搜索结果: 1-15 共查到“理学 遗传算法”相关记录111条 . 查询时间(0.468 秒)
从智能优化视角出发解决联合火力打击任务规划中动态兵力、火力、目标最优化分配问题，设计了信息素遗传算法并将其引入到联合火力打击任务规划问题的求解。信息素遗传算法作为标准遗传算法的改进算法，借鉴了蚁群算法中信息素浓度概念，用信息素浓度控制种群个体变异方向，使用可控变异替代标准遗传算法中的随机变异，使最优个体快速收敛。同时使用熵权法和理想点法将联合火力打击任务规划的众多评估指标融合为可量化对比的综合评分...
单兵助力外骨骼系统控制方案遗传算法仿真
单兵外骨骼 控制方案 遗传自适应 仿真研究
2020/2/14
提出了一种使用遗传算法对单兵助力外骨骼系统传统交互力控制方案所采用的PI控制进行优化的控制方案，并进行了仿真验证，最终证明所设计的遗传自适应PI控制器能够有效提高单兵助力外骨骼系统的环境适应性。
提出一种用于求解最优完备测试集的改进二进制粒子群遗传算法的优化方法，基于故障-测试相关性矩阵建立测试选择的优化模型，以遗传算法为基本框架，用二进制粒子群的进化代替遗传选择的代间复制，遗传交叉前加入有效性判断，并且提出“基因系数”的概念来定量衡量基因的多样性，动态调节变异概率，在维持个体多样性的条件下提高搜索效率。大量实例实验表明：该方法能以较大概率收敛于全局最优解，验证了该方法能有效地解决测试优选...
针对入侵检测中恶意流量特征高维度问题，提出了一种改进的遗传算法优化支持向量机的入侵检测方法。根据适应度函数和种群进化次数首先设计了自适应变化的交叉和变异概率，利用梯度下降法对遗传算法进行了改进，然后设计一种基于分类准确率、数据特征维度和误报率的适应度函数，同时输出网络流量特征权重、核参数γ和惩罚因子C，仿真实验表明：本方法相比其他入侵检测算法，降低至少20%流量特征维度，提高至少2%流量检测准...
改进遗传算法求解防空作战WTA问题
武器目标分配 直觉模糊集 遗传算法 防空作战
2018/2/8
武器目标分配问题是防空作战指挥控制的核心和关键。针对求解防空作战WTA存在容易早熟和收敛较慢的问题,提出了一种改进遗传算法。引入直觉模糊集理论,定义了WTA问题的目标函数和约束函数的隶属度和非隶属度函数,通过“最小最大”算子构建了直觉模糊WTA问题模型;针对遗传算法中变异概率固定的竞争和子代种群缺乏父代优良个体的问题,采用自适应变异概率和模拟退火Meta-Lamarckian学习策略改进算法,并求...
遗传算法在提高非包围地震定位精度中的应用
定位精度 遗传算法 目标函数 非包围地震
2019/1/4
利用一种非线性方法——遗传算法，对到时残差，即观测到时与理论到时之差进行最小值求解，得到由于台站分布不均匀导致非包围地震事件的定位结果，再利用MSDP中的单纯形定位法得到非包围地震事件定位结果，将2种定位结果分别与编目结果进行对比。结果表明，遗传算法定位的结果更加接近编目结果，发震时刻、震中位置2个参数更为精确，从而提高了非包围地震事件定位精度。
混合多目标遗传算法求解地下水污染修复管理模型
混合多目标算法 NSGAII 局部搜索 地下水污染修复
2016/11/1
为了提高多目标遗传算法Pareto解的局部最优性，本文将快速非支配遗传算法（NSGAII）与一种迭代式的局部搜索算法（Hill Climber with Step，HCS）相结合，开发了一种新的混合多目标遗传算法NSGAII-HCS.利用CONV1和ZDT6两个经典的多目标优化函数对NSGAII-HCS的性能进行测试，与传统的多目标算法NSGAII相比，CONV1得到的Pareto锋面与真实Par...
