基于改进非支配遗传算法的DNA编码序列优化方法

针对DNA计算中的编码序列设计问题,分析了DNA编码序列设计的目标和需要满足的约束条件,并建立了相应的数学模型。通过将约束条件引入非支配排序过程,提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法。实验结果表明,该算法具有良好的收敛特性和种群多样性,能为可控的DNA计算提供可靠的编码序列。     

基于遗传算法求解两曲线间最短距离

针对传统算法求解平面两条曲线间最短距离较为困难的问题,提出一种基于遗传算法的求解方法.该方法通过交替求解一条曲线上样本点到另一条曲线上样本点之间最短距离的方式对问题的可行域进行优化搜索.并对传统遗传算法做了两方面的改进,一是根据曲线自身特征分区间选取初始种群,使其能够合理地分布在寻优空间;二是对交叉结果进行跟踪,确保交叉成功后的个体优于父代个体.最终实例验证结果表明,该算法能较好地收敛到此类问题的全局最优解.     

一种基于双线性链表结构编码的遗传算法

针对基于以往经典编码方式的遗传算法解决并行机大批量成组调度问题时的弊端,提出了一种基于双线性链表结构编码的遗传算法（DLGA）,并设计了相应的遗传算子。应用于某轮胎厂的硫化工序调度问题,进行了仿真分析。     

基于遗传算法的试卷生成系统的设计与实现

系统以教育测量理论为基础,分析了试卷生成的约束条件,采用离散型随机变量的二项分布函数建立难度—分数对应关系模型,并以此为依据,利用自适应遗传算法生成和优化试卷。通过调用WebEditor插件,模拟Word环境,实现试题和试卷的操作,使命题环境更接近于传统命题环境;根据频繁访问数据库的特点,利用Hibernate进行对象和关系之间的映射,提高数据库访问效率,具备一定的稳定性和可移植性。     

一种基于充要强度的优化规则发现方法

提出了一种基于信息系统的优化规则的提取方法,主要目的是提取信息系统中具有一定充要性的优化规则。首先,提出了充要强度并讨论了它的性质。其次,由于搜索空间的巨大和遗传算法的全局优化的特性,设计了使用遗传算法进行优化规则搜索的方法。最后,通过实验说明方法的有效性。     

无纸化考试系统自动组卷策略分析及改进

介绍了自动组卷的数学模型和几种常用的自动组卷策略,探讨了基于传统遗传算法的智能组卷策略,并在此基础上,重点研究了改进的型遗传算法组卷策略.     

粗糙集理论的双重学习方法研究

提出了一种新的粗糙集双重学习方法,该方法能用遗传算法实现外层学习,用规则提取方法进行内层学习．其基本思想是：首先引入遗传算法,将属性编码,并针对不同的属性组合进行规则提取;然后用测试样本对规则集进行检验,并基于所得到的识别率建立适应度函数;最后在合适的遗传算子下获取最佳的属性组合及相应的知识规则．与其他方法相比,本文所提粗糙集双重学习方法集属性约简和规则提取于一体,整个过程具有很强的自适应能力．最后,用算例对本文方法进行了验证．     

影响图及遗传算法的私人信息推测

市场竞争中,准确推测竞争对手的私人信息对于竞争者掌握竞争的主动权具有重要意义。以影响图作为竞争对手的决策模型,以对手的目标是使整体决策的总期望效用最大,而不仅仅是使每一步决策获得最大效用为准则,根据所观测到的竞争对手的决策行为,利用遗传算法推测对手的自然信息、决策信息或效用信息。实验结果表明,所提方法是正确有效的。     

多点焊接机器人最优运动规划策略与算法研究

利用遗传算法寻找多点焊接机器人的最优运动规划的方法。第一步应用遗传算法对多点焊接工业机器人进行全局路径最优规划,确定机器人操作手终端遍历所有目标点的最短路径;然后在相邻目标点之间应用遗传算法进行关节空间的轨迹规划,寻找时间最短的最优轨迹。实验结果表明缩短了运行时间,提高了机器人的工作效率,可见方法的可行性和先进性。     

基于最优形态学滤波的面料缝纫加工检测

为了对服装加工质量进行自动检测,提出了一种对针织面料缝纫加工的疵点进行自动检验的方法。该方法首先基于遗传算法进行结构元素的寻优,然后通过图像的数学形态学滤波处理来消除面料组织的正常纹理对图像分割的干扰;最后利用灰度阈值实现图像分割来得到表现缝线和加工疵点特征的二值图像。实验结果表明,该方法是有效的。