一种改进的基于遗传算法的人脸识别方法

针对常见的基于PCA的人脸识别方法在识别过程中所遇到的计算量大、分类特征不佳等问题,提出了基于遗传算法的PCA+2DPCA的人脸识别方法,并通过实验,利用ORL人脸数据库验证了该方法的可行性。     

一种改进遗传算法在智能组卷中的应用

目前,国内外许多科研单位和学校机构对智能组卷技术进行了大量研究,其中基于遗传算法的智能组卷技术最为先进.但由于组卷问题的复杂性,仍然存在许多的不足,尝试从遗传算法在智能组卷中的实现上进行技术改进.以克服组卷时间慢、算法收敛快等缺陷.     

一种改进遗传算法在标枪飞行预测中的应用

主要以2019年五一数学建模竞赛A题为背景,目的是研究运动员出手时的状态以及风向风速对标枪飞行轨迹的影响。通过分析理想状态下的平抛运动构建实际标枪飞行模型,运用改进后的神经网络遗传算法找到能够使标枪飞行更远的条件。该方法有效增强了模型的传递性和适应性,并在此基础上使用熵权法分析影响因素的相对重要性。实验结果表明,改进后的模型能够很好地模拟真实条件下的标枪飞行状态,且预测值符合实际要求。     

一种改进的遗传算法在异步电机参数辨识中的应用

给出改进的遗传算法和异步电动机动态数学模型,利用异步电动机直接空载起动特性对其模型参数进行辨识,辨识结果说明改进的遗传算法的有效性。     

一种改进的遗传算法及其应用

为解决遗传算法的早熟和局部收敛现象,提出的一种改进的遗传算法,该算法引入海明距离构造初始种群,在选择、交叉、变异过程中采用最优保存策略。实验表明改进的遗传算法增强了种群的多样性,并在一定程度上避免早熟现象发生,同时又能较快找到全局最优解。     

一种改进的遗传算法

传统的遗传算法有2个严重的缺点,即不能有效地消除过早收敛现象以及在进化后期搜索效率较低。模拟退火算法是基于金属退火的机理而建立起来的1种全局最优化方法,它能够以随机搜索技术从概率的意义上找到目标函数的全局最小点。将遗传算法与模拟退火算法相结合,提出模拟退火遗传算法。实验结果表明,该算法在性能上有较大的改善。     

一种改进实数编码遗传算法及其应用

将混沌现象和邻域细化搜索策略应用于实数编码遗传算法(RCGA)中,提出了一种改进的RCGA。并将该算法应用于连续函数优化求解。与其他方法相比,表明该算法可靠且算法效率更高。     

一种改进的多值遗传算法研究

该文通过在多值遗传算法中引入模式基因来引导种群的搜索方向,算法在运行过程中不断搜索基因的各种组合,是一种有导向性的组合,模式基因的提取和利用加强了基因组合的导向性,有效提高算法的搜索效率。仿真实验表明了改算法的有效性。     

一种改进的遗传算法及其性能研究

为克服遗传算法收敛速度慢、稳定性差的缺点。从模式定理出发，讨论遗传算法的本质，以基本遗传算法为基础，对选择算子进行改进，在引入最优个体保护策略以确保收敛性的基础上设定动态闽值，既提高交配池的平均适应值又兼顾群体多样性。仿真研究表明，改进的遗传算法有效提高群体的平均适应值。加快收敛速度。提高稳定性。     

改进遗传算法在文本聚类中的应用研究

分析了K均值聚类算法（K-means）存在的不足和改进遗传算法的全局优化能力,提出一种基于改进遗传算法的文本聚类方法,该方法将原始文档转化成用向量空间模型来描述的文本向量,首先随机产生若干个文档向量作为初始聚类中心形成遗传算法的染色体种群,经过改进遗传算法的选择、交叉、变异进化运算,得到较为优化的K均值聚类算法的初始聚类中心。实验表明该算法文本聚类提高了查准率和查全率,算法的高效性也得到了验证。     

