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1.
2.
在知识发觉中遗传算法已经广泛应用于分类,模型选择和其它优化问题.但是它的行为和表现却直接受其输入参数值(如交叉概率和变异概率)的影响,不合理的参数设置通常会导致许多问题比如早熟问题.为此有的学者提出用自适应技术在算法过程中自适应调整这些参数,但这并未对遗传算法产生整体的改善,因为参数设置是依赖于具体问题的.提出了基于染色体个体寿命特征的遗传算法,用模糊逻辑控制器自适应调整交叉概率和变异概率、这个方法加强了遗传算法的全局搜索能力,很好的解决了早熟问题.将本算法和标准遗传算法及自适应遗传算法比较,仿真结果表明本算法在克服早熟问题上的明显优势. 相似文献
3.
首先提出了参数化界面分布的新概念,将一个非平衡多阶段物流系统转化为多个相互独立的单一阶段物流系统,然后采用Prüfer数对每个阶段上的物流模式进行编码.通过一种改进的解码方法,任何一个随机产生的Prüfer数都能够被解码为一个与物流系统的节点容量相匹配的可行的物流模式.基于这2点创新,建立了一种新的基于参数化界面分布和Prüfer数编码的系统建模方法,相应的遗传算法称为PIP-GA方法.与st-GA方法相比,PIP-GA不但具有更好的优化结果,而且需要的计算时间更少;虽然所需的存储空间有所增加,PIP-GA仍然是一种有效而稳健的非平衡多阶段物流系统建模与优化方法. 相似文献
4.
针对图像匹配的数学特点,设计一种新的改进遗传算法用于相关图像匹配。根据基因位的影响和参数调整策略,采用半确定性和大变异结合,汉明距离控制的方法。仿真结果表明,新算法在收敛性能上大大优于简单遗传算法和经典序列猜测算法。 相似文献
5.
基于遗传算法和BP神经网络的优化设计方法 总被引:5,自引:0,他引:5
随着生产规模的复杂化、多维化和非线性等复杂特性的增加,对生产中高效的优化技术要求也越来越迫切,利用并行遗传算法和BP网络的优点,提出采用遗传算法的并行搜索和解空间搜索的优点进行网络参数的选取,利用BP网络简单和可塑性强的优点来优化样本空间,以取得整体的优化效率。 相似文献
6.
矿井通风机稳定运行对煤矿安全生产具有十分重要的意义。为提高通风机故障诊断的准确率,通过分析通风机振动信号频率成分与通风机故障类型之间的关系,提出一种基于自适应遗传算法(AGA)优化BP神经网络的矿井通风机故障诊断方法。采用AGA优化BP神经网络的连接权值和阈值,提高BP神经网络的学习能力和泛化能力;建立基于BP神经网络的通风机故障诊断模型,并进行仿真实验。实验结果表明,AGA优化的BP神经网络能够有效识别通风机故障类型,故障诊断准确率高。 相似文献
8.
9.
10.
镍小团簇的基态结构和能量 总被引:2,自引:0,他引:2
陈华宝 《连云港职业技术学院学报》2001,14(4):5-8
采用Gupta势来描述Nin团簇中原子之间的相互作用,用模拟自然界生物进化的遗传算法优化计算了Nin团簇(n=2-23)的基态结构和能量,给出了结构和能量随原子数目的变化规律,并讨论了其相对稳定性。 相似文献