检索结果-内蒙古大学图书馆

红外与激光工程 2015年第11期44卷 3197-3203页

作者：王安祥张晓军曹运华西安工程大学理学院陕西西安710048 西安电子科技大学理学院陕西西安710071

根据已测K9玻璃和晶体(ZnS,MgF_2,Calcite)的实验数据,将遗传模拟退火算法应用于修正的Sellimeier方程的参数反演中,建立了上述材料的色散方程。同时比较了遗传模拟退火算法和遗传算法(包括标准遗传算法和多种群遗传算法)在迭代搜索性... 详细信息

根据已测K9玻璃和晶体(ZnS,MgF_2,Calcite)的实验数据,将遗传模拟退火算法应用于修正的Sellimeier方程的参数反演中,建立了上述材料的色散方程。同时比较了遗传模拟退火算法和遗传算法(包括标准遗传算法和多种群遗传算法)在迭代搜索性能方面的差异。结果表明:遗传模拟退火算法的优化效果最优并且性能最稳定。同时,将通过遗传模拟退火算法所得K9玻璃和晶体在某一光谱区域的色散方程应用于其他光谱区域中,发现色散方程的拟合值与实验值符合较好,这表明通过该方法所得色散方程具有较好的外推性。因此,通过遗传模拟退火算法进行色散方程的参量反演方法可以用于其他材料色散方程的拟合。

关键词：标准遗传算法多种群遗传算法遗传模拟退火算法色散方程反演外推性

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基于SGA的Volterra系统时域核辨识

基于SGA的Volterra系统时域核辨识

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第十六届北方七省、市、自治区力学学会学术会议

作者：白冰张庆华华北水利水电大学郑州450045

为得到Volterra系统核参数,提出使用基于标准遗传算法(SGA)的优化方法来辨识非线性系统的时域核.建立了辨识非线性Volterra系统的时域核参数的优化计算模型.数值试验结果表明,利用SGA进行Volterra系统的核辨识是完全可行的,其结果稳定,... 详细信息

为得到Volterra系统核参数,提出使用基于标准遗传算法(SGA)的优化方法来辨识非线性系统的时域核.建立了辨识非线性Volterra系统的时域核参数的优化计算模型.数值试验结果表明,利用SGA进行Volterra系统的核辨识是完全可行的,其结果稳定,是一种值得推广应用的方法.

关键词：非线性系统时域核信号辨识标准遗传算法

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一种多种群遗传策略的OFDM功率分配算法

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计算机工程与应用 2014年第14期50卷 202-205页

作者：胡山锋李洪烈林成浴宋高俊南昌航空大学信息工程学院南昌330063 海军航空工程学院青岛分院航空电子系山东青岛266041

针对标准遗传算法在解决比例速率约束下多用户OFDM系统的功率分配出现的收敛速度慢和早熟收敛问题,提出了一种基于多种群遗传策略的功率分配算法。提出算法以业务公平指数为适应度值和以最优个体保持代数为算法终止依据。各个种群使用... 详细信息

针对标准遗传算法在解决比例速率约束下多用户OFDM系统的功率分配出现的收敛速度慢和早熟收敛问题,提出了一种基于多种群遗传策略的功率分配算法。提出算法以业务公平指数为适应度值和以最优个体保持代数为算法终止依据。各个种群使用不同的控制参数,通过移民算子相互联系。仿真结果表明,提出的算法的收敛速度(100代左右)比标准遗传算法的收敛速度(300代左右)快且收敛结果稳定(都基本趋于0),在最大化总容量的同时很好地维持了用户比例速率公平性。

关键词：标准遗传算法多种群遗传算法比例速率约束收敛速度早熟收敛

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云自适应遗传算法有能力约束的车辆调度优化

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重庆大学学报（自然科学版） 2013年第8期36卷 40-46页

