检索结果-内蒙古大学图书馆

佳点集遗传算法的应用

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微机发展 2000年第5期10卷 1-3页

作者：赵春英张铃安徽大学人工智能所安徽合肥230039

本文利用数论中的佳点集理论和方法 ,给出了佳点集遗传算法。将佳点集GA算法应用于求解几类典型的组合优化问题 ,并与传统GA算法进行比较 ,可以看出该算法不仅提高了求解的效率和精度 ,还有效地避免了“早熟”现象。

关键词：传统遗传算法佳点集遗传算法组合优化数论

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改进遗传算法实现输电网络最优规划

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电气时代 2005年第12期 82-83页

作者：许可郎兵北京交通大学

对传统遗传算法中的交叉和变异算子算法进行了改进,并实施了在初始群体中最优保留策略,形成了改进遗传算法,将其应用在输电网络优化规划中。改进的遗传算法具有快速搜索,易收敛和鲁棒性强的特点,克服了传统遗传算法难以解决的不稳定和... 详细信息

对传统遗传算法中的交叉和变异算子算法进行了改进,并实施了在初始群体中最优保留策略,形成了改进遗传算法,将其应用在输电网络优化规划中。改进的遗传算法具有快速搜索,易收敛和鲁棒性强的特点,克服了传统遗传算法难以解决的不稳定和局部收敛的问题,应用到输电网络规划中提高了收敛速度,避免了不成熟收敛。

关键词：传统遗传算法输电网络规划最优规划算法实现改进的遗传算法改进遗传算法局部收敛不成熟收敛算子算法初始群体

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改进遗传算法在有功经济调度中的应用研究

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东北电力技术 2004年第9期25卷 10-13页

作者：邢维建张国立华北电力大学河北保定071003

针对传统遗传算法在使用惩罚函数法处理约束条件方面的不足,提出一种改进的处理方法—直接比较-比例方法,并将其与实数编码的遗传算法相结合构成改进遗传算法,然后进行实验计算。计算结果表明,用改进遗传算法求解有功负荷分配问题,可以... 详细信息

针对传统遗传算法在使用惩罚函数法处理约束条件方面的不足,提出一种改进的处理方法—直接比较-比例方法,并将其与实数编码的遗传算法相结合构成改进遗传算法,然后进行实验计算。计算结果表明,用改进遗传算法求解有功负荷分配问题,可以在一定程度上克服传统遗传算法在处理约束条件方面的不足,从而得到质量较高的解。

关键词：传统遗传算法改进遗传算法约束处理有功负荷分配电力市场

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混合遗传算法在叶片排序问题中的应用

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西南民族大学学报（自然科学版） 2006年第1期32卷 8-12页

作者：彭国华余迁王罡西北工业大学理学院应用数学系西安710072

在安装或更换发动机转子叶片时,不仅要使叶片组的质量分布相对平衡,同时也要满足一定的频率要求.本文将局部最优搜索融入遗传算法中得到混合遗传算法,基于混合遗传算法的局部优化和快速收敛特性,提出了一种求解转子叶片排序问题的新方案... 详细信息

在安装或更换发动机转子叶片时,不仅要使叶片组的质量分布相对平衡,同时也要满足一定的频率要求.本文将局部最优搜索融入遗传算法中得到混合遗传算法,基于混合遗传算法的局部优化和快速收敛特性,提出了一种求解转子叶片排序问题的新方案,按此方案排序可使转子同时满足质量和频率的两方面要求.

