检索结果-内蒙古大学图书馆

电力系统及其自动化学报 2007年第6期19卷 66-71页

作者：周双喜郑智鲁宗相戴剑锋王淼清华大学电机系电力系统国家重点实验室北京100084

考虑了无功规划中负荷预测水平的不确定性,提出了多种负荷预测方式下综合效果最优的无功规划模型。在用遗传算法求解规划问题时,未成熟收敛现象是不可忽视的问题。该文分析了未成熟收敛现象产生的根本原因,并基于移民和人工选择的遗传... 详细信息

考虑了无功规划中负荷预测水平的不确定性,提出了多种负荷预测方式下综合效果最优的无功规划模型。在用遗传算法求解规划问题时,未成熟收敛现象是不可忽视的问题。该文分析了未成熟收敛现象产生的根本原因,并基于移民和人工选择的遗传算法思想(GAMAS),引入了多种群遗传算法(MPGA),并根据其特点进行了一定的改进,较好地改善了简单遗传算法(SGA)的未成熟收敛现象,提高了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。通过实际算例,证明了本算法在寻优有效率和成功寻优的迭代次数方面与SGA相比都有较大地改善。

关键词：无功规划多种群遗传算法简单遗传算法未成熟收敛

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遗传算法的分析及其改进

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计算机仿真 2009年第7期26卷 228-231页

作者：曹椋焱李光布李景辉上海师范大学数理信息学院上海200234 上海师范大学机械与电子工程学院上海201418

针对遗传算法的来源、基本原理、数学机理、特点进行了论述;然后详细分析了简单遗传算法在应用过程中出现收敛过慢和早熟现象的原因,并简单介绍了一种基于个体适应值的自适应调整交叉率和变异率的自适应遗传算法(AGA)。为了提高遗传算... 详细信息

针对遗传算法的来源、基本原理、数学机理、特点进行了论述;然后详细分析了简单遗传算法在应用过程中出现收敛过慢和早熟现象的原因,并简单介绍了一种基于个体适应值的自适应调整交叉率和变异率的自适应遗传算法(AGA)。为了提高遗传算法的收敛性能,在分析其不足后,从三个方面进行改进并提出一种改进算法(IAGA)。最后,针对几种优化问题对所提出的算法和AGA进行了性能比较,证明提出的改进算法在达到最优解的收敛性能方面有了明显的提高。

关键词：简单遗传算法自适应遗传算法适应值

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基于异构多种群的一种改进遗传算法

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微电子学与计算机 2004年第6期21卷 71-73页

作者：孟佳娜王立宏烟台大学计算机科学与技术学院烟台264005

针对简单遗传算法存在的问题,基于提高遗传算法搜索效率和收敛性,提出了一种基于异构多个种群的改进的遗传算法IMGA。该算法首先利用多个异构子种群并行进化的结果初步确定较好解,进化到一定时间后,把得到的优质解按照新的变异算子进一... 详细信息

针对简单遗传算法存在的问题,基于提高遗传算法搜索效率和收敛性,提出了一种基于异构多个种群的改进的遗传算法IMGA。该算法首先利用多个异构子种群并行进化的结果初步确定较好解,进化到一定时间后,把得到的优质解按照新的变异算子进一步寻找最优解。仿真结果验证了算法的良好性能。

关键词：简单遗传算法交叉算子变异算子函数优化

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一种遗传算法适应度函数的改进方法

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计算机应用与软件 2006年第2期23卷 108-110页

作者：张思才张方晓中国工程物理研究院结构力学研究所四川绵阳621900

针对简单遗传算法中线性适应度函数随进化过程恒定不变的缺点,提出一种可随进化代数动态调整的非线性适应度函数。以典型的遗传算法测试函数为算例,分别以Goldberg提出的线性拉伸方法[1]与文中提出的改进遗传算法进行计算。计算结果表... 详细信息

针对简单遗传算法中线性适应度函数随进化过程恒定不变的缺点,提出一种可随进化代数动态调整的非线性适应度函数。以典型的遗传算法测试函数为算例,分别以Goldberg提出的线性拉伸方法[1]与文中提出的改进遗传算法进行计算。计算结果表明文中提出的动态适应度函数对简单遗传算法的改进有较明显的效果。

