基于遗传算法的电子商务谈判模型设计

详细分析了遗传算法的原理,并且根据电子商务谈判模型系统的实际,进行种群的编码,给出相应的适应度函数.遗传算法收敛速度慢且性能不稳定,基于粒子群子代个体产生趋于最优个体的思想对遗传算法进行改进,设计出适合粒子群算法的交叉变异概率公式.在针对塑料颗粒的商务谈判中,应用这两种算法模型,结果表明基于粒子群改进的算法比遗传算法更能及时提供谈判解,节省了商务谈判的时间,提高了商务谈判的效率.     

大数据混沌模型寻优计算过程数学建模仿真

针对大数据混沌模型寻优计算过程无法在全局范围内实现最优并且具有不确定性因素的情况,提出一种基于改进遗传算法的大数据混沌模型寻优计算方法。对关联维数、最大Lyapunov指数以及时间序列熵进行分析和提取,依据获取的结果,采用实数编码对原参数进行遗传操作,将误差绝对值时间积分性能指标当做参数选择的最小目标函数,在目标函数中引入控制输入的平方项和惩罚函数,求出最优指标与适应度函数,通过适应度比例法和最优保留策略完成选择操作,通过选择、交叉、变异算子对种群进行处理,产生下一代种群,直至参数收敛或达到要求。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的寻优能力。     

基于遗传算法的自动组卷系统设计

自动组卷系统是计算机辅助教学的重要组成部分,而遗传算法以其全局寻优和智能搜索的特性,得到了广泛的运用。根据自动组卷系统的特点,将遗传算法合理应用于自动组卷中,在遗传算法中,设计了双种群机制,并以试卷难度、试卷区分度、试卷的估计用时、知识点分布为基础构造适应度函数,通过轮盘赌选择方法、多点交叉和变异,较好地解决了自动组卷的多重目标寻优问题。     

遗传算法中初始种群与交叉、变异率对解的影响及其解决方案

本文的研究表明，在相同的遗传算子下，初始种群性状和数量以及交叉、变异率的确定对算法收敛速度和结果的影响不能忽略。初始种群或交叉、变异率选择不当，将增加迭代次数，甚至直接导致算法陷入局部最优解。为此，本文提出一种基于空间分割的遗传算法及初始种群产生和种群数量确定方法，并根据有关文献，提出一种自适应交叉、变异率方法。实际计算表明，该算法在很大程度上避免了算法收敛于局部最优点，取得较好的效果。     

基于遗传算法解决01背包问题研究

遗传算法属于进化算法（Evolutionary Algorithms）的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传机理来寻找最优解。遗传算法具有与问题领域无关且快速随机的搜索能力,搜索从群体出发,具有潜在的并行性,可以进行多个个体的同时比较,搜索使用评价函数启发,过程简单,使用概率机制进行迭代,具有随机性,具有可扩展性,容易与其它算法结合。基本01背包问题,提出遗传问题解决的关键技术,设计评价函数和遗传算子,并通过散播变异、移位变异、插入变异改进Ol背包问题中的遗传算法,很好地解决了遗传问题。     

云计算中的基于ACA-GA的资源调度的研究

如何更好地进行资源调度一直都是云计算的研究方向,本文针对蚁群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,将遗传算法融合到蚁群算法中得到混合算法(ACA-GA),在蚁群算法的初始解的过程中采用遗传算法的选择、交叉、变异等操作得到有效的初始解;其次,对蚁群算法中的路径选择设定感觉阀值用来调节个体选择最优路径的概率;最后针对挥发因子的改进使得信息素的更新的效率得到提高。本文算法通过经典测试函数证明算法的性能有了明显的提高。Cloudsim平台说明本文算法在云计算的资源调度中降低了消耗的时间和花费成本,具有一定的推广价值。     

基于改进的GA优化BP神经网络的煤矿设备的故障诊断

面对越来越多的煤矿设备出现的故障,本文提出了将遗传算法(GA)和BP神经网络结合进行预测的方法。针对遗传算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的情况,本文首先采用混沌和反向学习初始化个体,其次运用差分算法对个体最优进行操作,最后,将改进的适应度函数运用到选择操作中,通过变异概率和交叉概率提高操作的准确率。将改进后的算法运用到BP神经网络中提高了样本训练效果,仿真实验表明本文算法相比于传统BP神经网络提高了精度和增强了稳定性     

