基于RBF神经网络优化的装备保障系统效能评估

针对现有装备保障系统效能评估方法存在依赖专家经验、主观性强等问题,提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络优化的装备保障系统效能评估方法。通过完备交叉与预变异策略对遗传算法（GA）进行改进,利用改进的GA对RBF神经网络中心、宽度及输出权值进行全局寻优,并采用优化的RBF神经网络实现装备保障系统效能评估。仿真结果表明,该方法相比AGA-RBF和GA-RBF评估方法能更准确地评估装备保障系统效能值,并且可在一定程度上降低评估过程中主观因素的影响,确保评估结果更客观真实。     

一种改进的抑制早熟收敛的遗传算法

针对遗传算法运算速度低、容易陷入局部最优值、早熟收敛等缺点,提出了遗传算法算子的一些改进策略,对遗传算法的选择、交叉、变异算子以及操作方法进行了改进,采用最佳保留选择策略,改进后的交叉与变异操作,使算法始终保持了种群的多样性,同时也提高了寻优最终结果的精确性.实验表明改进的遗传算法有效的改善了遗传算法的缺点,改进后的算法明显优于传统的遗传算法,该算法具有良好的有效性和可行性.     

一个解决集合覆盖问题的二阶段遗传算法

针对集合覆盖问题,提出一个高效的可解决大规模数据的二阶段遗传算法.二阶段遗传算法可以分为数据约简阶段和启发式求解阶段,论文形式化地描述了数据约简阶段的相关定义、定理和算法,证明了该约简方法的有效性;并给出了启发式求解阶段中针对集合覆盖问题的遗传算法中选择、交叉、变异算子的设计方法.对Beasley提出的45个测试用例的测试结果验证了二阶段遗传算法的求解效率和求解质量高于其它遗传算法.     

一种新的基于遗传操作的改进型遗传算法

交叉与变异是遗传算法的重要操作,提出了一种新的基于遗传操作的改进型遗传算法.采用最优保留和改进的轮盘赌选择方法,通过基因交叉概率控制交叉,根据高斯分布改进了交叉算子和变异算子,保证了算法的全局搜索能力、局部搜索能力及收敛速度.通过标准函数的数值实验,验证了新算法的有效性.     

基于模糊推理动态调整遗传算法交叉率和变异率的方法

标准遗传算法的交叉率和变异率是随机选择的.在指出这种选择具有盲目性的基础上,提出了利用模糊推理动态调整交叉率和变异率的改进遗传算法,并通过模糊神经网络参数优化的实例对该改进算法与标准遗传算法进行比较.实验结果表明新算法对交叉率和变异率有效地进行动态控制,不仅保留了标准遗传算法的优点,又加强了全局搜索能力和加快了收敛速度,是一种很有前途的算法.     

遗传算法中交叉和变异概率选择的自适应方法及作用机理

在指出了传统遗传算法中交叉和变异概率的选择具有盲目性的基础上, 提出了遗传算法中交叉和变异概率选择的改进措施, 对其作用机理进行了深入的分析, 指出改进算法体现了自适应策略. 用一个非常复杂的数学函数对新算法进行了测试, 结果表明改进算法克服了传统遗传算法难以解决的早熟和局部收敛的问题.     

基于自适应遗传算法的粗糙集属性约简算法

为了获得有效的最小属性约简,提出了一种基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法。该算法将属性的相对核加入遗传算法的初始种群以提高算法的收敛速度。通过采用自适应交叉和变异、修剪相似个体、动态补充新个体等遗传操作,增加了群体的多样性,避免了“早熟”现象。仿真结果表明,算法在约简的效率和准确性方面都取得了较好的结果,是一种行之有效的属性约简算法。     

求解决策表最小属性约简的SAGA

首先给出求解决策表核属性集的算法,然后采用动态调节近邻子集的方法改进模拟退火遗传算法,应用于求解决策表的最小属性约简。该约简算法利用核属性集优化初始种群,并采用自适应方式动态选取交叉和变异概率,有效地抑制了早熟收敛现象,提高了算法在解空间中的探索能力和效率。实验结果显示该算法能有效求解决策表最小属性约简问题。     

基于混合遗传算法的兵力分配及优化

探讨并建立了兵力分配问题的数学模型,提出了运用混合遗传算法分配兵力的方法.该方法在引入粒子群算法的社会信息共享机制的基础上,通过采取交叉、变异概率正切递增和最差个体随机变异的改进策略,以达到兵力分配效能最优的目的.实验结果表明,该算法较常规遗传算法有一定的改进,可为指挥员做出科学、有效的决策提供支持.     

基于改进遗传算法的AGV路径规划

为解决基本遗传算法在规划AGV运行路径时存在早熟收敛的问题,对基本遗传算法进行改进优化。用模拟退火法进行种群选择,提高种群的差异性;改进交叉、变异算子自整定策略和精英策略,提高算法的收敛速度;在适应度函数中加入路径曲折度、路径繁忙度和车辆负重度等多个规划指标,使规划出的路径更符合实际。将优化后的算法与基本遗传算法进行比较,仿真结果表明,改进后算法在AGV路径规划中具有高效性。