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。     

基于混合交叉的微遗传算法改进研究及应用

本文给出一种基于混合交叉的改进微遗传算法（简称μGA-BLX）,用于常规遗传算法存在的计算量大、收敛速度慢等缺点。本文μGA-BLX算法在交叉操作上采用了BLX-α算子,增强了算法的搜索能力;在变异操作上引入了Cauchy变异算子,增强了种群多样性和算法探索能力。此外,本文μGA-BLX还在算法重新初始化阶段引入了算法个体池,减少了重新生成个体的盲目性。通过行星齿轮传动机构参数优化计算结果表明了算法的有效性。     

桥梁结构的优化设计

评述了桥梁结构的优化设计研究现状，得出一些有益的结论并指出这一领域目前研究的不足；引入全寿命优化设计的概念，对这一领域进行展望，指出了这一领域的发展方向。     

预应力对柱面网壳结构静力性能影响研究及其优化设计

文章结合某预应力柱面网壳结构工程,在用拟壳法初步确定预应力值的基础上分析了预应力对网壳结构挠度与刚度的影响,对网壳杆件轴力的影响。在给定的布索方案下,提出了以用钢量为目标的最优索力判别方法。具体的计算表明,该方法是简便与有效的。     

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。     

预应力混凝土连续箱梁桥结构优化设计

结合有关工程实例,以预应力混凝土连续箱梁桥的上部结构造价为目标函数,以规范的构造、正截面强度和使用阶段的应力等要求为约束条件,主要以箱形梁截面的梁高为设计变量,应用改进枚举法,分别得到两种不同截面、构造形式下的优化设计结果。并对这两种优化设计结果进行比较,最终得出优化设计方案,使得桥梁构造合理、造价最低。     

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。     

价值共创视角下图书馆组织结构的优化设计

组织的高效运转、良好绩效的取得均离不开科学合理的组织结构。从价值共创理论出发,分析图书馆与用户共创价值的过程,结合图书馆组织结构形式（如直线制、事业部制、矩阵制、网络制等）的优点,提出一种混合型组织结构。基于价值共创视角,将图书馆混合型组织结构划分为战略规划、资源建设、服务提供、技术应用、绩效评估等相关业务部门,及一个负责组织、管理协调的综合管理处,用户贯穿各项业务发展的全过程。图3。参考文献19。     

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.     

军队院校数字图书馆结构体系和信息资源体系的优化设计

文章在论证军队院校数字图书馆结构体系和信息资源体系优化设计的理论依据、指导思想和总体目标的基础上，重点论述了军队院校数字图书馆和军队院校信息资源体系结构的具体构建问题。     

基于ANSYS分析桁架拱渡槽结构内力

文章介绍凤阳县燃灯寺水库大庙余渡槽采用连续桁架拱结构,由于该桁架拱为超静定空间结构,受力复杂,因此,采用ANSYS6.1软件计算拱片安置后风载、地震和吊装工况下拱片内力,并将计算成果应用于设计中。     

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。     

基于遗传算法的微分方程求解问题

微分方程在很多领域都有其重要性,为了求得微分方程的近似解,论文介绍了遗传算法思想及操作步骤,并给出了遗传算法求解常微分方程的过程,通过举例说明具体实现遗传算法解微分方程的步骤.     

高校自动排考软件的优化设计

本文论及高校考试自动安排软件的设计方法，提出了多方面的自动排考优化原则，并给出了实现这些优化原则的具体程序设计方法。     

基于加速遗传算法的人工湿地类型优选模型研究

为了提高传统层次分析法在人工湿地类型优选中的准确性和可靠性,提出从技术、经济和环境3个角度评价表面流、水平潜流和垂直流3种湿地类型,利用模糊层次分析法构建人工湿地类型优选模型,并采用模拟生物自然进化法则的加速遗传算法统一求解各模糊判断矩阵,得到各种人工湿地类型的权重排序值。实例研究结果显示,相对于其他两种人工湿地类型,垂直流人工湿地具有较大的优势。文章建立的基于加速遗传算法的人工湿地类型优选模型,提高了人为主观判断的准确性,为人工湿地类型优选提供一条新的研究途径。     

基于遗传算法和k-medoids算法的聚类新算法*

提出一种基于遗传算法和k-medoids算法的新的聚类算法。指出该算法除能提高聚类的精度和识别孤立点外，还能加速遗传算法的收敛速度，节约时间成本。     

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。     

框架结构基于遗传算法的参数型模型修正

采用Ansys的solid45单元实体模型模拟实际的框架结构,MATLAB7.1编程模拟损伤识别所需的有限元理论模型,用实体模型分析模态数据来修正理论模型。运用遗传算法,以框架梁、柱计算长度修正对象,对理论模型进行修正。对遗传算法目标函数进行改进,将多目标函数转化为单目标函数。使用频率相对误差和模态置信度MAC对修正前后的动力特性进行比较,结果表明改进后的方法在前几阶模态上修正效果良好。