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.     

基于自适应遗传算法的混合流水车间调度研究

混合流水车间调度问题具有建模复杂性、动态多约束、计算复杂性、多目标性等特点,近些年,各种演进化算法被运用到生产调度中,特别是遗传算法的应用。本文提出了自适应遗传算法求解混合Flow-shop调度问题的方法,应用Matlab对算法进行编码,并利用实际的生产数据进行了仿真。通过仿真实验,仿真调度数据验证了自适应遗传算法用于求解大型流水车间调度的可行性和有效性。     

遗传算法在大学排课问题中的应用

针对排课问题,基于遗传算法的特点分析了解决排课问题的可能性,介绍了排课原则,以及遗传算法在排课问题上的应用性研究,利用遗传算法进行编码,交叉、变异,以及进行冲突检测,用遗传算法解决这一复杂的NP问题.     

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。     

改进智能水滴算法求解混合时间窗车辆路径问题

针对多目标车辆路径问题,研究了车载量、配送里程、混合时间窗等限制约束条件下,以最小配送费用和最少配送车辆数为目标建立多目标数学模型。在分析智能水滴算法求解类似离散问题时存在的局限性基础上,运用多种方式对其进行改进,并引入遗传算法选择、交叉及重组算子提高其性能,构建出两种改进智能水滴遗传混合算法,运用Solomon标准测试算例和实际算例进行验证。比较结果显示,改进后的混合算法能够有效解决离散问题,在持续寻优能力上较传统智能水滴算法和遗传算法更优；并且竞争选择改进智能水滴遗传混合算法求解算例效果最优。     

遗传算法在TSP问题上的应用

介绍TSP问题与遗传算法的基本特点与原理，讨论用遗传算法解决TSPM题的编码方面，适应度函数设计方面的采用的方法，以及遗传操作算子包括选择算子，交叉算子和变异算子的应用现状以及效果，总结了算法的改进发展的趋势，并对解决TSP问题的前景提出了展望     

基于位置编码遗传算法整数规划问题研究

针对一类特殊的非线性整数规划问题,提出了一种基于位置编码的遗传算法。该算法将分割位置作为编码基因,并针对新的编码方式设计了基于二分法的初始化过程及相应的交叉、变异操作,提高了算法的收敛性和稳定性。实验结果证明该编码方式在求解该类非线性整数规划问题的有效性和优越性。     

模拟退火遗传算法求解面试组专家工作安排问题

为了有效求解如何安排面试专家组成员工作使面试公正客观的问题,建立面试安排工作数学模型,该模型为复杂的非线性整数规划问题。提出一种装箱编码、模拟退火遗传、多点交叉、领域搜索变异的遗传算法对数学模型进行求解,并以一个30名专家对300名学生进行面试,且每个面试组4名专家的例子用遗传算法进行求解计算。结果表明,改进后的遗传算法能高效求解出问题的近似最优解,求解结果能满足面试工作安排所提出的要求。     

改进的二叉树编码遗传算法及其在多旅行商中的应用

为了解决多人旅行商问题,文章提出了一种基于二叉树编码的改进遗传算法。将多旅行商问题转化为等效的AOV图,并将其转化成二叉树,然后进行遍历编码,再用改进的遗传算子进行算法优化。该算法克服了一维编码的局限性,通过仿真实验验证了其有效性及比普通的一位编码遗传算法更高的执行效率。     

多路混合激光脉冲调制编码的分选与判定依据

多路激光脉冲调制编码(PCM)的混合和分选是一个复杂的问题,在研究各种激光编码(PCM码)的基础上,对各种编码混合方式进行了分类;提出用碰撞密度作为判定混合编码是否可行的依据,并给出了一般情况下混合编码碰撞密度的计算方法。为利用单台激光接收机接收多路激光信号的混合编码的设计提供了基本的判定依据。