关键词：遗传算法适应度函数优化计算简单遗传算法改进遗传算法进化过程计算结果动态调整测试函数拉伸方法

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适用于演化硬件的遗传算法

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计算机工程与设计 2014年第9期35卷 3244-3248页

作者：陈芹芹姚睿南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016

为提高演化硬件在演化过程中的收敛速度,实现复杂的演化硬件,研究以Xilinx公司的Virtex-5Pro系列开发板作为硬件平台的基于SOPC的自演化系统。分析简单遗传算法与量子遗传算法对种群的适应度以及收敛速度的影响;实验中通过全加器电路和... 详细信息

为提高演化硬件在演化过程中的收敛速度,实现复杂的演化硬件,研究以Xilinx公司的Virtex-5Pro系列开发板作为硬件平台的基于SOPC的自演化系统。分析简单遗传算法与量子遗传算法对种群的适应度以及收敛速度的影响;实验中通过全加器电路和2位乘法器电路实现了自演化系统的验证。结合实例,对2种算法分别进行仿真,仿真结果表明,相对于标准遗传算法而言,量子遗传算法效率更高、更适应于进化复杂的大规模电路。

关键词：演化硬件简单遗传算法量子遗传算适应度收敛性

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应用改进实数编码遗传算法的三相异步电动机优化设计

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中小型电机 2005年第2期32卷 1-5页

作者：韩力李景灿重庆大学重庆400044

为了更好地将遗传算法应用于三相异步电动机的优化设计,论文对简单遗传算法进行了改进,提出了采用双亲四子交叉算子、自适应变异算子及多轮次循环优化策略的改进实数编码遗传算法(IRGA),采用退火罚函数方法对约束条件进行处理,并用3个... 详细信息

为了更好地将遗传算法应用于三相异步电动机的优化设计,论文对简单遗传算法进行了改进,提出了采用双亲四子交叉算子、自适应变异算子及多轮次循环优化策略的改进实数编码遗传算法(IRGA),采用退火罚函数方法对约束条件进行处理,并用3个经典数学函数进行了验证。在研究三相异步电动机优化设计特点的基础上,提出了10个优化变量、8个约束条件的电机优化设计数学模型,将IRGA应用于Y系列三相异步电动机优化设计,分别以提高效率和降低材料成本为目标进行了优化。结果表明,IRGA能有效提高电机效率和降低电机主要材料成本,算法可靠有效,具有工程实用价值。

关键词：三相异步电动机实数编码遗传算法优化设计应用改进简单遗传算法约束条件材料成本罚函数方法交叉算子优化策略变异算子数学函数设计特点优化变量数学模型电机效率实用价值自适应行处理 Y系列高效率轮次

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改进遗传算法在无功优化中的应用研究

改进遗传算法在无功优化中的应用研究

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作者：蒲永红山东大学

学位级别：硕士

电力系统的无功优化控制，不仅能有效地降低系统的有功功率损耗，而且还可以改善电网的电压质量，对系统的安全稳定、经济运行具有非常重要意义。无功优化问题是一个含有连续变量和离散变量的混合优化问题，求解过程相当复杂。传统的非... 详细信息

