检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：姚文俊华中科技大学

学位级别：硕士

目前,人工神经网络(ANN)已成为故障诊断领域中最活跃的研究方向之一,有越来越多的研究集中于人工神经网络的诊断上来.遗传算法(GA)由于其并行搜索机制和全局搜索特点,可以与ANN相结合用于故障诊断.GA与ANN的结合主要表现在两个方面:(1)... 详细信息

目前,人工神经网络(ANN)已成为故障诊断领域中最活跃的研究方向之一,有越来越多的研究集中于人工神经网络的诊断上来.遗传算法(GA)由于其并行搜索机制和全局搜索特点,可以与ANN相结合用于故障诊断.GA与ANN的结合主要表现在两个方面:(1)辅助式结合;(2)合作式结合.而这种合作式结合又分成三种方式:第一种方式是固定网络拓扑结构的情况下,利用GA确定网络的连接权重;第二种方式是直接利用GA优化NN的结构,然后用BP算法训练网络;第三种方式是NN网络学习规则的进化.本论文选取GA训练ANN的网络权值作为研究方向.在论文中,首先针对标准GA的不足,提出了三条改进的方案:(1)对初始种群进行正交化设计来选取;(2)变固定的交叉率和变异率为自适应变化;(3)将局部搜索能力强的爬山法与GA接合,引进自适应的正交局部搜索算子.并用改进的正交局部自适应GA对经典的多峰测试函数进行性能测试,结果表明正交局部自适应GA在各项性能指标均优于标准GA.其次针对BP网络中BP算法是在梯度法的基础上推导出来的,在多峰值和函数不可微时,搜索不到全局最优,易陷入局部极小的特点,把正交局部自适应GA与BP结合起来形成一种混合学习算法,再用混合学习算法训练BP网络.为验证新的学习算法的性能,我们把混合智能算法进行了几个方面的应用,通过收敛速度、误差函数来说明混合智能学习算法在训练神经网络权值优于BP算法.然后依据网络的权值可以和故障模式相对应,把GA与BP算法相结合的混合学习算法用于某一音频电路进行诊断,并给出了一个学习实例和故障的诊断实例.最后对全文进行了总结.

关键词：标准遗传算法正交设计正交局部自适应搜索算子 BP算法智能故障诊断

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一种改进的遗传算法解决旅行商问题

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解放军理工大学学报（自然科学版） 2004年第5期5卷 30-33页

作者：杨照选贺建民周晓兰解放军理工大学通信工程学院江苏南京210007 解放军理工大学指挥自动化学院江苏南京210007 总参军训和兵种部自动化工作站北京100851

标准遗传算法在解决旅行商问题时效率不高 ,容易陷于局部最优解。为了解决这一问题 ,提出了一种改进的遗传算法。改进后的算法在选择操作时 ,采取了精英个体保留策略和锦标赛方法 ,扩大染色体的选择范围 ,加大了适应度好的染色体被选中... 详细信息

标准遗传算法在解决旅行商问题时效率不高 ,容易陷于局部最优解。为了解决这一问题 ,提出了一种改进的遗传算法。改进后的算法在选择操作时 ,采取了精英个体保留策略和锦标赛方法 ,扩大染色体的选择范围 ,加大了适应度好的染色体被选中的概率 ;交叉操作时加入父染色体中边的信息 ;在参数选择上 ,使交叉概率和变异概率与染色体的个体适应值联系 ,保护适应度好的染色体进入下一代。用程序实现了两种算法 ,通过比较。

关键词：旅行商问题模式定理标准遗传算法改进遗传算法

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基于改进型遗传算法的神经网络参数优化

引用

广东自动化与信息工程 2004年第1期25卷 7-9页

作者：刘亚营刘以建上海海运学院

针对标准遗传算法的不足,文中提出一种改进型遗传算法,它将标准遗传算法和BP算法有机结合,兼具了标准遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特征,并将其应用于船舶自动舵神经网络控制器的训练中,取得较满意的结果。

关键词：标准遗传算法 SGA 改进型遗传算法 IGA BP算法船舶自动舵神经网络控制器编码收敛

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基于混合遗传算法的建筑结构优化设计

引用

东北大学学报（自然科学版） 2003年第10期24卷 990-993页

作者：张延年刘斌郭鹏飞东北大学资源与土木工程学院辽宁沈阳110004 辽宁工学院土木建筑系辽宁锦州121001

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点·算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺... 详细信息

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点·算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法·

关键词：全局最优离散变量结构优化单向搜索算法遗传算法标准遗传算法混合遗传算法

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气动优化设计中的紧凑混合遗传算法

引用

弹箭与制导学报 2003年第1期23卷 65-68页

作者：王晓鹏西北工业大学

与传统的梯度法相比,遗传算法的缺点在于计算过多的目标函数适应值而增加了优化设计的计算量。为了提高遗传算法的优化效率,把传统的梯度法与遗传算法相结合,建立了气动优化设计中的紧凑混合遗传算法(CHGA)。该算法将梯度法作为遗传算... 详细信息

