一种求解组卷问题的遗传算法

组卷问题是一种多重约束目标的问题求解，为此我们设计了一个求解该问题的遗传算法，提出了独立编码和针对该编码的组内交叉算子，组内变异算子，通过给出的一个实例，表明该设计在求争组卷问题非常有效。     

基于决策表的MIS智能查询系统

将人工智能技术应用于管理信息系统(MIS)使其具备某些智能特征,这是目前计算机应用领域的重要研究内容之一。本文将决策表技术引入管理信息系统作为知识存贮手段,用户可通过决策表自行设置规则集,并用推理机进行演绎推理,从而实现对管理信息系统数据库的智能查询。该系统的原型已在 IBM PC/286上实现。本文讨论它的设计思想和实现技术,并给出一个简单的查询实例。     

基于智能决策支持的舰艇机动系统

针对军用舰艇的特点,提出了一种基于智能决策支持系统的舰艇智能机动系统结构,论述了系统中模糊推理与空间分析的实现方法.该系统将决策支持系统和模糊专家系统相结合,使得舰艇机动决策既能充分利用专家经验,又能利用舰艇机动数学模型,体现了定性与定量分析的特点.另外,该系统将空间分析技术引入避碰研究,利用地理信息系统的信息辅助避碰决策.     

基于遗传算法的人脸精确定位

提出一种基于遗传算法的人脸图象精确定位方法,作为人脸检测与人脸识别之间的一个中间优化处理过程,以解决由于人脸检测技术的定位误差导致人脸识别错误的问题。精确定位问题转化为一个在离散空间中的优化搜索问题,以遗传算法作为优化搜索方法,利用其收敛速度较快、鲁棒性强和全局寻优等优点,改进了基于身份子空间统一模型的人脸识别系统的识别效果。实验结果表明,基于遗传算法的人脸图象精确定位方法能够有效地提高人脸识别系统的识别率。     

基于积件思想的网络ICAI系统的设计与实现

随着Internet技术向宽带、高速、多媒体技术方向迅速发展,教育工作者都开始普遍通过各自的网络计算机辅助教学系统开展便捷的课后教学督导工作.将积件思想与人工智能技术相结合的方式开发的网络CAI系统,使网上教学资源具有可积和可重组性,使系统能综合测出学生的学习能力,并能随时给予学生相应的辅导功能.实践表明该系统是一种实用、有效且对学生更具吸引力和挑战性的网络辅助教学课件.     

基于小生境遗传算法的粗糙集属性约简

利用小生境遗传算法在解决多峰最优问题的快速搜索能力,解决了目前用一般的启发式约简方法不能解决的找到粗糙集的多个属性约简的问题.并通过matlab编程,验证了几个典型的决策表约简,试验证明这种方法是正确、可靠的.最后分析了算法的时间复杂性.     

基于模糊遗传算法的XNOR/OR展开式最小化研究

提出一种改进的模糊遗传算法用于求解XNOR/OR展开式最小化问题. 在算法进化过程中,采用模糊规则对交叉率和变异率进行修正, 以提高算法的收敛速度, 并在一定程度上抑制了局部收敛现象的发生. 并采用8个MCNC Benchmark电路对该算法进行测试, 结果表明: 所提算法具有较好的优化效果和较高的收敛速度.     

基于自适应遗传算法的OFDMA资源分配

针对OFDMA系统,提出了基于边缘自适应(MA)准则的子载波分配算法,该算法基于一种新颖的自适应遗传算法.在新算法中的交叉概率、变异概率随着群体适应度的改变而改变,同时在该算法的初始种群中加入优秀基因的个体,使得算法快速收敛,并能搜寻到优秀的子载波分配方案.仿真结果表明:新算法与已有分布式算法、遗传算法相比较,在性能上有较大的改善,并远优于静态的频分多址资源分配方式.     

