基于遗传算法的数据挖掘技术在图书馆中的应用研究

图书馆作为信息的传统提供者,在长期的服务过程中积累了丰富的数据信息资源。将先进的数据挖掘技术引入图书馆行业,可以从现有数据资源中发掘有价值的信息,从而更好地优化馆藏、满足读者的需求和为图书管理人员提供决策支持。本文首先介绍数据挖掘和关联规则挖掘的概念,接着将遗传算法应用于关联规则挖掘中,最后通过实例挖掘图书馆读者和图书之间的关联规则。     

机器人足球比赛系统中的机器人任务分配方法

针对基于遗传算法的多机器人任务分配方法中,由于初始种群是随机产生不能很好地表征整个解空间,而容易陷入局部最优解的问题,提出一种新的多机器人任务分配方法。该方法根据机器人效用函数值来确定个体基因,从而产生初始种群,并引进分层遗传算法来实现具有不同最优基因的群体分开演化。仿真实验表明,该方法比传统的遗传算法有更高的寻优效率和更快的收敛速度。     

智能优化算法的应用研究

优化问题广泛存在于各个领域,对该问题的求解问题从没停止过.自从优化问题提出以来,人们提出了各种各样的智能优化算法.文中简要介绍了遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法3种智能优化算法,并简述其优缺点及应用研究的使用情况.     

克隆遗传算法在学生成绩分析中的应用

分析了关联规则挖掘的特点,提出一种基于克隆遗传策略的关联规则挖掘模型。该模型针对遗传算法易于陷入局部最优的缺点,引入克隆算子,通过克隆操作扩大群体规模,并采用自适应方式动态地选取交叉率和变异率,从而求得问题的最优解。实例分析表明,克隆遗传模型能有效处理数据集中的关联规则挖掘问题。     

基于多参数灵敏度分析与遗传优化的铁水质量无模型自适应控制

铁水硅含量(化学热)和铁水温度(物理热)是高炉炼铁过程最重要的铁水质量指标, 其建模与控制对于整个高炉炼铁过程的运行优化意义重大. 针对高炉炼铁过程极复杂动态特性以及铁水质量难以进行常规机理建模与控制的难题, 基于直接数据驱动控制思想, 提出一种基于多参数灵敏度分析与大规模变异遗传参数优化的高炉铁水质量无模型自适应控制方法. 首先, 基于紧格式动态线性化(Compact form dynamic linearization, CFDL)无模型自适应控制(Model free adaptive control, MFAC)技术确定铁水质量的多变量数据驱动控制器结构; 然后, 针对CFDL-MFAC众多可调参数对控制器性能影响大, 同时对众多参数整体优化非常耗时且效果不理想的问题, 基于多参数灵敏度分析(Multi-parameter sensitivity analysis, MPSA)技术, 提出基于大规模变异与精英局部搜索遗传优化的CFDL-MFAC控制器参数整定方法; 最后, 将参数整定后的CFDL-MFAC控制器应用到高炉炼铁过程多元铁水质量控制, 并与基于递推子空间辨识的数据驱动预测控制进行比较研究, 验证所提控制方法的有效性和先进性.     

无人飞行器航迹规划评价方法研究

针对目前航迹规划代价函数权值确定时所存在的不足之处,通过建立航迹代价函数,构造航迹代价函数中各因素的模型,然后利用层次分析法来减小人为确定权值所带来的不利影响;最后在分水岭分割算法所建立的规划空间的基础上,运用遗传算法进行搜索,选取常用的权值与用层次分析法所得到的权值的航迹代价进行比较分析,说明这种确定权值的方法能有效地降低人的主观因素的影响,所规划出的路径更加安全,合理。     

基于云自适应遗传算法的NoC路径分配研究

路径分配是NoC设计流程中的两个关键步骤之一;路径分配的结果对NoC系统的性能尤其是通讯延时有着很重要的影响;多约束条件下的NoC路径分配问题是NP完全问题,要求出其最优解比较困难,目前常用的方法是利用启发式算法求得其较优解;文中提出一种基于云自适应遗传算法的NoC路径分配解决方案,该算法利用云模型对传统遗传算法加以改进,采取新的方法自动调整遗传算法过程中的交叉概率pc和变异概率pm,将适应度与云模型的3个参数Ex、En、He相互结合,从而达到优化遗传算法的目的;将此算法应用于2D-Mesh拓扑结构的NoC中,以平衡链路负载和联合优化为实验目标,以优化静态通讯分配结果;实验证明,文章所采取的算法在平衡链路负载和联合优化方面均取得了良好的效果。     

基于多种群混沌遗传神经网络的模拟电路故障诊断

针对标准遗传算法优化BP神经网络收敛慢,易陷入局部最优的问题,提出了改进的多种群协同进化遗传算法,该算法改变了以往的随机初始化方法,采用了附加混沌扰动的tent映射初始化均匀分布的种群,提高了初始解的质量;每个种群采用自适应交叉率和变异率,引入移民算子实现种群间的横向联系;算法通过多种群的协同进化和种群间的个体移植提高了算法的搜索均匀性和效率;仿真实验表明该算法误差小,收敛速度快,诊断正确率高,较好地解决了模拟电路的软故障诊断问题。     

遗传算法模糊PID测控系统在环控试验台中的应用

飞机环控试验台须模拟流量0～14000kg/h、压力0～2.5MPa和常温～500℃的空气环境;项目要求测控范围广、精度±1%且不超调;空气状态具有非线性、时变等特点,且控制参数之间存在复杂耦合;针对以上难点,设计了分布式测控系统,提出了改进的智能PID控制方案;通过遗传算法分段整定PID参数,离线建立PID数据库,使系统能够根据控制目标值选择最优PID初值;在此基础上,结合模糊推理在线调整PID参数,使系统具有了自适应性,能在具体工况和干扰下达到很好的控制效果;实际应用中完全满足了指标要求,解决了传统PID的控制难点,对类似的复杂系统有一定借鉴意义。     

基于模糊数据挖掘和遗传算法的网络入侵检测技术

文章通过开发一套新的网络入侵检测系统来证实应用模糊逻辑和遗传算法的数据挖掘技术的有效性;这个系统联合了基于模糊数据挖掘技术的异常检测和基于专家系统的滥用检测,在开发异常检测的部分时,利用模糊数据挖掘技术来从正常的行为存储模式中寻找差异,遗传算法用来调整模糊隶属函数和选择一个合适的特征集合,滥用检测部分用于寻找先前行为描述模式,这种模式很可能预示着入侵,网络的通信量和系统的审计数据被用做两个元件的输入;此系统的系统结构既支持异常检测又支持滥用检测、既适用于个人工作站又可以适用于复杂网络。