自动化立体仓库出入库任务调度和货位分配研究

简要介绍了自动化立体仓库的几种类型。在拣选任务调度方面提出了先来先服务．组队列任务排序的方法。在贷位分配方面,提出了随机贷位分配,指定货位分配和基于一类货物的货位分配方法。应用以上方法后,提高了自动化立体仓库的货物出、入库效率。     

非确定环境下基于遗传算法的机器人路径规划方法研究

采用栅格法建立机器人工作环境模型,并用MATLAB语言随机产生栅格中障碍物的位置及数量,应用遗传算法完成机器人路径规划,对遗传算法的插入和删除操作进行了改进,提高了遗传算法的搜索速度,并采用序号编码的方法,减小编码长度,简化遗传算法程序,缩短程序执行时间。仿真结果表明了该方法的有效性及可行性。     

基于混合自适应遗传算法的协同多目标攻击空战决策（英文）

研究了多机协同多目标攻击空战决策问题。它是依据空战形势，寻求M架友机对N架敌机的一个适当的攻击分配方案，以实现最优的期望攻击效果。为此，本文首先建立了决策问题的数学模型，接着应用混合自适应遗传算法对其进行求解。在混合自适应遗传算法中，将一种局部搜索方法引入自适应遗传算法以提高其搜索能力。同时，设计了用于满足决策问题的非常规交叉算子。仿真实验结果表明所设计的混合自适应遗传算法比自适应遗传算法能更有效的解决协同多目标攻击空战决策问题。     

基于并行遗传算法和agent的组合优化研究

针对并行遗传算法中计算资源的分配问题,采用遗传算法和多智能体技术相结合的方法,实现了基于粗粒度的并行GA算法结构,该方法有利于改进遗传算法的性能,提高遗传算法搜索的效率.     

车间调度问题的一种基于遗传算法的混合调度算法

针对车间调度问题,提出一种基于遗传算法的混合调度算法。该算法主要有两部分组成:遗传算法和操作加工时间分配算法。在遗传算法中,采用基于工件操作的符号编码,对于其中违反操作约束的个体,提出了一种基因调整方法。通过遗传算法确定出所有工件操作的调度次序。在该次序基础上,采用一种基于启发式的操作加工时间分配算法为每个工件的每个操作分配时间。仿真结果表明,该算法能达到较好的调度结果。     

计算机通信网络中容量与流量分配的优化研究

目前在计算机通信网络技术应用的过程中,人们为了使得计算机通信网络的性能和效益能够得到有效的提升,人们就采用改进的并行遗传算法,来对计算机网络中的容量和流量进行相应的优化处理,从而有效的解决了传统计算方法在实际应用过程中存在的相关问题,以达到网络资源合理利用的目的,本文通过对计算机网络中容量和流量分配问题进行简要的分析,讨论了改进的并行遗传算计在计算机通信网络容量和流量分配中的实际应用,以供相关人士参考。     

基于灰度图像分割的改进遗传算法

本文在基于灰度图像分割的基础上对传统遗传算法进行改进,提出基于染色体、基因位的改进遗传算法.该方法利用图像的直方图,对进行初始种群预处理,减少遗传算法的迭代次数.实验表明,改进的遗传算法应用于灰度图像分割能取得较好的效果.     

基于聚类分析的武器目标分配问题求解

利用伪并行遗传算法与K-均值聚类算法结合解决武器目标分配问题,将目标威胁值的分配问题转化为目标的分类问题.在采用聚类分类算法的基础上,使用伪并行遗传算法对分类结果进行优化,克服了K-均值聚类算法分类局限性,提高了全局搜索能力,达到了局部收敛速度与全局收敛性能的统一.在已知目标威胁值的情况下,利用遗传算法完整解决了WTA问题.通过仿真程序实现,验证了算法的可行性,由此为作战仿真CGF技术中的武器目标分配问题的解决提供了方法.     

初始水权分配中的主从对策研究

通过对初始水权分配一般模式的研究,针对现有的两个水权分配机制,提出初始水权分配是一个以集中机制为主,市场机制为辅的协商过程,即一主和多从的主从对策问题。建立管理部门为主者、用户为从者且相互独立的初始水权分配模型,并应用遗传算法对该模型进行仿真计算,得出满意解。     

信道分配问题中最优化算法的研究

文章在讨论神经元网络、模拟退火算法和遗传算法的基础上,重点探讨了这三种最优化算法在信道分配问题中的应用.     