与传统的梯度法相比,遗传算法的缺点在于计算过多的目标函数适应值而增加了优化设计的计算量。为了提高遗传算法的优化效率,把传统的梯度法与遗传算法相结合,建立了气动优化设计中的紧凑混合遗传算法(CHGA)。该算法将梯度法作为遗传算法中的一个遗传算子加入到遗传算法中,在保持遗传算法原有良好的全局性等优点的前提下改善算法的效率。应用混合遗传算法进行跨音速翼型的反设计和波阻优化设计,并与采用优选策略的标准遗传算法的设计结果进行比较。结果表明混合遗传算法能有效的提高气动优化设计的效率。

关键词：气动优化设计紧凑混合遗传算法跨音速翼型梯度算法标准遗传算法

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应用混合遗传算法的建筑结构优化设计

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辽宁工学院学报 2003年第6期23卷 58-61页

作者：董锦坤张延年郭鹏飞宁丽莎辽宁工学院土木建筑系辽宁锦州121001 东北大学资源与土木工程学院辽宁沈阳110006 辽宁省农业经济学校辽宁锦州121001

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点。算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约... 详细信息

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点。算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题。这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法。

关键词：混合遗传算法建筑结构单向搜索算法标准遗传算法个体适应度应力约束截面尺寸约束

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基于期望配置的带可调整因子的二维模糊控制算法研究

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计算机测量与控制 2002年第10期10卷 651-652,677页

作者：张立岩叶景楼刘建辉辽宁工程技术大学辽宁阜新123000

文章分析了带可调整因子的二维模糊控制系统的性能 ;通过在遗传算法的适应度函数中引入控制性能因素 ,研究按控制期望配置可调整因子。本文的仿真曲线验证了其可行性。

关键词：二维模糊控制可调整因子标准遗传算法适应度函数控制性能因数

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光电子技术与激光基础

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电子科技文摘 2002年第6期 29-29页

0210551用透射反射扫描法检测光学薄膜的激光损伤[刊)/甘荣兵//强激光与粒子束.-2002,14(1).-45～48(K)

关键词：光电子技术光脉冲光学薄膜扫描法带隙结构信息工程大学光学元件标准遗传算法衍射积分人为边界

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遗传算法在Job-Shop调度问题中的应用研究

遗传算法在Job-Shop调度问题中的应用研究

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作者：张作坤北京航空航天大学

学位级别：硕士

该文针对一个相对实际的Job-Shop调度问题模型,设计了一个求解Job-Shop问题调度问题的标准遗传算法,对遗传算法的编码/解码,遗传算子和设计进行了研究.遗传算法优化问题中的应用已经得到子广泛的关注,但是由于面对具体问题时编码/解... 详细信息

该文针对一个相对实际的Job-Shop调度问题模型,设计了一个求解Job-Shop问题调度问题的标准遗传算法,对遗传算法的编码/解码,遗传算子和设计进行了研究.遗传算法优化问题中的应用已经得到子广泛的关注,但是由于面对具体问题时编码/解码方式的不同以及遗传算子设计的不同,使得没有一个能够得出算法控制参数与算法性能之间明确关系的统一理论.但是在实际应用当中,研究人员通常会更加关注算法的性能与效率,因此如何得到具体问题的遗传算法控制参数集是一个至关重的问题.类似于神经网络训练连接权值,该文从亚级遗传算法的角度设计了一个寻找遗传算法最优控制参数的方法并给出了关于最优控制参数结果的相应解释.通过对自然化中微观和宏观过程的模拟,该文尝试了改进的双倍体遗传算法和多种群遗传算法;利用启发式算法生成的调度结果设计了基于启发式调度算法的启发式遗传算法.最后该文给出了启发式算法、标准遗传算法和改进的遗传算法之间的性能比较.

关键词：遗传算法 Job-Shop调度启发式算法标准遗传算法

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一种改进的遗传算法神经网络及其在储层评价中的应用

一种改进的遗传算法神经网络及其在储层评价中的应用

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1996年中国地球物理学会第十二届学术年会

作者：张志兵肖慈珣成都理工学院信物系成都理工学院信物系

一、前言遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行、随机、自适应的搜索算法,它采用群体搜索及群体中个体之间的信息交换策略,隐含并行性的对全局信息的有效利用是它的两大显著特点。遗传算法不依赖于梯度信息,而又... 详细信息

一、前言遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行、随机、自适应的搜索算法,它采用群体搜索及群体中个体之间的信息交换策略,隐含并行性的对全局信息的有效利用是它的两大显著特点。遗传算法不依赖于梯度信息,而又能以概率1收敛于全局最优解,它的大范围搜索能力,强的稳健性,使得它尤其适用于处理传统搜索方法解决不了的复杂和非线性问题。本文提出了对标准遗传算法的四点改进措施,并把改进后的算法作为前向神经网络的学习算法,以此克服BP算法的局部收敛性和收敛速度慢等弊端,为了

关键词：储层评价改进的遗传算法标准遗传算法神经网络

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