基于遗传算法的一维大地电磁测深理论模型反演

大地电磁测深资料的反演是多参数非线性最优化问题,一般采用局部线性化方法,但反演问题的多解性、非唯一性问题一直未能很好的解决。基于遗传优化原理的反演算法可望提高非线性结果的唯一性,它只需问题的正演公式,不用求导数,无需初值,而只要给定参数的范围,因此遗传反演算法具有抗干扰能力强,拟合度高等优点。尤其值得指出的是,遗传算法作为一种非线性全局优化方法,能在全局范围内搜索最优解,克服了常规反演方法中容易陷入局部极植情况。本文其理论模型反演的结果精确度高。     

基于遗传算法的智能题库的设计

随着计算机技术的日益发展,在题库建设过程中运用计算机技术已成为可能和现实。它能帮助教师管理和编辑题库,手动或者自动出卷,从而减轻教师的工作压力,可代替教师的大部分手工劳动,提高工作效率。并对考试情况客观、准确、快速分析评价。     

基于重力异常导数反演垂直断层模型参数

断层的定量解释模型一般是一个无限延伸的二度体模型。但当断层的深度加大或断层延伸范围变小时，实际的模型与二度体模型的假设差别较大，致使反演结果误差较大，难以适应实际问题的需要。本文从六面体模型出发，将二度体模型修改为似二度体模型，建立了一个带约束的重力－垂直断层反演模型，经过理论模型试验证明效果要优于二度体模型的反演结果，在此基础上对美国内华达州的圣安德烈斯地区的布格重力异常资料做了定量解释。     

基于遗传算法的PID参数优化方法探讨

PID调节器是最早发展起来的控制策略之一,遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传学机理上的迭代自适应概率性搜索算法。本文探讨了基于遗传算法的PID控制器参数优化设计。通过适应度函数来确定寻优方向,与其他一些常规整定方法相比,遗传算法比较简便,整定精度较高。     

基于遗传算法的球杆系统PID控制器参数整定

球杆系统是一种经典的不稳定控制系统。本文章建立了球杆系统的数学模型,并在该模型的基础上．采用双闭环控制策略,使用遗传算法来整定PID参数,大大提高球杆控制系统的性能。     

基于遗传算法的PID控制器参数优化研究

针对PID控制器在不同的应用系统,需要动态调整PID控制参数的问题,提出了基于遗传算法的PID自适应参数优化方案。该方案通过将PID控制器产生的误差作为目标函数,利用遗传算法实现对PID控制器参数的自动调整。为了提高参数的优化效率,文章通过对交叉算子和变异算子的自适应处理,提高了PID控制器的性能。实验测试表明,文章设计的PID参数优化策略比普通的基于遗传算法优化策略效率平均高14.7%。     

基于改进遗传算法的财务危机预警参数提取方法研究

本文针对财务危机预擎参数提取方法亟待研究的现状,采用改进的遗传算法进行特征提取,提出了财务危机预警指标的改进遗传智能提取方法,提高了基于神经网络的财务危机预警系统的预测准确率。     

基于遗传算法的题库选题设计与实现

从遗传算法的应用入手,阐述了遗传算法的相关概念和执行流程,深入研究了遗传算法在题库选题系统中的应用,探讨了初始种群、适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子的设计方法,并给出了关键实现代码。遗传算法为题库选题提供了高效的解决方案,能够取得良好的选题效果。     

基于改进遗传算法的 PID 参数整定研究

为了克服传统 PID 控制参数整定难的问题,采用遗传算法优化 PID 参数,以编码方式、选择策略、交叉变异概率等多种改进方式相结合来改进遗传算法,并对改进算法和传统 Z-N 整定法在 MATLAB 上仿真,仿真结果表明改进遗传算法能快速平稳地跟踪输入,极大地改善了控制系统的动态性能,控制效果明显优于传统 Z-N整定法.     

基于遗传算法的学校自动排课系统的设计

排课,是给学校教学计划中设置的课程安排合适的时间和地点,也就是给每个班的课程安排时间、地点、任课教师等。排课工作在教学管理中很重要也很繁琐。本文主要采用＂遗传算法＂来进行自动排课功能的求解及优化。     

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.     