一种改进的人工蜂群算法

本文针对标准人工蜂群算法开发能力较弱的缺点,借鉴粒子群算法的思想,将全局最优解引入,与引领蜂进行交叉操作,使蜂群进行有引导的探索,通过基准函数的测试,证明了改进后的算法性能有所提高。     

混合遗传算法解决单目标旅行商问题的研究

对混合遗传算法解决单目标旅行商问题进行研究,提出了一种基于对应连通子图交叉的混合遗传算法。本算法还包括初始种群的生成、适应度函数的计算、选择、变异、LK局部搜索和小生境操作。最后通过具体算例的实验和对比表明算法是有效的,在计算精度和速度上有较大提高。     

遗传算法在轴辐式交通运输网络规划中的应用

本文简要介绍了遗传算法的概念、个体编码方式及适应度函数,通过选择操作、变异操作及路线选择的交叉操作,针对哈尔滨市的物流运输,通过研究物流枢纽的空间分布和规模的变化趋势,得出较为先进的城市物流网络结构。     

C语言的函数递归探析

函数递归其有逻辑性强、结构层次清晰,可以用数学归纳法得出正确结论的优点。对C语言的函数递归进行了论述。     

模糊神经网络在腹痛的中医临床诊断中的应用

运用模糊神经网络(FNN)模型,对254例腹痛中的大肠聚、肝郁肋痛、湿热黄疸、湿热泄泻、食滞胃痛、大肠痈、虚寒泄泻、脾心痛、气滞腹痛9种中医临床病症进行辅助诊断,得到9种腹痛病症的准确率达到95.4%以上,从而FNN模型可以用在临床上作辅助诊断。     

吉林省21世纪图书馆新功能模式研究

本文论述了图书馆传统的四大功能，并提出了21世纪图书馆新拓展的经济功能、文化功能、休闲功能、旅游功能等，在此基础上，分析了21世纪图书馆的功能模式。     

C程序的函数调用可视化研究

分析C程序的函数调用机制,阐述函数调用可视化实现技术,并利用GNU编译器工具链跟踪函数,对函数调用进行可视化展示,从而有助于对复杂函数调用特别是递归调用中的算法设计、栈区使用、代码优化等内容的理解。     

互联网搜索引擎及其功能优化模型

本文在分析互联网搜索引擎的工作原理基础上,指出其存在的缺陷,并建立了一个旨在优化搜索引擎功能的分布协作式网络搜索引擎模型。     

C++中的多态性研究

多态性特征是C++中最为重要的一个特征。在分析研究了C++的多态性特征后,总结并给出了准确理解和掌握多态性特征的几个必要的技术概念及其实现要点,结合实际开发经验,提出了解决多态性的方案。     

学术期刊电子化

本文从历史观和结构主义的角度,以学术类期刊的产生发展及其主要功能存废问题为出发点,试图讨论相关的隐藏于社会内部的结构体系对学术类期刊电子化的前景所产生的影响。     

最优气候均态预测方法在青藏高原冬季降水,气温预报中的应用

在对最优气候均态预测方法,原理及过程进行深入细致的研究后,重新编写了程序的头部、中部、尾部语句子过程调用函数。经多次调试实验,提高了预测方法的整体实用性和预测信息的可视化程度。检验得知：该方法对青藏高原冬季降水、气温的趋势预报具有较高的精度。     

虚拟波形发生器的设计

在阐述基于Visual Basic 6.0(中文版)的虚拟波形发生器的软件设计过程的基础上,完成了在计算机上模拟传统波形发生器的控制面板和主要功能。     

浅析GPS控制网优化设计

优化设计是最优化理论和方法在设计中的应用，力求以最低的成本、最高的效率达到最优的目标。本文通过一系列的分析，对GPS控制网的优化方法进行分析，说明可行性。