遗传算法和正交时频原子相结合的地震记录快速匹配追踪
稀疏匹配追踪 遗传算法 相邻残差比 正交化度
2016/11/1
针对匹配追踪庞大的计算量造成地震数据处理效率低下的问题，提出一种基于遗传算法和正交原子匹配追踪的快速分解方法，通过遗传算法缩小原子库的搜索范围，减少贪婪迭代的次数，由原子的正交化处理消除冗余分量，加速残差收敛进程。为增加分解的灵活性，采用相邻残差比阈值作为迭代终止条件。合成地震记录和实际地震记录稀疏分解结果表明：本文方法不仅能降低分解的稀疏度，而且运行速度大幅提高，验证了方法的有效性和适用性。
为了解决以往正则最小二乘法求权重向量时遇到的矩阵接近奇异而无法求逆的问题，采用广义逆矩阵的方法求多层径向基函数网络中各层的权重向量，并将这种方法引至多层径向基函数网络的遗传算法中。采用实函数逼近，混沌时间序列建模与预测等仿真实验对算法进行验证。结果表明，采用广义逆矩阵的方法要比正则最小二乘法在逼近精度上高1至2个数量级。
基于CP-nets 的偏好感知交互式遗传算法及其个性化搜索
交互式遗传算法 偏好感知 条件偏好网络 个性化搜索
2015/7/16
针对用户显式评价导致用户疲劳, 进而限制交互式遗传算法搜索性能的问题, 研究基于用户交互行为和条件偏好网络(CP-nets) 的隐式评价模式的交互式遗传算法, 并将其应用于图书商品个性化搜索. 首先, 给出用户交互行为的数学描述, 建立基于用户少量交互行为的条件偏好网络模型以拟合用户偏好; 然后, 利用CP-nets 模型估计用户对进化个体的评价值, 实施进化操作以帮助用户尽快找到满意解. 在个性...
铝液配载问题建模及混合遗传算法优化
配铝 遗传算法 工艺调度
2014/5/7
针对电解铝生产过程中电解槽调配及出铝调度问题, 在建立数学模型分析基础上, 设计一种混合策略优化算法. 通过引入人工经验排出特例, 利用遗传算法完成优化. 以出铝路径为优化适应度函数, 利用交叉算子调配电解槽铝液组合, 利用变异算子改变槽装车路线. 最后通过某铝厂电解槽3 组数据优化实例表明了所提出方法的有效性.
一种基于遗传算法的多模式多标准路径规划方法
路径规划 多模式 多标准 遗传算法
2014/4/9
单一路径评价标准难以满足日益多样化的出行路径规划需求。多标准路径规划成为公众出行服务的研究热点。然而，多标准路径规划本质上是具有NP特性的多标准决策问题，且涉及多种交通出行模式。多个不同标准的权重设置将直接影响路径规划结果。因此，如何科学合理地设置不同标准的权重成为多标准路径规划中的技术瓶颈。本文提出了一种适应多模式交通网络环境的多标准路径规划方法，借鉴遗传算法在求解多标准优化问题中的优势，将其扩...
基于在线支持向量机和遗传算法的预测控制
模型预测控制, 在线支持向量机 遗传算法 滚动优化
2013/11/19
针对非线性系统模型预测控制中预测模型容易失配且目标函数难以求解的问题，本文提出一种基于在线支持向量机建模和遗传算法滚动优化的模型预测控制方法。该方法利用在线支持向量机建立被控对象的非线性模型，在线支持向量机是一种迭代学习的支持向量机训练算法，可以进行在线训练，从而实现模型在线自校正；并且通过遗传算法求解目标函数的最优控制量，完成滚动优化。对非线性系统的仿真研究结果表明，该方法有效且具有良好的自适性...
针对目前无线定位算法普遍存在的低精度问题提出一种新的定位及校正方法. 首先利用贝叶斯估计法对多
传感器传回的测量数据进行融合, 初步确定各无线传感节点的所在位置；然后利用虚拟力导向方法对节点局部校
正, 利用混合遗传算法对节点全局校正. 仿真结果表明, 所提出方法与其他基于测距的算法相比, 定位精度大大提高.