多目标优化遗传算法在飞航导弹设计中的应用

本文系统地介绍了遗传算法以及多目标优化设计的基本思想和优化机理。对遗传算法的特点作了较为详细的论述。最后综述了遗传算法的在当前航天航空领域的应用及其在飞航导弹领域的应用前景。     

利用遗传算法反演大气的垂直温度结构

从大气辐射对流能量方程出发,建立全球平均的多层大气垂直温度模型,利用遗传算法求解的结果与实际大气层结温度曲线相吻合。结果表明:由地表之上至60公里的空间范围,在近地表处大气辐射系数和吸收系数值较高,这可能与CO_2、水汽影响有关;25～30公里处辐射系数和吸收系数又达到较高值,这可能与该层O_3含量的增加有关系。     

基于遗传算法排课系统的设计与实现

排课任务是教务管理中是比较烦琐的一项,该系统可以通过使用遗传算法,对课表进行优化.文章就遗传算法排课系统的设计与实现进行了阐述.     

基于数字型设计结构矩阵-遗传算法的项目管理方法研究

项目管理长期存在因项目任务数量繁多、任务关系复杂导致并行效率低下的问题,传统的项目管理方法不能直观表示任务关系,无法对风险耦合较高的任务进行识别、解耦,产生项目进度与成本风险损失,严重影响任务并行实施效果.针对此问题,基于项目目标拆解实现目标所需任务,提出利用数值设计结构矩阵表达项目任务关系,构建风险概率矩阵与风险损失矩阵对项目总体预计风险损失值进行评估.以某空间科学任务并行设计项目流程优化为实证案例,使用遗传算法求解项目预计风险损失值最低流程,提出科学目标满足研究任务组、有效载荷相关任务组、地面站系统任务组和发射场相关任务组等四大项任务组宏观并行、微观串行和局部概率任务反馈的流程,结果显示反馈任务最少优化后风险时间损失和经济损失分别减少7.4％、8.8％,风险损失最低优化后风险时间损失和经济损失分别减少3.0％、5.0％,与实际项目开展结果相符,证明基于数字型设计结构矩阵-遗传算法(RDSM-GA)寻优方法的可行性.     

改进的遗传算法在FIR滤波器设计上的应用

介绍了FIR数字滤波器,提出了一种改进的遗传算法,基于这种算法主要研究一维的FIR DF的优化设计,即用一个因果稳定的离散线性位移不变系统的系统函数去逼近给定的性能要求。     

基于遗传算法的自适应模糊调节器的设计

本文简要阐述了遗传算法和模糊控制的基本原理,并结合二者针对一个具体的随机非线性系统进行优化研究.文章设计了基于遗传算法的自适应模糊调节器,并在充分分析了量化因子对系统稳态性能和动态性能的影响的基础上,提出了一种智能调节量化因子的模糊控制算法,使系统具有更好的动态和稳态性能.文章利用此控制器对双线性模型进行了仿真,结果证明了其有效性.     

基于遗传算法的组卷研究与设计

随着计算机在教育领域的普及,基于网络技术的试题库系统得到了广泛应用,系统组卷的效率和质量主要取决于其算法设计,常用组卷算法难以充分满足用户多重约束条件下的最优组卷需求。遗传算法是根据生物遗传进化思想而设计的一种计算模型,能够克服常用组卷算法的片面性、低效性,可动态、自适应地得到全局最优组卷方案,利用该算法进行了组卷研究与设计。基于遗传算法的智能组卷系统可大大减轻教师出卷的工作负担,使命题组卷更合理、高效。     

基于遗传算法的自动组卷分析与设计

组卷的效率与质量完全取决于选题算法的设计,设计一个从题库中按照考试要求既快又好地选取一组最佳解,涉及到一个全局寻优和收敛速度快慢的问题。本文运用遗传算法的全局寻优对题库系统的自动组卷进行了研究,并得到了一个能较好地满足考试要求的组卷算法。     

浅谈兰州轨道交通火灾自动报警系统与消防水系统的接口设计

火灾自动报警系统和消防水系统是消防系统的重要组成部分,两个系统之间的接口设计直接影响将来消防联动的结果,本文以兰州轨道交通的接口设计为前提,分析讨论了两个系统的接口位置及接口形式。