料矿料级配的优化是可行的，这种优化方法可以广泛用于解决目标函数无法用显函数形式来表达的复杂的优化问题。     

基于FPGA先进加密算法(AES)的并行实现

讨论了AES算法的并行特性，提出在明分组和密钥分组都是128位的情况下，采用内部流水结构和并行密钥处理策略，在现场可编程门阵列上的一种并行的快速ASIC实现方案，并对整个系统的关键性能指标进行了讨论。     

AES算法的FPGA实现

讨论了高级加密标准AES的硬件高速实现，采用Xilinx公司SPARTANII结构的FPGA实现并进行加速。给出了两种AES并行加速方法，并提供了相应的AES速率的测试数据。     

交通流分布式并行模拟建模理论与方法的框架

基于分布式计算机网络上的并行处理技术和面向对象的建模理论，提出交通流分布式并行模拟建模的理论框架，并给出基于分布式系统上的两种建模方案；面向对象和面向消息传递的网络分割式并行模拟建模方法和标准时钟分布式离散事件模拟建模方法。该方法能显著提高交通模拟的运行效率，满足智能运输系统（ITS）中网络模拟大规模、高效率和实时动态的要求。     

遗传算法在车牌定位中的应用

提出一种用于车辆牌照定位的新方法。该方法利用遗传算法对图像进行优化搜索，结合区域特征敌意一构造的适应度函数，最终寻找到牌照区域的最佳定位参量。实验结果表明，该方法抗噪声的能力强，提取出的牌照准确、完整具有很好的实用价值。     

基于感兴趣集和遗传算法的模拟退火算法初步研究

本文基于作者所提出的感兴趣集，提出了基于感兴趣订的模拟退火自满ＩＳＳＡ。再基于遣传算法的思想，提出了基于遗传算法的模拟退火自满ＩＧＳＡ。算法ＩＧＳＡ是模拟退火算法的有效改进。     

结构可靠性优化设计的遗传算法

本文针对结构可靠性优化设计问题的特点与计算上的难点，提出遗传算法，文中比较详细地比较了遗传算法的理论基础，遗传算子及工作过程，并对参数选择及其对收敛的影响作了探讨，最后以两个可靠性优化问题作了算例，验证了遗传算法解决此类问题的有效性。