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排序方式: 共有2960条查询结果,搜索用时 109 毫秒
1.
基于遗传算法优化参数的支持向量机短期负荷预测方法   总被引:12,自引:1,他引:11  
通过研究参数选择和支持向量机预测能力的影响,建立利用遗传算法优化参数的支持向量机负荷预测系统.通过遗传算法对支持向量机(SVM)预测模型的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,然后,代入支持向量机SVM预测模型中,得基于遗传算法的支持向量机(GA-SVM)模型,利用此模型对短期电力负荷进行预测研究.通过实例验证,选择河北某地区2005-03-02至2007-05-22每天各个时点的数据进行分析,并且选择SVM模型与BP(Back propagation)神经网络进行对比.研究结果表明:用GA-SVM算法得到的均方根相对误差仅为2.25%,比用SVM模型和BP神经网络所得的均方根相对误差比分别低0.58%和1.93%.所提出的测试方法克服了传统参数选择方法存在的缺点(如研究者往往凭经验和有限的实验给定一组参数,而不讨论参数制定的合理性),提高了支持向量机的预测精度.  相似文献
2.
改进的自适应遗传算法及其工程应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
引进小生境技术、种群迁移以及增加杂交个体之间的海明距离对自适应遗传算法进行了改进,从而建立了改进的自适应遗传算法,改善了传统的遗传算法局部收敛和早熟的现象,大大加快了全局搜索的速度以及搜索全局最优解的概率.工程实例表明:提出的改进自适应遗传算法应用于岩土工程的位移反分析具有搜索速度快、精度高等优点;同时对初始种群的形成方式、种群规模以及最大杂交概率、最大变异概率进行了参数分析.  相似文献
3.
叠前弹性波反演非线性优化方法   总被引:5,自引:5,他引:1  
针对传统遗传算法自身存在的早熟收敛、搜索空间小以及计算效率低的问题,在保证算法收敛和最大限度地搜索模型空间的基础上,对遗传算子采取相应策略进行了改进,并通过界约束以增加解的稳定性.为了提高计算效率,采用粗粒度并行遗传算法,将并行计算机的高速并行性和遗传算法固有的并行性相结合,进行多种群并行搜索.选择合适的迁移拓扑结构和迁移策略,构建了并行模型,并给出了改进后并行遗传算法的设计流程图及详细算法描述.采用该算法进行了叠前弹性波反演的实际计算,取得了良好的效果.  相似文献
4.
一种改进的微种群遗传算法   总被引:4,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
 采用种群隔离机制、算术交叉、杰出者保留策略等对微种群遗传算法进行了改进。减少了重启动次数,增强了两次重启动之间遗传优化过程的全局和局部搜索能力,使算法在尽可能保有模式识别信息的前提下进行智能搜索;采用了实数编码,减少了编码和解码过程中的计算开销;引入了自适应随机变异算子,使之在不增加循环次数的前提下,增加了利用现有种群已经获得的遗传信息进行有效搜索的次数;引入了异种机制,有效提高了微种群遗传算法收敛于全局最优解的概率,加快了收敛速度。最后,标准测试函数的测试结果证明了这一改进的微种群遗传算法能够用远低于标准遗传算法的计算代价获得更佳的优化效果。  相似文献
5.
基于小生境遗传算法的矩形件优化排样   总被引:4,自引:1,他引:3  
将小生境遗传算法应用于计算机辅助排样领域,提出了一种改进的解码算法--高度调整法,将高度调整法和小生境遗传算法相结合,用于求解矩形件排样问题.该方法首先将矩形件的排样问题转化为便于优化求解的排列问题,然后应用小生境遗传算法的全局优化概率搜索能力进行优化求解,优化计算过程中应用高度调整法将排样序列转化为排样图.用该算法对文献中的两个算例进行了求解,结果表明该算法是行之有效的.  相似文献
6.
基于遗传算法的智能组卷系统研究   总被引:3,自引:3,他引:2  
通过对智能组卷系统的需求分析,采用遗传算法作为试题搜索工具,实现了将遗传算法应用于智能组卷系统.并针对遗传算法及组卷的特点从程序流程、染色体编码、适应度函数、以及各种遗传算子上都作了探讨和改进,为系统实现作准备.  相似文献
7.
基于遗传算法的无人机模糊-积分控制器设计   总被引:3,自引:3,他引:0  
针对某小型固定翼无人机纵向姿态控制和轨迹跟踪的要求设计了一种模糊-积分混合控制器. 为避免控制器参数调试的复杂性,提高控制性能,利用遗传算法对模糊控制的隶属度函数进行了优化设计. 在优化设计阶段,确定了设计变量和约束条件,并给出了比例因子整定原则. 仿真结果表明,基于遗传算法的模糊-积分控制器与传统PID控制器相比具有更短的响应时间,鲁棒性强,并且解决了单一模糊控制器稳态响应精度低、响应曲线颤振的问题.  相似文献
8.
一种改进的模糊调节神经网络及其应用   总被引:3,自引:3,他引:1  
针对具有相同激励函数的隐层神经元非线性表达能力较差的情况,提出了一种改进的模糊调节神经网络,并利用遗传算法进行训练。该模糊调节神经网络包括模糊神经网络和三层前馈神经网络2部分,通过模糊神经网络间接调整前馈神经网络隐层激励函数参数,并用遗传算法同时对模糊调节神经网络的权值和模糊神经网络参数进行训练,从而增强了网络的表达能力。将模糊调节神经网络用于非线性量化因子模糊控制器参数的整定仿真结果表明,改进的神经网络比传统的神经网络拥有更大的自由度,具有更强的非线性表现能力,从而使非线性量化因子模糊控制系统具有更好的控制性能。  相似文献
9.
遗传算法和3-opt结合求解带有能力约束的VRP   总被引:3,自引:3,他引:14       下载免费PDF全文
描述了带有能力约束的车辆路径问题(VRP),在预先不固定车辆数的情况下,把聚类和排序有机地结合起来,并用遗传算法和3 opt算法相结合的混合算法对问题进行求解,实验结果表明算法获得的最好解、平均负荷率和计算成本都比较令人满意·  相似文献
10.
遗传算法在工程项目资源优化中的应用   总被引:3,自引:3,他引:17  
GA是一种源自生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索方法,群体搜索策略和信息遗传的特点使其在组合优化中表现出其它传统方法所不能比拟的性能。将GA应用于工程项目的资源优化中,解决资源平衡和资源有限问题,避免了繁琐的推断过程,同时还能得到除最优解外的几个次最优的解决方案。  相似文献
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