基于遗传算法的建筑结构优化设计应用研究

文章对桁架结构实际工程进行优化设计,引入分部优化法和遗传算法相结合的结构设计优化思路,建立杆件的优化数学模型,以Matlab遗传算法工具箱为平台,引入惩罚函数对实际工程的离散设计变量进行处理,对优化前后的结果进行对比分析。     

改进变异操作的多种群遗传算法

本文针对标准遗传算法易于早熟收敛的缺点,结合多种群协同进化思想,提出了一种变异率自适应变化和变异步长动态调整的策略,使个体的变异受进化代数和适应度的约束,使得群体在进化初期可以搜索到更大的解空间,在进化后期减少较优模式被破坏的机率。还提出了改进变异操作的地域迁移和种群巨变方案,加强了种群间个体的交流过程,该方法在保证各子种群相对独立的基础上,提高了优势基因的利用率,增强了种群的全局搜索能力。最后,通过三个典型函数优化验证了算法的有效性。     

微内容推荐路径优化的加速遗传算法研究

指出随着互联网中以用户创造内容为源的微内容规模迅速增长,微内容的去中心化与碎片化等特性使网民获取信息的难度增加。针对微内容推荐同时受到用户主观偏好与用户感知行为影响这一特征,利用加速遗传算法对信息节点相似度的影响因素,从用户行为、内容偏好、社会网络关系三个方面进行有效融合,构建微内容推荐路径模型算法,并证明该算法的可行性和有效性。     

基于改进遗传算法的XML信息检索研究

传统的关键词检索技术在文本检索和HTML文档检索上得到了广泛的应用,但它运用于检索XML文档时却不尽如意.为此,本文引入一种改进的遗传算法,对XML文档上的关键词检索进行了研究,提出了XML文档标记的自适应遗传训练算法与XML文档上关键词语义检索及结果排序算法.     

基于遗传算法的多水源环状管网优化设计

遗传算法应用于管网优化时会表现出收敛速度慢、结果不理想等缺陷。针对环状管网优化设计的管径离散、约束条件多等特殊性,充分利用管网水力特性,通过模糊判断、扰动等手段干预遗传算法进化方向和进度,使得遗传算法在一定程度上改变了应用于管网优化时表现出的缺陷。算例表明,改进后的遗传算法值得在管网优化设计中推广。     

基于改进遗传算法的最优阈值图像分割算法

利用遗传算法具有全局优化的性能,将其引入到图像分割中。并针对传统遗传算法存在的不足,在前人研究工作的基础上,对传统的遗传算法进行了改进,优化了遗传算法的求解最优阈值的过程,并给出了算法的具体实现步骤。     

改避遗传算法在车辆路径问题中的应用

通过设计一种新颖的交叉算子构造一种改进的遗传算法。此算法对于种群的多样性要求不高,并能够避免传统遗传算法存在的“早熟收敛”问题。将该算法应用于车辆路径问题实例,实验结果表明,此算法能够有效地求得车辆路径问题的解。     

基于改进遗传算法的多目标配电网重构

配电网重构是配电管理系统的重要内容,从本质上讲,它是一个非线性组合优化问题,若采用传统的遗传算法处理,由于其易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率低的问题,难以得到理想结果。文中提出一种改进的遗传算法来处理配电网重构问题,采用实数编码,减小了染色体长度和生成不可行解的概率,同时遗传父代优良基因的可能性大大增加。针对适应度函数计算中潮流收敛速度慢的缺点,采用前推回代的方法,大大减少了潮流计算的时间,较好的解决了配电网重构问题。理论分析和算例表明,该方法高效可行,适合配电网自动化的实际应用要求。     

基于聚类分析的学科交叉研究

聚类分析是数据挖掘中的一项重要技术,通过聚类可以发现隐藏在海量数据背后的知识.本文提出了一种通过文献数据聚类分析来研究学科交叉的方法.首先提出了一种基于摘要词与关键词加权的相似度模型,使得文献之间的相似度更加精确.利用FCM 算法对2005年CSSCI文献数据库中图书情报学的文献数据进行聚类,通过建立学科原子特征词的学科交叉表统计出图书馆学、情报学和文献学三个学科的研究热点及交叉点,以及图书情报学新的学科增长点,并对分析结果进行了检验,结果表明本文所提出的方法是科学的、切实可行的.     

