基于自适应策略的动态模拟退火遗传挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘中一个很重要的研究课题。提出了一种基于自适应策略的动态模拟退火遗传挖掘算法。实验结果证明它能弥补基于传统遗传算法的挖掘方法的缺点。     

基于遗传算法的高校排课系统设计与实现

随着高等教育的发展,学生人数不断增加,而教室资源和教师资源有可能相对有限,排课就成为教学管理中十分重要且又相当繁重的工作之一。文章根据高校排课特点,在对排课系统及遗传算法基本理论分析的基础上,使用基本遗传算法SGA,设计并开发出了一个基于B/S模式的排课系统CAS,以满足高校教学管理工作不断发展的需要。     

快速、准确的图像阈值分割新方法

图像分割是数字图像处理系统中基本而关键的技术.通过阈值分割是其最简单的技术,它假设目标和背景是可以分离的.详细讨论将自适应遗传算法与OTSU算法相结合应用于最佳阈值的确定中,提出了相应的算法并用于图像分割,由于自适应遗传算法具有全局搜索最优解能力,因此能在很短时间内自动确定阈值.实验仿真结果表明,该方法不仅可以实现准确的图像分割,并且使得分割速度大大提高.     

基于改进小生境遗传算法的自适应组卷系统

针对传统基于简单遗传算法的组卷系统收敛速度慢,组卷质量较差等缺陷,设计一种基于改进小生境遗传算法的自适应组卷系统。首先依照组卷约束权重比,生成适应度值较高的初始种群．其次对选择策略进行优化。引入小生境预选机制以维持种群多样性,防止过早收敛。再次根据组卷特点改进交叉算子和变异算子,根据种群进化情况,自动调整交叉概率和变异概率。最后经过若干迭代后达到终止条件,以自适应方式生成目标试卷。实验结果证明,与简单遗传算法相比,改进的遗传算法在收敛速度和组卷质量上均有显著的提高。     

集成遗传算法与模糊综合评价方法的停车决策模型研究

根据已经确定的首选停车场评价指标,引入遗传算法,在C++编程语言支持下,确定各影响停车决策因子指标的权重,再采用模糊评价矩阵构造用于确定各影响停车决策因子指标权重判断矩阵的新思路,构建与实现了用标准遗传算法检验判断矩阵的一致性和计算层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)中各要素权重的模糊综合评价新模型,比较各备选停车方案的优劣,最后选取评价值最高的停车场为首选停车场.     

遗传算法

本文介绍遗传算法的相关概念─染色体。适应值函数、复制算子、杂交算子和变异算子,给出算法描述和数值例子;同时给出遗传算法的模式定理和收敛性定理;最后,讨论遗传算法的特点和应用前景．     

基于拓扑结构下的交巡警服务平台的设置与调度

交巡警平台担负着完善交通环境,处理突发事件的责任。在城市中如何合理的设置交巡警服务平台的数量,确定管辖范围,制定服务平台的调度方案,是本文着重解决的问题。我们利用MATLAB软件建立交巡警平台管辖范围模型,针对突发事件进行合理的警力调配提出应急交巡警服务平台模型,该模型基于图论原理构建原始问题的拓扑结构,以满足在现有条件下,尽可能在指定时同内完成霞区域的全封锁。可以得到优化的交巡警平台警力的合理调度方案,结合发案率,根据每个节点被服务平台覆盖的次数确定完善的交巡警服务平台的设置方案。将道路离散化处理,利用Floyd算法求解。建立相应的整数规划模型,利用贪婪算法近似求解,提出利用交巡警服务平台覆盖率和服务平台缺失年两个评价服务平台显著程度的指标。     

通过遗传算法解读信息哲学自然界演化观

探讨了遗传算法原理与信息哲学自然界演化观的理论协调程度 ,对后者的某些观点提出异议 ,主张自然界的演化进退有序 ,物质形态与信息形态演化方向不完全一致。     

一种改进的数据网格资源调度技术研究

研究了网格资源调度技术。针对网格任务的瞬变性、随机性等特点,提出了一种改进的网格资源调度算法。由于数据网格任务数量庞大,本文采用了并行遗传算法优化网格资源调度。实验结果表明,提出的改进的算法能够对大规模的数据网格任务进行有效调度,是一种有效的方法。     

基于遗传算法的BP神经网络在高校图书馆流通服务质量评价中的应用研究

针对高校图书馆流通服务质量问题,建立了评价系统的BP神经网络模型,利用遗传算法对传统的BP神经网络权值进行全局优化运算,提高了网络收敛速度,并经过实例计算验证了该模型的有效性。