基于改进遗传算法的无源滤波器优化设计

针对目前根据工程经验或简单的技术经济指标来设计无源滤波器的现状,以及现有优化设计方法中假设条件较多、寻优空间较小、寻优能力不强、对实际因素考虑不全面等问题,提出了一种改进的遗传设计方法.将无源滤波器的初期投资、无功功率补偿容量、滤波后电网谐波含量作为三个目标,利用遗传算法对无源滤波器的参数进行优化设计.通过适应度函数的阈值制约以及以不同概率进行染色体选择操作,使得种群朝三个目标最佳协调点的方向演化;为克服算法的早熟收敛问题也进行了有益探讨.最后对一个混合滤波实验系统进行了无源滤波参数的优化设计,并和传统的方法进行了比较.仿真和实验表明设计出的无源滤波器具有良好的综合性能.     

浏览时间在获取用户兴趣向量中的应用

本文提出了一种将用户的浏览时间转化为用户兴趣度的非线性转换方法,然后将其应用到基于遗传算法的用户兴趣建模中获取用户兴趣向量.该方法提高了获取用户兴趣的准确性.通过实验验证了其有效性和优越性.     

客户信用评估模型

为克服由因于客户信用评估的非线性和不确定性,且样本数据积累少、偏差大和真实数据获得难度较大而产生的困难,提出1种基于改进的遗传神经网络客户信用评估模型.将该模型应用于客户信用评估研究及试验均表明,基于改进的遗传神经网络客户信用评估模型在模型分类准确率和分类准确率的标准偏差两方面均明显优于Logit, K-NN和BP神经网络客户信用评估模型,并有效地解决样本量少和偏差大的问题,显著提高信用评估模型的推广能力,具有良好的稳健性和精度.     

基于遗传算法和免疫算法的垃圾清运路径规划--以安阳工学院为例

校园垃圾清运处理受到垃圾回收站点和垃圾中转站分布等因素的影响。以安阳工学院垃圾清运问题为研究对象,采用遗传算法和免疫算法建立数学模型,在MATLAB环境下模拟校园垃圾回收时垃圾车的路径问题和垃圾中转站选址问题,在保证运力的前提下寻求校园公共区域内垃圾回收路径的较优解,为校园垃圾回收车辆设置、垃圾中转站设置等提供算法支持。