基于遗传算法的高等院校排课系统研究

随着高等院校的扩招,学生人数剧增与学校教学资源紧缺之间的矛盾己经日趋严重,在教务管理系统中使用的排课模型也变得越来越复杂。本文在综合考虑排课因素的基础上,建立了排课问题的数学模型,提出了基于遗传算法的解决方案,有效地解决了传统排课模型的不足,且不必依赖特殊的实现模式。     

遗传算法在数值优化问题的分析及改进

本文首先对遗传算法进行简单的描述,系统地介绍了标准遗传算法理论方法, 提出了一种基于共轭梯度法的混合遗传算法。     

基于遗传算法的群体推荐系统研究

由于一对一定制化沟通的实现,能最好满足消费者需求的"推荐信息"日趋重要.传统网络推荐技术在支持个人决策行为的过程中非常有效,但却很难运用于群体决策过程之中.在本项研究中,我们提出了一种全新的方法来为群体成员进行商品推荐.这种方法考虑到群体决策过程中会受到群体成员间交互作用的影响,不同意见在群体中的重要性存在的差异.基于商品的协同过滤算法,通过使用GA方法用来学习群体偏好解决子群体的未知评分问题.实验的结果显示,我们提出的方法能够提供高质量的群体推荐意见,并可以广泛运用于群体推荐过程中.     

学科交叉研究的现存问题与未来展望

[目的 /意义]在总结“学术交叉研究测度与评价”沙龙主要议题的基础上,提出当前学科交叉研究面临的问题和未来研究趋势,以期为学科交叉研究提供参考。[方法 /过程]以学科交叉基本概念、学科分类标准、学科交叉研究的动因与目的及测度方法为主题,对沙龙主要内容进行述评,展示学科交叉研究的最新成果以及有待探索的问题。[结果 /结论 ]当前研究一是缺乏对开展学科交叉研究动因和目的的深刻认识和探索;二是现有学科交叉测度研究所依据的要素或属性较为单一化和形式化,对学科交叉研究活动过程的分析仍不透彻。未来研究应以学科交叉研究活动本身为对象,在重点分析和描述学科交叉活动的动力机制与形成机制的基础上探索测度与评价方案。     

期刊混合聚类的学科分类与交叉学科结构研究

应用基于期刊"引文-文本"拟合相似度的混合聚类算法对Web of Science中SCI、SSCI、A&HCI收录的8 305余种期刊进行聚类分析,并将期刊混合聚类结果与基本科学指标ESI学科分类体系进行比较研究。对于聚类结果与ESI体系相一致的期刊,认为其具有较强的"学科关联度",定义为相应学科领域的"学科内核",其余部分则为"学科外围"。"内核期刊"界定了相应学科的核心知识范围,"外围期刊"则诠释了不同学科的分化和交叉融合等结构特征。     

基于“肯普模式”的混合教学应用研究

本文基于教学设计理论中“肯普模式”的四个基本要素分析,构建出混合教学的教学设计过程模式框架,以《网站建设与维护》课程为例,探讨了采用混合教学模式的高校课程教学活动的设计、教学资源的建设与教学过程的具体实施．并对采用该模式的教学效果与今后的研究内容进行分析。     

基于遗传算法的BP神经网络在车牌识别中的应用

车牌识别技术作为现在交通的一项重要应用方向应用非常广泛。目前,尽管已经出现一部分车牌识别系统相关产品,但是对识别的算法研究发展一直在深入,而且有进一步地研究改进。本文对已有的车牌识别技术进行了深入的研究,在研究的基础上结合遗传算法和BP神经网络方法,提出了基于遗传算法的BP神经网络的车牌识别方法,并在MATLAB平台实现了识别。其中包括车牌定位、字符切分及车牌识别三个模块。检验结果表明,本文设计的车牌识别方法是可行的而且更有效地进行车牌识别,提高了收敛精度和识别率度,从而验证了该方法的有效性,为今后的产品化奠定了很好的算法基础。     

基于微信公众平台的微学习资源设计与应用研究

随着移动通讯技术、网络技术以及智能设备的快速发展与更新,基于社交媒体推送的资源近采备受好评,其中微信在教学中的应用已成为了一种潮流。当人们运用移动设备及时按需进行学习时,微学习就发生了。本研究借助微信公众平台来设计微学习资源．试图提高人们的学习效率.     

我国图书馆学研究与多学科交叉的现状分析及启示

我国图书馆学研究与其他学科的交叉日益普遍。通过对我国公开发表的图书馆学论文统计分析可以看出,我国图书馆学研究与多学科交叉存在着涉及学科广泛、程度日益加深、技术依赖强、紧贴时代主题等特点。因此,我国图书馆学界应该在今后的研究中打破传统,革新理念;顺应趋势,未雨绸缪;戒热忌斥,客观对待;积极培养,储备人才;博采众长,发展自我。     

基于J2EE技术的混合模式图书馆管理系统的应用研究

Internet技术的成熟和进步，加快了全球信息化的进程，高校图书馆面临信息服务与网络管理的机遇和挑战。而J2EE技术是新一代分布式对象的标准之一，具有许多突出的优点。在介绍J2EE技术规范和C／S、B／S混合模式体系结构的基础上，探讨了一种基于J2EE技术的混合模式图书馆管理信息系统。