基于遗传算法的图论聚类方法

针对传统图论聚类算法对初始聚类中心的敏感性以及聚类结果与样本输入次序等问题,提出了基于遗传算法进行图论聚类分析的基本原理和实现方法.实验结果表明,遗传算法应用于图论聚类分析能够搜索到更为精确的聚类中心值,其结果明显好于传统图论聚类算法.     

基于遗传算法的柔性作业车间柔性分批调度问题研究

针对柔性作业车间柔性分批调度问题的复杂性,采用遗传算法进行求解,在引入柔性分批方法后,并提出了染色体的两级编码方法,设计了2种交叉和变异操作方法,以防止操作中非法解的产生,提高求解效率.该算法不仅解决批量分批,而且也解决子批排序和选择加工路线的问题.对比整批调度和柔性分批调度的Makespan后,仿真结果表明,柔性分批调度可缩短生产周期,验证了采用新算法的可行性和有效性.     

遗传算法的早熟收敛

通过对遗传算法机理的分析,指出模式缺少是早熟产生的原因.提出了一个在遗传算法中基于模式抽取和模式补偿的补偿算子,以解决早熟现象.     

遗传算法的随机摄动法

为避免遗传算法在进化计算过程中失去种群多样性并陷入局部最优解,提高其全局优化搜索的运行效率和精度,提出一种遗传算法的改进方法－随机摄动算法,它是将复制,交叉,变异后群体中的各个体在确定的某处邻域随机摄动,如引起适应度值增加,则接受随机摄动操作,否则以变异权率接受随机摄动操作,然后以能量函数的概念及其运行机理进行了说明,算例表明,本文所提出的随机摄动算法易于实施,且十分有效。     

遗传算法研究Pdn（n=2-57）团簇的结构特性

本文利用遗传算法结合紧束缚势计算了Pdn（n=2-57）团簇的基态能量及结构．通过讨论团簇的平均束缚能Eb、二阶差分能△2E（n）和剩余能△E（n），发现团簇平均束缚能随原子数目的增加而增大，n为13、22、30、38、41、46和55为其幻数序列．并发现，Pd54为无中心原子的Ih结构，其稳定性略低于Pd55的稳定性．     

基于混合遗传聚类的Web日志挖掘

通过对Web日志文件进行分析，提出了一种用混合遗传聚类对Web用户的行为进行分析的方法,混合遗传聚类是标准遗传算法和K-中心点算法的有机结合．实验证明，该方法是一个具有全局最优解的聚类方法，其结果明显优于标准遗传聚类方法．该算法能够有效地剔除噪音，得到很好的用户聚类和页面聚类的结果，为网站的管理者设计个性化的商务网站提供了有效的决策依据．     

基于支持向量机对种群特征回归分析的自适应遗传算法

在分析标准遗传算法易发生早熟收敛的基础上,提出了遗传算法种群特征代间海明距离的概念,代间海明距离可以较好的反映算法运行的总体与动态性能.应用支持向量机对遗传算法的代间海明距离进行了回归分析,遗传算法依据回归分析结果调整其整体优化策略,同时依据算法当前运行情况自适应调整种群的多样性,有效地避免了遗传算法的早熟收敛.数值实验结果表明,该改进算法搜索整体性较强,搜索效率优于标准遗传算法,提高全局优化能力.     

基于PC机的计算机地面检测系统的设计

介绍了基于PC机的600kW风力发电机计算机地面检测系统的总体设计思想、系统组成、工作原理和主要技术途径,并对该系统的各组成部分的功能和PC机监控程序设计思想作了说明。     

遗传BP神经网络在PID控制器中的应用

提出了一种基于遗传BP神经网络的自整定PID控制器的设计方法．利用遗传算法搜索出一组准优的PID参数,作为PID控制器参数的初值,在利用BP神经网络具有逼近任意非线形函数的能力,在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能．计算机仿真结果表明,这种控制算法鲁棒性强,响应速度快,可用于控制不同的对象和过程．