作者：蹇洁王旭葛显龙重庆大学机械工程学院重庆400044 重庆邮电大学经济管理学院重庆400065 重庆交通大学管理学院重庆400074

针对与车辆调度成本密切相关的运输量和车辆利用率,建立油耗费用和固定费用最小的车辆调度模型。根据车辆调度问题实时性和复杂性的要求,提出云模型理论与遗传算法相结合的云自适应遗传算法,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进标... 详细信息

针对与车辆调度成本密切相关的运输量和车辆利用率,建立油耗费用和固定费用最小的车辆调度模型。根据车辆调度问题实时性和复杂性的要求,提出云模型理论与遗传算法相结合的云自适应遗传算法,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进标准遗传算法中固定设置交叉和变异概率的方式,克服了标准遗传算法搜索速度慢及易早熟的缺陷,设计基于最大保留机制的交叉和变异算子,提高了算法的收敛性和鲁棒性。最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证。

关键词：车辆调度问题标准遗传算法云遗传算法云模型

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基于量子遗传算法的多峰函数优化研究

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制造业自动化 2013年第5期35卷 94-96页

作者：赵静路银川孔金生中州大学工程技术学院郑州450044 郑州大学电气工程学院郑州450002

针对标准遗传算法在多峰函数寻优中出现的局部收敛性及精度不高等问题,提出了一种基于量子遗传算法的多峰函数优化算法。该算法融合了量子计算和遗传算法的思想,通过量子比特编码和量子旋转门调整策略更新种群。仿真结果表明该优化算法... 详细信息

针对标准遗传算法在多峰函数寻优中出现的局部收敛性及精度不高等问题,提出了一种基于量子遗传算法的多峰函数优化算法。该算法融合了量子计算和遗传算法的思想,通过量子比特编码和量子旋转门调整策略更新种群。仿真结果表明该优化算法收敛速度快,能跳出局部最优,在多峰函数寻优中具有有效性和可行性。

关键词：标准遗传算法量子遗传算法多峰函数优化

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基于多种群模拟退火算法求解TSP问题

基于多种群模拟退火算法求解TSP问题

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作者：陈晗滨五邑大学

学位级别：硕士

TSP(traveling salesman problem)旅行商问题是一种典型的NP问题,即求解该问题在最差情形下所具有的时间复杂度将随着问题不断增大的规模按照指示方式增长,传统的求解方法使其目前仍无法找到一个基于时间多项式的有效算法。模拟退火算法... 详细信息

TSP(traveling salesman problem)旅行商问题是一种典型的NP问题,即求解该问题在最差情形下所具有的时间复杂度将随着问题不断增大的规模按照指示方式增长,传统的求解方法使其目前仍无法找到一个基于时间多项式的有效算法。模拟退火算法(SA)自提出以来为该类问题的求解提供了快速、高效的途径,并在特定规模范围内的TSP问题的求解上取得良好的效果。然而SA自身往往由于全局搜索能力不足等缺陷,对于大规模TSP问题容易出现全局解空间范围窄与陷入局部极值等缺陷。本文采用基于多种群的模拟退火算法求解TSP问题。该算法一方面通过引进一种基于多算子协作的解产生函数来实现新解生成操作以提高算法的全局搜索能力。另一方面引入多种群机制实现运算过程中基于不同参数配置的多个种群并行运算,以实现多种群机制引进后对求解精度的提高能力。本文通过对SA算法进行改进后,分别对城市规模为14、31和34的传统TSP问题进行算法验证与仿真。结果表明基于改进多种群模拟退火算法所求最优解相比传统算法具有更高的质量与准确度。

关键词：进化算法 TSP问题标准遗传算法多种群遗传算法积木原理模拟退化算法

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基于多种群遗传算法的网络编码链路优化

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中国电子商情·通信市场 2013年第3期 32-38页

作者：贾诗炜林静北京邮电大学理学院北京100876

网络编码技术在改变了传统的路由网络只进行存储和转发的功能的基础上,有效地提升了网络的传输性能.但编码的引入带来了CPU计算负担加重、缓存消耗增大等问题,为了减少或克服额外开销.本文提出了在代数网络编码基础上的网络编码链路优... 详细信息