关键词：传统遗传算法混合遗传算法局部最优搜索

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基于单亲遗传算法的多行设备布置方法及仿真

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2007年第1期23卷 124-128页

作者：邱枫李波天津大学管理学院天津30007

机器设备布置问题是制造系统中常见的问题之一,基于单亲遗传算法构造了生产车间中常见的多行设备布置问题的优化算法.以总储运费用最小化为目标,通过单亲遗传算法的基因换位操作,从任何初始布置状态出发都能够容易地收敛到全局最优解.... 详细信息

机器设备布置问题是制造系统中常见的问题之一,基于单亲遗传算法构造了生产车间中常见的多行设备布置问题的优化算法.以总储运费用最小化为目标,通过单亲遗传算法的基因换位操作,从任何初始布置状态出发都能够容易地收敛到全局最优解.进一步,仿真试验结果及与传统遗传算法的比较证明了这一算法对大规模机器布置问题的有效性.

关键词：设备布置组合优化传统遗传算法单亲遗传算法

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基于改进遗传算法的室内环境下的机器人路径规划

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电子世界 2019年第8期 60-61页

作者：黄杰广东工业大学

针对传统遗传算法在机器人路径规划上的不足,并针对特定的室内环境,本文提出一种在选取子代时随机改变每代的种群数、剔除极差的个体的原则进行子代筛选,从而使遗传算法避免陷入局部最优并且快速收敛。仿真结果表明,这种算法是有效可行... 详细信息

针对传统遗传算法在机器人路径规划上的不足,并针对特定的室内环境,本文提出一种在选取子代时随机改变每代的种群数、剔除极差的个体的原则进行子代筛选,从而使遗传算法避免陷入局部最优并且快速收敛。仿真结果表明,这种算法是有效可行的。引言:随着人工智能的发展,对机器人智能化要求越来越高,其中路径规划一直是机器人研究领域的重点,它的首要目标是在机器人所在环境内生成从起点到终点的无碰撞路径,其次则是改善该路径以达到更优的路径。关于机器人路径规划,一般有静态路径规划和动态路径规划两种。目前,有很多路径规划算法都被提出,其中遗传算法具有较强的全局搜索能力被很多研究所采用。

关键词：机器人路径规划改进遗传算法室内环境传统遗传算法动态路径规划路径规划算法全局搜索能力快速收敛

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一种基于遗传算法的配电台区三相负荷不平衡调节方法

一种基于遗传算法的配电台区三相负荷不平衡调节方法

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作者：王联智冯建伟谢敏刘春波胡微符艺超 570000 海南省海口市美兰区海府路32号

本发明公开的基于遗传算法的配电台区三相负荷不平衡调节方法，利用改进的量子遗传算法，得到配电台区三相负荷的相序方案并根据该相序方案，调节配电台区三相负荷不平衡问题，克服了传统遗传算法存在的编码随机性及在优化求解过程中的... 详细信息

标准号: CN112152238A

本发明公开的基于遗传算法的配电台区三相负荷不平衡调节方法，利用改进的量子遗传算法，得到配电台区三相负荷的相序方案并根据该相序方案，调节配电台区三相负荷不平衡问题，克服了传统遗传算法存在的编码随机性及在优化求解过程中的频繁解码问题，采用动态调整旋转角调整策略和自适应的调整算法搜索角度，提高了调节效果。

关键词：配电台区三相负荷不平衡传统遗传算法量子遗传算法编码随机性旋转角调整调整算法动态调整解码问题三相负荷遗传算法优化求解自适应搜索改进

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基于数据驱动改进遗传算法求解作业车间调度问题的方法

基于数据驱动改进遗传算法求解作业车间调度问题的方法

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作者：乔东平柏文通段绿旗王雅静肖艳秋文笑雨李浩李立伟孙春亚张玉彦王昊琪 450002 河南省郑州市高新技术产业开发区科学大道136号

本文发明提供一种数据驱动改进遗传算法(AR‑GA)解决作业车间调度问题的方法，有效的解决了传统遗传算法求解作业车间调度问题时，受限于初始种群质量而存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。该算法的改进之处在于：在遗传算法种群... 详细信息

