基于满意域和禁忌域的交互式遗传算法

针对交互式遗传算法中用户易疲劳问题，提出求同算子与求异算子，基于此给出搜索空间的划分及演化方法，提出基于满意域和禁忌域的交互式遗传算法，该方法可以引导遗传算法在不断缩小的空间中产生新个体，从而提高收敛速度，减少进化代数，达到减轻用户疲劳的目的．利用此方法进行服装设计的实验结果表明，该方法可以有效解决用户疲劳问题。     

基于交互式遗传算法的群体评价模型——以水利人才为例

针对水利人才评价的复杂决策问题,提出了一种基于交互式遗传算法的群体评价模型。以交互式遗传算法中适应度值为接口,实现了群体评价方法与交互式遗传算法的结合,通过人工智能技术把定性指标定量化,解决了水利人才评价这类复杂决策问题的优化目标非定量化的问题。在Matlab环境下建立仿真模型,并将其用于水利人才的评价。实验结果表明:该模型是可行和有效的,为这类复杂、模糊的决策问题提供了一种解决方法。     

结构损伤智能识别方法

应用神经网络、遗传算法建立了交互式结构损伤智能识别系统。详细阐述了软件设计的思想及其实现，并对预测结果与实测数据进行了比较。结果表明，将神经网络和遗传算法用于结构损伤识别是有效的、可行的。     

遗传算法在双拣选台旋转货架拣选路径优化中的应用

遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传学机理上的参数搜索算法，能较好地解决ＮＰ完全问题，针对双拣选台分层旋转货架的拣选径优化，提出了一种遗传算法优化方法，仿真结果的该算法的有效性。     

遗传算法在双拣选台旋转货架拣选路径优化中的应用

遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传学机理上的参数搜索算法，能较好地解决ＮＰ完全问题．针对双拣选台分层旋转货架的拣选路径优化，提出了一种遗传算法优化方法．仿真结果表明了该算法的有效性．     

基于联赛评价和知识提取的交互式遗传算法

交互式遗传算法基于用户评价获得进化个体适应值,是解决性能指标难以(无法)显式描述的复杂优化问题的有效方法.为有效解决交互式遗传算法的用户疲劳问题,提高算法的整体性能,提出了一种基于有向图提取进化知识的高性能交互式遗传算法.首先,基于进化种群构造联赛评价对,并确定进化个体的占优关系;然后,建立有向图,利用有向图节点的出度和入度计算进化个体适应值,并确定优势个体和建筑块;最后,基于建筑块生成新个体,参与种群后续进化.在服装进化设计系统中的应用结果表明,本文算法可有效减轻用户疲劳,提高算法的搜索能力.     

基于部件库及交互式遗传算法的三维服装设计

为提高三维服装设计效率,降低专业性要求,提出一种基于部件库及交互式遗传算法的三维服装设计方法.设计适用于遗传操作的三维服装部件数据结构,并利用参数化建模方法构建了典型三维服装部件库;在此基础上,提出基于部件指针的遗传算法编码方式,使之适合于三维部件的遗传操作,并建立三维部件操作的6种约束机制以保证遗传操作的正确性;另外,对服装部件分别评价的交互方式更能准确地获取用户对服装的适应度评分.实例表明,交互式遗传算法与三维服装设计的有机结合,使三维服装设计更为简易、高效,具有更好的实用性.     

改进分层遗传算法在斜拉桥主梁损伤识别中的应用

标准遗传算法在解决像斜拉桥这类复杂结构的损伤识别问题时会出现提前收敛,即所谓“早熟”的现象。为了避免此现象的发生,提高损伤识别的效率与精度,提出一种基于改进分层遗传算法的斜拉桥主梁损伤识别方法。采用索力变化作为优化目标函数,将3种具有不同遗传算子的标准遗传算法与变量微调和灾变策略相结合,形成了一种具有灾变特性的分层遗传算法,以实验室独塔斜拉桥模型作为研究对象进行了数值仿真,结果表明：改进的分层遗传算法成功的避免了标准遗传算法“早熟”现象的发生,能快速有效的完成斜拉桥主梁各种损伤的识别;同时对此方法进行抗噪性分析发现,该方法具有良好的抗噪能力。     

自适应分层遗传算法在函数优化中的应用

通过分析基本遗传算法在函数优化中的应用，研究其不收敛和收敛慢的原因，并在此基础上提出了自适应分层遗传算法。通过实验，证明了改进算法的优越性。     

基于遗传算法的家具造型创新设计

提出了一种基于进化算法的交互式创新进化系统实现方法.充分利用遗传算法的进化功能和ACIS平台的造型优势,以基于树结构的遗传算法作为创新支持,并基于Acis/Hoops平台,开发了一个原型创新进化系统,可辅助设计师完成具有创意的造型设计.实验表明,遗传算法在创新进化系统中有很好的应用前景.     

