遗传算法在试题库智能组卷中的应用

通过比较国内常用的组卷算法,遗传算法能解决选题的盲目性,并能从群体中选择更满足条件的个体,具有很强的智能性,同时它能根据不同的环境产生不同的后代,具有动态性、自适应性,从而能满足题库不断变化的要求.通过对智能组卷问题及遗传算子的研究分析,结合实际问题建立有效的数学模型,能够根据该模型从题库中按照用户给出的试卷指标选取一组最优解.开发的组卷系统经使用表明该系统具有较好的实用性和高效性,也证实所设计算法的可行性.     

基于个体排序的自适应遗传算法

针对遗传算法容易陷入局部最优的缺点,文中提出了一种基于个体排序的自适应遗传算法。在传统自适应遗传算法中,交叉概率和变异概率的自适应更新是依据个体的适应度值进行的。但是在算法后期,由于种群陷入局部极值,使得值的差异变小,更新时难以体现个体差异。借鉴序优化的思想,在所提改进算法中,将个体适应度值排序,并采用排序号替代适应度值。这种采用序差异取代值差异的方法能够增大种群中、后期的交叉概率和变异率的值,有利于避免算法陷入早熟收敛。文中对几种标准的函数进行了测试,结果表明,改进后的算法在收敛速度和收敛精度方面优于其他两种自适应改进算法。     

基于MGA的费用分配优化模型研究

针对费用分配实际问题,建立了优化数学模型,提出了基于遗传算法的多目标多因子求解方法,对求解过程中的选择操作方法、体内自交叉算子和增减变异算子、编码方法、适应度函数和原始种群等作了改进设计。     

文档图像汉字检索方法

目的提出一种在文档图像中检索汉字的方法，解决快速检索文本图像问题．方法通过对文档图像的版面分割，找到版面上各个图形、图像和文本子区域．根据版面分割后抽取的子区域特征，采用遗传算法的基本思想，对每个文本图像子区域进行快速搜索．无需提取任何字符图像特征，也无需要遍历整个页面就可找到所需要的内容．结果在使用二值图像表达的文档中，也能够达到搜索字符的目的．结论在数字图书馆技术中，实现了搜索文档图像中符号信息内容，为数字资源的检索开辟了一种新的途径．     

高耸结构实测测点布置方法的研究

在高耸结构动态响应实测中合理地布置传感器、减小测试费用、提高测试精度是非常重要的。对测点优化布置方法及其在高耸结构实测中的应用进行了研究，对4种适应度函数的型式进行了改进，并且通过一个具体的实例，说明了它们的实际应用方法。应用结果表明用该方法布置测点所测得的结果有比较高的精度。     

基因表达式程序设计的原理与应用

基因表达式程序设计(GeneExpressionProgramming,GEP)是最近几年才发展起来的一种新型的自适应演化算法,并且已经在很多领域的运用中取得了较好的效果。本文中主要阐述了GEP的基本原理、相关应用以及近几年来国内外GEP的研究现状。同时,也对GEP的在今后的研究提出也一些展望。     

多峰连续函数优化的一种混合算法

提出一种解决多峰连续函数优化的混合算法。该方法定义适当的适应度函数，使用遗传算法自动形成极值点领域种群，进行聚类分析，分别在单极值区域取最优个体为初始点，采用最速下降法进行快速寻优，在得到全局最优解的同时获得多个局部极值。计算仿真表明该方法有效且收收敛快、精度高。     

基于遗传算法的车窗定位

车型识别是智能交通系统中一个重要组成部分 ,而车窗是车型识别的一个重要特征 ,因此如何更准确、更快速地定位车窗是一个关键点之一。特别是当图像的信噪比递减 ,或者由于照明、运动模糊等因素的影响 ,使得图像子区域在直方图中不一定出现明显的波峰和波谷 ,而无法检测、定位和分割出峰值不明显的图像 ,利用传统的方法往往不能得到令人满意的定位、分割效果 ,因此采用基于色度函数曲线构造的遗传算法来进行车窗的分割、定位。实验结果表明该算法抗噪能力强 ,具有很好的适应性。     

基于遗传算法的排课系统

排课系统在教务管理系统中是比常见的一个模块，但在多约束条件情况下，要排出一张高质量的课表并不容易。通过使用遗传算法，对初始课表进行优化，并用Matlab进行编程，试验结果表明，遗传算法对课表的优化有着比较显著的作用。     

注入水水质对储层适应程度评价方法研究

选取与注水水质有关的4类(14个)地质因素和3类(15个)水质因素,依据模糊综合评判原理和现行水质标准(SY／T5329-94),提出并建立了储层及注入水水质综合物性评价指标体系、评价标准,提出了以储层综合物性评价结果建立注入水水质标准的基本思想,并通过模糊综合评判结果建立了确定注入水水质对储层适应程度的“模糊综合评判法”。该方法能够较准确地确定注入水水质对储层的适应程度,可用于不同类型油藏的注入水水质对储层适应度评价,具有广泛的适应性。