基于老年人摔倒行为识别模型的计算机视觉监控系统

提出了一种松弛变异遗传算法的老年人体摔倒行为挖掘算法。利用主成份分析方法对采集的随机图片进行降维处理,该机制通过固定较大或较小的基因位来体现摔倒行为特征的寻优性能,每次基因位的固定都能改变遗传算法的寻优空间,在新的空间中存在旧空间中不能被观察到的摔倒行为特征信息。实验结果表明,利用改进后算法能够有效提高老年人体摔倒行为挖掘的准确性,从而有效对人体摔倒行为进行识别,丰富系统功能。     

竞争型连锁经营网点选址模型与遗传算法解

竞争型宫锁经营网点选址模型，骼于解决多个新增网点的选址和预算分配问题，该模型对于供应链前端网点的优化配置，具有较强的现实意义和应用价值。文章归纳分析了预算固定分配与预算可变分配两种类型的选址模型，以及基于Weiszfeld的启发式算法。由于该问题属于非线性规划问题，采用启发式算法，有可能落入局部优化解。文章提出了基于遗传算法求解该问题的可能、步骤和具体方法，并给出了计算实例。计算结果表明，采用遗传算法求解，方法可行，计算结果具有较高的稳定性和精度。     

基于遗传算法的随机网络模型建立方法

<正>本文提出一种基于遗传算法的随机网络模型建立方法,实现随机网络模型与实际岩心的自动拟合,得到能反应实际岩心孔喉结构的网络模型。根据岩心实验测得岩石润湿性、毛管力曲线等值,进而得到孔喉参数的大体分布范围及润湿强度。以孔喉参数、配位数作为优化变量,以毛管力曲线作为拟合目标,应用遗传算法进行拟合得到能等效实际岩心的网络模型,并进行了算例分析,将预测得到的相对渗透率曲线与实际数据对比,验证了方法的有效性。     

基于遗传算法的多目标分配策略

目标分配是现代空战系统对抗中要首先面对的问题,它是一个组合优化问题.首先用优势函数来表明敌我态势,进行空战态势评估,然后建立机群对抗优势矩阵和目标分配模型;采用遗传算法完成目标的全面分配,以此获得最优的打击效果;仿真计算结果表明该方法能有效解决空战态势评估和目标分配问题从而提高多机空战的整体作战效能.     

基于量子位Bloch球面坐标的量子进化算法

根据量子位的Bloch球面坐标提出的一种量子进化算法,首先使用量子位的Bloch球面坐标对量子染色体进行编码,通过量子旋转门对量子位进行更新,而对于量子旋转门转角大小的选择,提出了一种简单快捷的确定方法。在旋转、变异操作的过程中,采用了基于量子位Bloch球面坐标的新算子。数值计算结果证明,基于量子位Bloch球面坐标的量子遗传算法在搜索能力和优化效率两方面优于普通的量子遗传算法。     

基于遗传算法的大型数据库的数据分配策略算法

分布式数据库系统是一种结合了计算机网络系统的数据库产品。在分布式数据库中如何得到一个最优化的数据分配方案是分布式系统性能优化所应该考虑的一个重要的方面,数据的分布问题对分布式数据库应用系统的改进、数据可用性、分布式数据库的效率和可靠性有着重大影响。本文的分配策略应用了遗传算法方面的一些优秀特性如并行性和健壮性、标准方法的实现、维持深度优先搜索与广度优先搜索之间的良好平衡等等。因此,本文中的分配策略执行效率高、寻求最佳全局解决方案的能力强且易实现。     

基于节点编码的最小生成树算法

以图论和遗传算法为基础,提出了求最小生成树问题的基于节点编码的遗传算法.该算法采用Prufer数对最小生成树进行编码.初始群体由系统随机产生,在遗传操作中采用单点交叉操作及基本位变异操作.实例表明,该算法可得到多个最优解.     

基于遗传算法的炮兵火力分配优化

在现代战争条件下,如何使炮兵火力打击在当前一体化联合作战中发挥作用,使炮兵的作战效能最大一直是关注的重点。本文提出基于自适应遗传算法的炮兵火力分配优化,该方法对火力分配方案决策有一定参考价值。     

导波雷达物位计在海勃湾电厂灰库应用失败原因的分析

详细介绍导波雷达物位计不能在海勃湾电厂灰库应用中的失败原因分析,为电厂灰库(料)位计选型应用提供参考依据。     

算子优化遗传算法的插画艺术设计模型

针对标准遗传算法在插画艺术设计的应用中还存在搜索效率低下、复杂度过高等问题。本文提出了一种基于算子及聚类优化遗传算法的插画艺术设计模型。首先在遗传算法运行中依据种群的特点来动态调整交叉概率和变异概率的数值,以提高算法的搜索效率,然后引入K-medoids算法对遗传算法进行聚类优化,并采用一个成本函数来进行评估聚类质量的好坏,以优化原算法的复杂度,最后采用改进遗传算法对随机插画艺术设计。通过实例仿真表明,本文提出的改进算法对插画艺术设计的实现,艺术性和创新性更高。