遗传算法的早熟问题

遗传算法是数据挖掘中比较成熟的一种算法,但早熟现象是遗传算法中遇到的一大问题,本文对早熟现象产生的原因及解决策略进行了分析。     

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。     

混合编码遗传算法及其应用

遗传算法中编码机制对交叉和变异的搜索能力有重要影响,为了弥补单一编码遗传算法求解复杂问题时所带来的局限性,混合编码遗传算法受到越来越多的研究者关注。本文重点介绍了混合编码遗传算法中的混合编码问题——多参数级联和多参数交叉编码,分析了由二进制,十进制和浮点数等编码组成的混合编码遗传算法的几种实现过程以及混合编码遗传算法在各行业的应用。     

一种避免早熟收敛的改进遗传算法

针对传统遗传算法的早熟收敛问题,在著名的"基因块"假设的基础上,提出了一种改进算法:利用设计的新算子对传统遗传算法演化过程中被淘汰的个体进行二次演化,使得可能包含在将来的演化中对结果的全局最优性产生重要影响的基因块得以保留,以此来避免遗传算法早熟收敛现象。实验结果证明了该改进算法可以有效地避免早熟收敛,提高了算法全局优化能力。     

基于Huffman编码的XML文件压缩存储算法研究与实现

XML（可扩展标记语言）是一种广泛应用于网络的数据存储交换格式,采用通用标记语言,具有良好的数据存储和分析能力,其缺点是XML文档存在结构冗余。伴随着XML在网络上应用的扩展,XML压缩成为目前关注的研究问题。从压缩、存储两方面研究了XML文件的压缩算法。根据重复出现权重,基于Huffman树生成对应的编码（0、1数字表示）,减少XML文件结构重复导致的冗余。存储文件时,把n位编码（二进制）转化为一个ASCII字符存储（n不是8倍数即补位）,节省了存储空间。大量实验证明：算法具有良好的可行性和研究价值。     

基于改进的遗传算法在图像增强上的应用

标准的遗传算法一般只有一个适应度函数,文章对标准遗传算法进行一些改进实验,大胆引入了α染色体和β染色体,规定进化过程中α染色体只能和β染色体进行交配,并把改进后的算法运用在图像增强上。经过实验,在某种程度上,该算法用在图像增强上有一定的效果,改进的遗传算法在理论上具有一定的创新性。     

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。     

研究基于遗传算法的函数型小波网络

本文提出了一种结合实数编码与二进制编码的多值编码遗传算法,该算法在同一条染色体上同时使用实数编码与二进制编码,有机结合了两者的优点,并把该遗传算法用于优化函数型小波网络的结构和系数,获得具有更好泛化能力的小波网络。仿真实验结果证实了这种网络的有效性和优越性能。     

基于遗传算法的大学课程表问题研究

通过对课程表问题的数学模型分析,构造了基于数据库字段的结构化遗传编码,利用影响优化目标的因素建立合适的适应度函数,提出了利用遗传算法解决排课问题的方法,并通过实验验证了该方法的有效性。     

基于遗传算法的运输规划方法研究

为了提高运输规划问题的有效性,降低运输成本,将遗传算法引入到该问题的求解中。运输规划问题的数学模型是带约束的函数优化问题,在该问题模型中引入遗传算法,采用罚函数法处理约束条件,对可行解和不可行解采用不同的适应值函数,结合轮盘赌、竞标赛和精英保存算法作为选择策略,对可行解和不可行解分别采用边界变异和非均匀变异,最终得出最优解。实验结果数值说明该方法的有效性。     

QoS组播路由的多种群遗传算法

针对单种群遗传算法在求解QoS组播路由问题中存在的容易早熟、收敛性差等缺陷,提出了一种基于多种群遗传算法的QoS组播路由算法。该算法在初始化过程中采用多种初始化算法生成了不同种群,并设计了多种交叉、变异操作,保证了种群间进化过程的独立性和算法的多样性;增加了种群间协调机制,提高了算法的整体收敛性。仿真结果证明了多种群遗传算法的有效性和优越性。     

基于遗传算法的主题信息搜索系统研究

针对网络信息资源“迷向”与“过载”的现象,本文通过对遗传算法的分析应用,构建了由基于遗传算法的主题爬虫、信息处理和查询服务三部分组成的主题信息搜索系统。实验结果表明,应用该系统可以获取与主题相关度高的网页信息。     

基于灾变机制下元胞遗传算法的精英迁移策略的研究

引入灾变机制的元胞遗传算法并非使种族退化,而是尽快摆脱进化迟钝状态,开始新计算的有效手段。实验证明,在灾难区域范围内采用不同的个体植入方法,即采用不同"精英迁移"策略的元胞遗传算法,用于求解复杂多峰函数优化问题,获得了较好的效果。     

函数优化的遗传算法

遗传算法是一种有效的模拟进化算法,针对不同问题,编码方式多种多样。针对函数优化问题,阐述了不同的编码方式及遗传操作,在Matlab环境中用遗传算法实现求解函数优化问题。     

一种基于遗传算法的作曲方法

本文介绍了一种基于遗传算法,以乐段为单位的作曲方法。该方法能生成具有相对完整乐思的音乐片段,并引入了音乐的风格化特征,能按照用户的情感因素产生用户所需的音乐片断。     

基于遗传算法的信道容量计算

针对离散信道容量的一般计算问题,本文提出基于遗传算法的信道容量计算方法。该方法首先对信源输入概率P(x)进行编码,设置适应度函数为平均互信息(IX;Y),其次,在每一迭代步骤中应用选择,交叉和变异规则,从当前的种群中产生新的子群。对多种信道仿真结果证明了此方法的有效性。     

基于频带划分关键帧编码的信息隐藏算法

信息隐藏技术是保证网络数据传输安全性和保密性的关键技术,设计信息隐藏算法提高数据保密通信性能。传统方法采用全监督学习加密算法,无法获得足够泛化性能的控制密钥,抗噪性能差,信息隐藏效果不好。提出一种基于频带划分关键帧编码的信息隐藏算法。对簇内的成员进行管理,对WZ帧进行DCT变换,得到DCT系数带,每个系数带进行均匀量化,构造节点数据并查集把Wyner-Ziv编码思想应用到关键帧中,DCT变换后的关键帧进行频带划分,设计低频带编解码方法,提高信息隐藏性能。实验结果表明,该算法能有效实现信息隐藏,数据的编码和解码性能较好,信噪比提高,性能优于传统算法。     

基于遗传算法的夹紧机构优化设计

通过对机构结构的分析,抽象出机构的理论化模型,从而将该夹紧机构简化为双摇杆机构.运用遗传算法在约束条件范围内对决定机构运动特性的关键部件的结构参数进行优化设计,从而达到机构按照给定的运动轨迹运动的设计要求.根据优化设计得到的参数建立机构数字化模型,并运用UG进行运动仿真分析.仿真结果表明,通过遗传算法进行优化设计得到的结果能够很好满足设计要求.