基于改进量子遗传算法的模型交互修正方法

针对传统有限元模型修正方法低效率、高成本且易陷入局部极值的缺点,提出基于改进量子遗传算法的静力多尺度有限元模型交互修正方法. 依据量子计算理论,对量子比特矢量态进行实数编码,以改进量子旋转门实现旋转角自适应更新,引入量子全局干扰交叉、变异、灾变等遗传操作,设计改进量子遗传算法. 以某钢-混组合梁桥为工程背景建立多尺度有限元模型,建立目标函数,对待修正区域进行分块处理. 利用最大互信息系数对待修正参数进行筛选,给出目标函数权重,通过Python语言实现了基于改进量子遗传算法的静力多尺度有限元模型交互修正. 结果表明,改进量子遗传算法相较于传统遗传算法、量子遗传算法具有更高的性能与精度,自动交互修正方法的效率较高,对材料弹性模量、厚度、车辆荷载等参数的修正与工程实际测试的情况基本吻合,目标函数修正结果相较于有限元计算的初始值,挠度误差降低至1.4%~14.3%,混凝土底板应力误差降低至2.6%~18.8%,钢梁应力误差降低至0%~11.1%.     

并行产品开发中任务智能分配

为了实现并行开发中任务分配的优化与智能算法.运用任务之间的并行度构造了项目C-DSM模型;通过任务序列分解把项目C-DSM模型所描述的复杂任务序列简化为一个或多个简单任务序列;使用"任务-团队匹配矩阵"实现问题领域遗传算法的二维编码;基于遗传算法的基本原理,运用"任务-团队效率矩阵"、"并行层次深度"、以及"开发团队成本列表",开发了一种面向并行开发任务智能化分配的解决方案.最后通过一个实例对该解决方案进行了可行性验证.     

Web站点层次结构抽取算法的分析和实现

为了提高搜索引擎、网站管理及推荐系统的运行效率，提出了一种重构网站层次结构的方法，该方法以人工智能 及图论为基础，通过对标记信息、网站的目录信息以及链接信息等的分析，定义和建立了网站的数据模型：结构标记图 ，并采用最短路径算法（Dijkstral），完成Web站点的层次结构抽取.算法体系由5层构成：显示层、网站层、页面分析 层、预处理层和连接层.实验结果证明该方法能正确地建立网站的层次结构，并具有较快的运行时间.     

近交叉口路中式快速公交站点选址优化

提出一种基于快速公交车辆和到站乘客综合时间效益最优的站点选址优化方法,建立时间效益模型,运用模糊层次分析法和遗传算法求解模型,选取济南市黄岗路站点进行案例分析.结果表明:一个测度单元中快速公交运行时间的权重越大,到站乘客通行时间的权重越小,满足时间效益最优时的缓冲区距离越大,当案例站点设置在交叉口下游25 m处时,综合...     

Interactive Genetic Algorithms with Fitness Adjustment

Noises widely exist in interactive genetic algorithms. However, there is no effective method to solve this problem up to now. There are two kinds of noises, one is the noise existing in visual systems and the other is resulted from user＇s preference mechanisms. Characteristics of the two noises are presented aiming at the application of interactive genetic algorithms in dealing with images. The evolutionary phases of interactive genetic algorithms are determined according to differences in the same individual＇s fitness among different generations. Models for noises in different phases are established and the corresponding strategies for reducing noises are given. The algorithm proposed in this paper has been applied to fashion design, which is a typical example of image processing. The results show that the strategies can reduce noises in interactive genetic algorithms and improve the algorithm＇s performance effectively. However, a further study is needed to solve the problem of determining the evolution phase by using suitable objective methods so as to find out an effective method to decrease noises.     

基于层级模型的嵌套型公共设施选址问题研究

引入分段效用函数,提出了基于层级模型的嵌套型公共设施选址模型。该模型以实现系统的服务效率最大化为目标,考虑服务水平的嵌套性、基本需求全覆盖、需求单一分配、效用优先分配及设施最大容量约束等条件,利用遗传算法,以武汉市某区医院选址问题为例进行案例分析,并将按效用分配与按距离分配的情况进行对比分析,就嵌套情况与非嵌套情况进行比较和讨论。结果表明,按效用分配的嵌套型服务系统具有较高的系统效率。     

动态联盟中合作伙伴选择问题的研究

分析了影响动态联盟伙伴选择的主要因素及目标的权重分配，采用层次分析法中的一致性矩、模糊隶属函数与遗传算法结合来解决动态联盟中伙伴选择问题，并进行了实例仿真，表明了算法的可行性和有效性.此算法基于AHP算法和遗传算法，有利于复杂因素的评价和模型的求，它符合企业管理者的主观意愿和企业的客观情况，是一个较为实用的定量化决策方法.     

基于自适应遗传算法的复合材料层合板铺层顺序优化设计

分析了杂交概率和突变概率对遗传算法收敛性的影响,提出了一种自适应遗传算法,并利用该方法研究了复合材料层合板的铺层顺序优化设计问题。算例结果表明,提出的复合材料层合板铺层顺序优化设计方法能够明显的提高计算效率。