基于改进的遗传算法的盲信号分离

运用改进的遗传算法进行盲信号分离,解决了算法的局部收敛问题。通过改进遗传算法的交叉操作,极大地提高遗传算法的收敛速度;强迫分离矩阵的各个行向量正交,解决算法的奇异性问题。仿真试验表明,该算法有很好的分离效果。     

基于遗传算法的冷却顶板系统运行优化研究

本文对传统的优化控制方法的弊端和缺点进行了分析,针对冷却顶板空调的运行控制优化问题进行了分析研究,建立了系统的能耗优化的数学模型,编写MATLAB程序,运用遗传算法对其进行了优化分析,研究发现：遗传算法可以很好的解决冷却顶板空调系统的优化控制问题;冷却顶板空调在部分负荷时应当采用变水流量的控制方式。该研究为冷却顶板系统的运行优化提供了依据。     

关于导热反问题的一种遗传算法

导热反问题是一个不适定问题，它的求解往往是一项很复杂的计算任务．为了简化计算任务，缩短计算时间，文章提出一种解决导热反问题的遗传算法，该算法在遗传算法的基础上，针对导热反问题的不适定性特点，巧妙地优化遗传种群，较好地解决导热反问题。     

大气污染总量控制遗传算法的实现与性能优化

介绍基于遗传算法的大气污染总量控制方法中遗传算法软件的结构设计、功能模块实现与性能优化技术,并给出若干关键功能模块的完整实现代码。对该软件进行性能检验的结果表明,该软件能稳定地求得问题的全局最优解,具有很好的推广应用前景。     

带时间窗的车辆路由问题的改进遗传算法

提出了一种改进的遗传算法,使用了一种新的染色体编码方式,和与之对应的启发式交叉算子,同时采取了竞争选择的淘汰机制,通过对Solomon提出的100个点的标准算例的计算验证,证明了该算法能够很好地解决各类带时间窗的车辆路由问题,通过和混和遗传算法的比较,证明了该算法在计算时间、收敛速度上都有大的优势.该算法计算得到的解在总行驶距离相差不大的情况下使用车辆数较少.     

基于EDGA的托包机构优化设计

提出了在包装机械设计中求解多参数问题的遗传算法，讨论了遗传算法中求解多参数问题的关键技术，包括一种改进的遗传算法，避免了标准遗传算法可能过早地收敛于局部最优解，并加快了全局最优解的收敛速度，给出了在凸轮连杆机构中求解多参数问题的实例。该遗传算法可以有效地解决设计中存在多个参数的优化组合问题。     

基于RBAC通用权限解决方案

采用从简单到复杂的方法,深入浅出地进行基于RBAC(角色的访问控制方法)的权限管理的设计,同时对角色的访问控制方法上进一步扩展和延伸,对实际应用系统中不能很好解决数据权限的管理的问题提出很好地解决方法,可以同时解决功能权限和数据权限管理问题,以满足多层次组织、大型复杂的业务系统中权限管理方面的集中控制和授权。     

基于遗传算法的道路纵断面优化研究

针对传统道路纵断面优化大多采用局部优化的方法,把遗传算法用于道路纵断面优化设计当中,更好地解决传统算法难于解决的一些问题。     

基于改进遗传算法的水轮发电机振动荷载参数识别

根据水轮发电机现场振动测试实验数据,采用改进的遗传算法研究了水轮发电机运行过程中振动荷载反演问题。与传统的参数反演方法相比,遗传算法并不是基于对目标函数梯度方向搜索,而是在解的整个区域随机搜索.将遗传算法与模拟退火算法相结合,提高了种群在进化过程中个体多样性,可以有效地防止简单遗传算法早熟问题。同时,将遗传算法与梯度优化方法相结合,使得混合型遗传算法有效地解决了梯度算法局部极小问题和简单遗传算法的收敛速度慢问题。工程实际应用表明,采用本文所建立改进遗传算法所反演的水轮发电机振动荷载参数,预报其它振动观测点的位移具有较高的预报精度。     

基于遗传算法的空调用湿式热回收装置的优化研究

运用优化方法—遗传算法,针对空调用湿式热回收装置的经济性问题进行分析,建立了优化设计数学模型,并对新、排风风量为0.18kg/s的空调用湿式热回收装置进行了优化求解;探讨了其经济性随各结构参数变化的规律;得出了空调用湿式热回收装置的优化结构,随各结构参数的变化,目标函数呈抛物线变化规律。研究结果表明:遗传算法可以很好地实现空调用湿式热回收装置的优化。该研究对于空调用湿式热回收装置的设计有一定的参考价值。     