标准号: CN112926837B

本文发明提供一种数据驱动改进遗传算法(AR‑GA)解决作业车间调度问题的方法，有效的解决了传统遗传算法求解作业车间调度问题时，受限于初始种群质量而存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。该算法的改进之处在于：在遗传算法种群初始化阶段借助关联规则和组合调度规则获取基因序列中的频繁工序块以及每道工序出现各个基因位置及概率；在交叉阶段根据频繁工序块在待交叉种群中的分布设计了三种不同的交叉方式；变异过程中结合分段海明距离引导子代种群变异，并且在每次迭代后更新频繁工序块的信息。本发明提出的改进算法不仅在求解质量上具有优势，在提高求解效率、稳定性的作业车间调度问题也具有一定的优势。

关键词：调度问题作业车间求解算法传统遗传算法改进遗传算法种群初始化变异过程初始种群调度规则关联规则海明距离基因位置基因序列求解效率数据驱动遗传算法子代种群最优解迭代受限分段收敛种群改进概率更新

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SC译码器下的基于极化权重和遗传算法的极化码构造方法

SC译码器下的基于极化权重和遗传算法的极化码构造方法

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作者：王家豪刘洋洋罗杰陈振兴钱旺宁 430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号

本发明提出了一种新的极化码构造方法，该方法适用于高斯信道下的SC译码。该方法包括：根据极化权重算法，挑选出可靠的比特通道，不可靠的比特通道，以及不确定比特通道；对遗传算法进行改进，通过引入优胜劣汰机制，加快传统遗传算法... 详细信息

标准号: CN112311404A

本发明提出了一种新的极化码构造方法，该方法适用于高斯信道下的SC译码。该方法包括：根据极化权重算法，挑选出可靠的比特通道，不可靠的比特通道，以及不确定比特通道；对遗传算法进行改进，通过引入优胜劣汰机制，加快传统遗传算法的收敛速度；根据改进的遗传算法寻找不确定比特通道中的最优解，即其中的信息位。其中，种群通过自身的误码性能不断的进化，最终向误码率最低所对应的比特集收敛。本方法的优点在于，相对于传统的极化码构造方法，该算法求得的比特集误码性能更优。

关键词：比特通道极化误码性能遗传算法收敛传统遗传算法高斯信道权重算法传统的误码率信息位最优解算法译码种群改进进化引入

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一种基于规则引导的遗传算法的集成电路优化方法及系统

一种基于规则引导的遗传算法的集成电路优化方法及系统

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作者：周冉冉黄颜鑫周飞王永 250199 山东省济南市历城区山大南路27号

本发明涉及一种基于规则引导的遗传算法的集成电路优化方法及系统，本发明将模拟电路设计规则嵌入到传统的遗传算法中，用基于经验的设计规则引导传统遗传算法中的随机基因变异进而加速优化过程。本发明沿用了传统遗传算法的选择、交叉... 详细信息

标准号: CN114841106A

本发明涉及一种基于规则引导的遗传算法的集成电路优化方法及系统，本发明将模拟电路设计规则嵌入到传统的遗传算法中，用基于经验的设计规则引导传统遗传算法中的随机基因变异进而加速优化过程。本发明沿用了传统遗传算法的选择、交叉操作，在变异阶段引入设计规则，通过追溯当前个体的父本和母本，对其父本和母本进行一次设计规则引导的基因变异，产生新的父本和母本，新的父本和母本重新交叉产生新个体，加入到下一代种群中。本方法和传统遗传算法一样具有较高的优化精度，与传统遗传算法相比，收敛速度更快，优化效率更高。对于复杂电路如四级运算放大器，传统算法难以在有限采样点的情况下搜索到满足设计指标的解，而本发明可以在设计规则的引导下高效地找到符合设计指标的解。

关键词：母本传统遗传算法设计规则父本遗传算法引导的优化集成电路优化模拟电路设计运算放大器传统算法复杂电路基因变异交叉操作随机基因采样点传统的新个体嵌入收敛种群搜索追溯引入

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