电力系统的无功优化控制，不仅能有效地降低系统的有功功率损耗，而且还可以改善电网的电压质量，对系统的安全稳定、经济运行具有非常重要意义。无功优化问题是一个含有连续变量和离散变量的混合优化问题，求解过程相当复杂。传统的非线性规划、线性规划、混合整数等优化算法依赖于精确的数学模型，一般要求所处理问题的目标函数连续、可导。算法所求最终解和选取的初始值密切相关，只有初始点离全局最优点较近时，才可能达到真正的最优。此外，不能实现对离散变量的精确处理，因而用于含有离散变量的无功优化问题时，其结果会有较大误差。为克服这些缺点，研究人员逐渐把人工智能方法运用于无功优化这一领域。在全面掌握当前电力系统无功优化研究进展的基础上，本文系统探讨了求解无功优化的经典算法和现代人工智能算法，总结分析了它们各自的特点及使用情况。为提高解的质量与计算效率，本课题对无功优化的数学模型、求解算法进行了较为深入研究，进而提出了一种用于无功优化的改进遗传算法。为满足电力系统的经济性要求，本文以有功损耗最小为目标函数。同时，考虑到电网的安全运行，采用罚函数的方式来处理电压及发电机无功出力的约束条件，建立以三者综合最优为目标的数学模型。此外，为了提高遗传算法无功优化的计算速度，本文综合比较了三种常用的罚系数取值方式，选用了按指数规律变化的罚系数。简单遗传算法用于无功优化时存在“早熟”、容易陷入局部最优、计算速度慢，对控制变量的处理存在较大误差等缺点。针对于此，本文对简单遗传算法进行了改进：采用混合编码方式精确处理离散变量，分阶段设计了不同的适应度函数，在进化前后期采用不同选择方式的遗传操作，以及针对编码方式，使用算术交叉和小变异操作等。改进后的算法除保留了简单遗传算法的多点搜索、鲁棒性强的优点之外，收敛速度得到提高，算法的适用性及全局搜索能力增强。遗传算法应用于无功优化问题时计算速度比较慢，除了算法自身的原因之外，另外一个重要的因素就是要反复的求解潮流方程。潮流计算的快慢直接影响到整个算法的计算速度。本文在研究常用潮流算法之后，采用其中计算速度快的X-B型快速解耦法，并进一步从两方面对其在遗传算法无功优化程序中的应用做了改进。一方面，根据快速解耦法中X′的构成与遗传算法中的个体无关，将以往程序计算过程中反复形成X′改为一次构成，在之后的计算中，直接调用即可。另一方面，考虑到潮流计算收敛精度对计算速度及遗传算法群体更新的影响，本文在遗传进化前期，采用收敛精度低的潮流计算，后期采用收敛精度高的计算。通过以上两方面的改进，可以有效地提高无功优化的计算速度，减少计算时间。本文最后使用MATLAB语言分别编写了简单遗传算法和改进遗传算法的无功优化程序，结合IEEE14节点和IEEE30节点无功优化仿真对两种算法进行对比分析。结果表明，与简单遗传算法相比，改进算法具有更好的全局收敛能力和更高的计算速度。

关键词：无功优化数学模型简单遗传算法改进遗传算法潮流计算 MATLAB语言

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基于自适应遗传算法的多用户检测

基于自适应遗传算法的多用户检测

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作者：任艳楠兰州大学

学位级别：硕士

码分多址(CDMA)是第三代移动通信系统普遍采用的一种多址通信技术.通常可用功率控制和多用户检测技术来解决这个问题.因此,多用户检测技术的发展是近年来通信技术中最重要的新进展之一.自从1986年***提出了最佳多用户检测器以来,多用户... 详细信息

码分多址(CDMA)是第三代移动通信系统普遍采用的一种多址通信技术.通常可用功率控制和多用户检测技术来解决这个问题.因此,多用户检测技术的发展是近年来通信技术中最重要的新进展之一.自从1986年***提出了最佳多用户检测器以来,多用户检测的理论和方法得到了迅速发展.最佳多用户检测器可以将由多址干扰引起的误码率降到最小,但需要的条件比较苛刻,而且运算量太大,属于一个NP问题.因此,寻求性能测度优良的多用户检测器是现代通信信号处理的重要研究内容之一.该文在分析各种多用户检测技术的基础上,通过将码分多址通信系统中的最佳多用户检测系统视为组合优化问题,利用遗传算法可以全局寻优以及具有并行运算的优势,提出了基于简单遗传算法的多用户检测器、基于自适应遗传算法的多用户检测器和基于禁忌遗传算法的多用户检测器.仿真表明,无论是抗多址干扰还是抗远近效应的能力,上述三种方法都明显优于传统的检测器,且基于自适应遗传算法的多用户检测器更为易于实时应用和硬件实现.