改进的遗传算法在边坡稳定性中的应用研究

边坡稳定性评价的关键是如何确定最危险滑动面的位置并计算与之相对应的安全系数,是非线性优化问题。为克服传统优化分析方法容易陷于局部最优解的缺点,作者采用保留策略改进的遗传算法与上限解法结合,开发了应用对边坡的安全系数进行分析,结果显示误差较小,收敛速度快。     

改进遗传算法在TSP问题中的应用

旅行商问题是典型的NP组合优化问题。提出一种旅行商问题求解应用上的改进遗传算法。引入贪心算法优化初始种群,在轮盘赌选择基础上,融入最优保存策略和掺杂算子进行选择操作,以保证群体的多样性;基于两点三段随机交叉算子优化交叉结果,基于启发式倒位变异算子提高算法的收敛速度;给出了求解旅行商问题系统的体系结构。实验结果表明,改进的遗传算法具有更好的寻优能力。     

改进遗传算法在组卷中的应用

本文讨论在对现有的组卷算法分析的基础上,建立改进的组卷数学模型,从而设计一种基于改进的遗传算法的智能组卷策略,并得以应用,实现多目标优化的求解过程。     

改进遗传算法在云计算任务调度中的应用

云计算由于其前景广阔而日益受到人们关注。通过云计算,硬件、软件和平台都能以服务的形式按用户需求提供给使用者。因而对于云计算的提供者而言,一个重要的课题就是如何调度任务,即按照用户的请求分配资源,以保证在用户限定的时间内尽快执行完任务。通过对Min Min算法、Max Min算法、遗传算法的研究,提出一种改进的遗传算法,将Min Min算法、Max Min算法融入遗传算法中,从而提高资源使用效率。     

一种改进实数编码遗传算法及其在阵列天线方向图综合中的应用

提出了一种改进的实数编码遗传算法。该算法在遗传过程中使用不同的目标函数来优化不同的参数。在遗传过程初期，每一代遗传过程中使用相对简单的目标函数分别针对不同参数独立进行优化；而在遗传过程后期，使用适当的权函数将不同的优化参数组合起来，从而得到最佳的优化结果。计算机仿真表明，将这种算法应用于阵列天线方向图的综合中，具有高效、可靠的优势。     

改进的交叉算子在遗传算法中的研究及应用

交叉算子是遗传算子中一个重要的算予,是对双亲个体进行交叉重组得到不同的两个新个体的过程,对遗传算法搜索结果有重要的影响。从交叉概率和交叉策略两个方面可以改进交叉算子,将其应用到函数优化中能获得比典型的遗传算法更优的解,且性能更优。     

改进遗传算法在图像恢复中的应用及仿真研究

从标准遗传算法操作的整体结构上对其遗传操作进行了相关改进,改进遗传算法处理后的图像与维纳滤波法相比可以更好地抑制噪声的影响。从客观评价标准MSE与PSNR等数据中也可以看出,改进的遗传算法恢复的图像质量优于维纳滤波法与标准遗传算法。     

改进小生境遗传算法在组卷策略中的应用研究

组卷系统组成试卷的效率和成功率主要依赖于组卷算法.结合传统的组卷算法的优缺点,提出了一种新的组卷算法,这种算法将聚类分析、共享技术和拥挤技术有机的结合起来,可以有效的搜索多模空间的多个极值点.同时可以通过调节拥挤因子控制收敛到的生境数目,避免找到无效的极值点.这种算法无须事先确定生境的数目和生境的大小,可以适用于各种问题的优化.     

改进的遗传算法在入侵检测中的应用

随着系统漏洞不断被发现,攻击不断发生,对入侵检测的效率提出了更高的要求。本文先采用改进的遗传算法,把关联规则应用在遗传算法的适应度函数的设计上,最后通过试验比较,得出该算法具有更好的检测效果。     

改进的遗传算法在图像分割中的应用

针对标准遗传算法在利用Otsu理论求取图像阈值时存在的收敛性问题,提出了一种自适应的遗传算法,采用动态地交叉概率和变异概率,有效地解决了过早收敛和全局收敛性问题,并把改进后的遗传算法应用于火焰图像上,实验证明,该方法对进行图像分割时是有效和可行的.