网络编码技术在改变了传统的路由网络只进行存储和转发的功能的基础上,有效地提升了网络的传输性能.但编码的引入带来了CPU计算负担加重、缓存消耗增大等问题,为了减少或克服额外开销.本文提出了在代数网络编码基础上的网络编码链路优化模型.在此模型上,给出了一种基于改进的遗传算法的最小化编码节点的算法(Multi-Population Genetic Algorithm). MPGA在标准遗传算法SGA的基础上进行了一定修改,有效的降低了算法寻优时间,避免了遗传算法的局部收敛问题.通过仿真模拟,MPGA算法较SGA算法找到的需要编码的网络节点的数目更少,且找到最优解的运行时间也更少,速度更快.

关键词：网络编码多种群遗传算法标准遗传算法

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基于MATLAB遗传算法工具箱的非线性电路求解

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长春工程学院学报（自然科学版） 2013年第2期14卷 83-86页

作者：姚齐国刘玉良李林刘娟意叶继英胡佳文浙江海洋学院船舶与海洋工程学院浙江舟山316000

结合非线性电路,将非线性方程组的求解转化为用遗传算法求解目标函数的最小值问题,借助MATLAB的遗传算法与直接搜索工具箱(GADS)采用标准遗传算法较详细地介绍了其求解过程。结果表明,用该方法求解非线性方程组不仅方便快捷,而且近似解... 详细信息

结合非线性电路,将非线性方程组的求解转化为用遗传算法求解目标函数的最小值问题,借助MATLAB的遗传算法与直接搜索工具箱(GADS)采用标准遗传算法较详细地介绍了其求解过程。结果表明,用该方法求解非线性方程组不仅方便快捷,而且近似解精度较高,突出了遗传算法在非线性电路数值计算中的优越性。该方法可以推广应用于其他非线性问题的求解。

关键词：非线性电路数值求解标准遗传算法 MATLAB

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差分进化算法在三峡电站厂内经济运行中的应用

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水文 2012年第5期32卷 69-71,80页

作者：刘国帅杨侃陈静周景舒周冉郑姣河海大学水文水资源学院江苏南京210098 江苏连云港市水利局江苏连云港222000

差分进化算法是一种基于群体进化的算法,具有记忆个体最优解和种群内信息共享的特点,即通过种群内个体间的合作与竞争来实现对优化问题的求解,其本质是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法。本文将差分进化算法用于求解三峡... 详细信息

差分进化算法是一种基于群体进化的算法,具有记忆个体最优解和种群内信息共享的特点,即通过种群内个体间的合作与竞争来实现对优化问题的求解,其本质是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法。本文将差分进化算法用于求解三峡电站厂内经济运行问题,同时又将该算法与标准遗传算法相比较,结果显示差分进化算法优化效果明显优于标准遗传算法,差分进化算法的全局的收敛性比标准遗传算法强,差分进化算法是求解大型水电站经济运行问题的有效方法。

关键词：经济运行差分进化算法标准遗传算法

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基于遗传算法的平面桁架结构截面优化设计方法研究

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中国建筑金属结构 2013年第4X期 2-2页

作者：章弦李文芳华南理工大学土木与交通学院广东广州510640 华南理工大学材料科学与工程学院广东广州510640

本文分别采用标准遗传算法和多种群并行遗传算法对平面桁架结构进行了截面优化设计,得到两种优化算法优化后的桁架总重量、杆件最大应力、节点最大位移的情况。对两种优化方法进行比较,结果发现多种群并行遗传算法能够更有效地避免局部... 详细信息

本文分别采用标准遗传算法和多种群并行遗传算法对平面桁架结构进行了截面优化设计,得到两种优化算法优化后的桁架总重量、杆件最大应力、节点最大位移的情况。对两种优化方法进行比较,结果发现多种群并行遗传算法能够更有效地避免局部收敛,更准确地找到全局最优解。

关键词：标准遗传算法多种群并行遗传算法平面桁架

来源：评论

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