基于遗传算法的图关联着色算法

图的着色算法是一种典型的NP-完全问题。给出了一种用于图的关联着色的遗传算法。遗传算法用于进行全局搜索,从而有效的查找解空间。文中对关联色数为6的一个图进行了仿真实验,给出了该图的关联色数以及4种6-关联着色。用本文提出的算法,得到了完全图、完全多部图的关联色数。实验结果表明,本文设计的遗传算法可以很好的对关联着色猜想进行求解,获得问题的高质量的解。     

再论基于遗传算法的圆度误差评价

为了在全局范围正确评价圆度误差，采用遗传算法评价圆度测量数据。本文讨论了遗传算法与传统优化算法结合来进行圆度误差评价，从而解决了遗传算法收敛终止条件的问题。计算结果表明，本文介绍的方法可以在设计变量的全局范围内有效、正确地评价圆度误差。     

基于分形维数和GA-SVM的风电机组齿轮箱轴承故障诊断

对风机齿轮箱轴承故障诊断进行了研究,提出一种基于分形维数和遗传算法支持向量机(GA-SVM)相结合的故障诊断算法。基于常用的时域特征参数作为支持向量机的识别参数,引入分形维数特征参数来提升支持向量机的识别精度。提出了基于遗传算法(GA)的支持向量机参数优化的模型,通过GA的寻优自动获得最优的支持向量机参数。采用某风场的风电机组齿轮箱轴承数据进行故障诊断,实验表明,所提出的GA-SVM模型很好地解决了参数选择的问题,同时基于分形维数的特征参数也提高了风电机组轴承故障的识别准确率。     

遗传算法在水力管网优化中的应用

论述了遗传算法解决管网水力问题的主要步骤和优点,分析了遗传算法的结构和控制参数的选取。     

遗传演化结构优化算法

ESO算法是近年来提出的一种结构优化算法,它可以应用于多个领域。在土木工程方面,利用ESO算法可以寻找结构最优的拓扑形状,指导结构的设计。但这种算法存在先天的局限性,即无法保证它所得到的解是最优解。为此,将遗传算法与ESO算法揉合在一起,形成了一种新的遗传ESO算法,简称为GESO算法。GESO算法把群体的概念借鉴到ESO中,巧妙地解决了遗传算法费时和ESO易陷入局部最优解的两个问题。实例证明它得到的结果大多优于ESO算法。     

基于遗传算法的矢量水听器阵相位误差校正

研究了矢量水听器阵各通道存在相位误差时,用MUSIC算法对信号到达方向进行估计的问题,并在利用遗传算法估计相位误差来对阵列流型进行修正时引入自适应概念,得出更加准确的信号到达方向值。采用与适应度函数值相对应的交叉概率与变异概率,逐步搜索,首先计算适应度值,采用轮盘赌法进行选择操作,并保存个体的适应度值,按照适应度分配交叉概率和变异概率,进行交叉变异操作,取得误差的最优解,通过仿真,可以看出引入自适应概念后的遗传算法具有较为精确的估计阵列相位误差的功能。与传统遗传算法相比,此方法能很好地得到全局最优解,并且成熟收敛,计算机仿真结果验证了本方法的有效性和可行性。     

电子照明技术在缩微摄影暗室里的应用

人眼要完全适应黑暗大约需要30分钟的时间。视觉的这一特点给缩微的拍摄人员带来很多不便，利用电子照明技术可以很好地解决这一问题。     

遗传算法求解TSP问题的改进

针对遗传算法解决TSP问题的特点,构造出遗传算法需要的初始种群.运用相同算法对改进前后的两种种群进行实验,得出改进方法具有增强遗传算法效率的作用.     

基于加速遗传算法的组合证券投资决策

应用加速遗传算法解决组合证券投资决策问题，可以克服传统遗传算法的缺点：对搜索空间（优化变量空间）的大小变化适应能力差，计算量大，易出现早熟收敛，控制参数的设置技术无明确准则指导等，与已有结果相比，对协方差矩阵无正定性要求，目标函数可以推广到规模庞大，提高预测精度等优点。     

设备故障诊断的关联矩阵方法研究

本文提出了系统关联矩阵的概念,在此基础上提出了故障诊断的一种新方法——基于关联矩阵的诊断方法。关联矩阵的方法可以很好地解决故障诊断中的信息冗余、多信息融合、可诊断性的一些问题。关联矩阵诊断方法的核心是系统关联方程和系统测量方程。该方法能将测量信号的分析处理和故障的定位很好地结合起来。