关键词：多用户检测自适应遗传算法禁忌遗传算法简单遗传算法直接序列扩频

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基于遗传算法实现覆盖率驱动的仿真验证技术研究

基于遗传算法实现覆盖率驱动的仿真验证技术研究

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作者：王磊浙江大学

学位级别：硕士

随着集成电路产业的快速发展,保证仿真验证中芯片的功能定义与寄存器传输级(RTL)的描述一致,已成为当前芯片仿真验证过程中的关键问题。覆盖率驱动的仿真验证具有良好的可靠性和有效性,然而目前其在验证中采用的随机向量生成技术会产生... 详细信息

随着集成电路产业的快速发展,保证仿真验证中芯片的功能定义与寄存器传输级(RTL)的描述一致,已成为当前芯片仿真验证过程中的关键问题。覆盖率驱动的仿真验证具有良好的可靠性和有效性,然而目前其在验证中采用的随机向量生成技术会产生大量的重复向量,导致覆盖率收敛缓慢、仿真验证效率低下,进而影响到芯片设计的整个进程。本文首先提出了一种将简单遗传算法(SGA)应用于覆盖率驱动的仿真验证中的具体方法。该方法对SGA在仿真中的编码层次进行了定义,将当前代和历史代的覆盖率信息引入个体适应度的评估中,通过筛选SGA提供的遗传策略将比例选择、均匀交叉、单点变异作为遗传策略,并对变异策略进行了一定的改进。该方法以NCC硬件加速器为验证对象,在Matlab和基于VMM方法学的验证平台中分别进行了实验,并且与使用全随机向量生成和不同遗传算法的仿真验证进行了对比。实验结果表明,该方法有效提升了覆盖率驱动的仿真验证效率。本文还进一步提出了基于精英策略的遗传算法(EGA),并将其应用到覆盖率驱动的仿真验证中。该方法利用精英个体对简单遗传算法进行改造,构建了一种具有特定结构和内容的精英向量集,同时使用精英选择和精英交叉策略进行遗传,并设计了一种具有自适应能力的精英交叉概率函数进行交叉操作。实验结果表明,在实际的验证环境中,本文提出的EGA不仅相较于全随机向量生成方法有了很大提高,相比于SGA也获得了更高的验证效率。

关键词：集成电路验证覆盖率驱动的仿真验证简单遗传算法精英遗传算法

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基于遗传算法的流水车间调度的方法及实际应用

基于遗传算法的流水车间调度的方法及实际应用

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作者：沈爱莲浙江工业大学

学位级别：硕士

车间资源的有限性对能否有效利用车间现有资源完成任务、以最快的速度响应市场需求以及促使制造型企业赢得市场竞争等方面都会产生着制约作用。调度的任务是根据生产目标和约束,为每个加工对象确定具体的加工路线、时间、机器和操作等... 详细信息

车间资源的有限性对能否有效利用车间现有资源完成任务、以最快的速度响应市场需求以及促使制造型企业赢得市场竞争等方面都会产生着制约作用。调度的任务是根据生产目标和约束,为每个加工对象确定具体的加工路线、时间、机器和操作等。优良的调度策略对于提高生产系统的最优性、提高经济效益都有着极大的作用。但是由于资源约束和工艺约束的并存,迄今计算复杂性理论表明,多数调度问题属于NP-hard(Nonde-terministicpolynomial-Hard,非确定性多项式)难问题,目标解的搜索涉及解空间的组合爆炸。同时,实际车间中的各种动态事件难以预计,以致车间调度问题异常复杂,迄今为止还没有一种通用有效的调度策略。针对目前国内外车间调度的研究现状以及存在的问题,本文对流水车间调度问题进行了详细地分析。为了克服简单遗传算法出现过早收敛的缺陷,对交叉算子和选择算子进行了改进,并将改进的遗传算法应用于具体的车间调度实例。另外,研究了混合流水车间调度的描述以及混合遗传算法的编码、求解方法。同时将这种方法应用于吉利豪情汽车制造有限公司的发动机加工车间中连杆、缸体等工件的加工生产调度问题。使用该改进算法大大减少了机器的等待时间,提高了生产效率,证明了其有效性。

关键词：生产调度流水车间简单遗传算法改进遗传算法混合遗传算法

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