用遗传算法构造n阶幻方

该文利用遗传算法构造n阶幻方,为幻方的研究提供了一种新的方法.针对这个具体问题设计了新的交叉算子和变异算子,改进后的遗传算子更适合构造n阶幻方的遗传操作.     

改进适应值函数的遗传算法

比较、分析了几种基于适应值的选择策略求解极小值问题时的标准适应值函数,提出了一种随着进化代数的增加逐步增大适应值相互影响的标准适应值函数,并对它们的收敛速度和收敛精度进行了性能分析.以几个典型的函数优化问题为例进行仿真计算,取得了比较满意的结果.     

引入适应值曲面结构的小生境遗传算法初探

遗传算法是一种有效的全局优化算法 ,但存在收敛速度慢和早熟收敛的缺陷。本文提出了具有适应值曲面结构自学习能力的多区域并行局部搜索算子PLS和受控交叉算子GC ,定性地分析了它们的作用机制。引入适应性PLS和GC的改进遗传算法在不增加计算开销的前提下 ,其全局收敛速度和可靠性显著地优于标准遗传算法 ,并具有良好的鲁棒性和稳定性     

对适应值进行模糊推理的模糊遗传算法

本文介绍了模糊遗传算法的一个新方向——对适应值进行模糊推理的模糊遗传算法。区别于其他的模糊遗传算法,它针对多目标优化问题,使用模糊语言来描述适应值的大小,经仿真试验,取得较满意结果。     

基于正交设计法的遗传算法

将正交设计法和遗传算法相结合，既保留了遗传算法本身的优点，又可以较好地解决遗传算法在达到全局最优解前收敛慢的问题。该算法能有效地求解函数优化问题。     

遗传算法参数的正交设计

遗传算法参数的设置问题一直是遗传算法中的重要研究课题之一。本文探索用正文法对遗传算法中的参数进行设置。     

三次函数

近三年新课标全国Ⅱ卷中三次函数出现了两次.2013年文科第11题与理科第10题为同一题目,其中涉及到一个冷门:三次函数的对称中心;2014年文科第21题纯粹考查三次函数。看来在高考中,尤其是文科数学中对导数的考查,三次函数是一个不错的载体。在我们的文科数学课本选修1-1中,也大量的以三次函数为载体对导数的应用进行训练,大小共出现了二十三题次。但这些训练都是最基础的,不足以应对高考的压轴题。那么就应该把三次函数给学生做一个系统的归纳和适当的拓展。     

正交均匀设计在遗传算法初始编码中的应用

为改善遗传算法的搜索能力和提高算法的收敛速度,本文将试验设计的优化设计方法引入遗传算法,从编码开始,优化初始种群的选取。通过实例验证,得到了较好的效果。     

三次设计技术在智能检测仪器设计中的应用

本文研究了将已经广泛应用于电路设计的三次设计技术引用到智能检测设计中的一般方法和步骤,并将它们编制成了通用软件,通过几个实例进行了具体的应用,对智能检测仪器的系统整体设计如何应用三次设计技术作了定性分析。     

基于正交设计的免疫克隆遗传算法

针对遗传算法存在"早熟"及局部搜索能力弱等问题,提出一种基于正交设计的免疫克隆遗传算法,将正交实验设计原理、免疫克隆理论以及标准遗传算法有效结合起来,增强算法的收敛速度和搜索精度.对算法进行了验证,表明该算法求解精度高出几个数量级,寻找到全局最优解的次数明显增加.     

搜索全局最优解的一种混合遗传算法

针对遗传算法求解多值函数极值的缺点 ,本文提出一种混合遗传算法 ,基本思想为通过某种方法获得初始种群 ,然后在遗传过程中逐步修改适应值函数 ,以提高其搜索速度和精度。经实例仿真 ,效果良好     

求解L_4(2~3)的遗传算法

通过分析正交阵列和遗传算法的特性,给出了正交阵列L4(23)的遗传算法的求解方案:确定编码的表示、选择算子、变异算子及适应度函数.实验表明,采用遗传算法求解L4(23)是可行的,有望求解更高阶的二元正交阵列,为正交阵列的求解问题提供了新的思路.     

用遗传算法解决博弈问题

解决博弈问题的传统算法——搜索树法所无法克服的对搜索深度的限制.以五子棋为例,提出了用遗传算法代替搜索树法解决博弈问题的基本方案,并对适应度函数的设计作了一些有益地探索,给出了设计适应度函数应满足的必要条件.实验表明,用遗传算法所设计的对弈程序优于搜索树法.     

用遗传算法解决五子棋博弈问题

以五子棋为例,提出了用遗传算法代替搜索树法解决博弈问题的构想,给出了设计适应度函数应满足的必要条件和几种适应度函数的设计方案.     

自适应遗传算法

自适应遗传算法采用自适应的适应度函数、交叉概率及变异概率代替固定的适应度函数、交叉概率及变异概率,与基本遗传算法相比,结果证明改进的遗传算法显著提高了收敛性能,并且具有很强的自适应能力.     

基于AHP方法的遗传算法适应度函数设计与应用

在遗传算法编码规则基础之上,引入层次分析法(AHP)进行适应度函数的研究与设计,并通过实例计算,证明该算法应用可有效地进行问题的解决.     

基于遗传算法的一种数据拟合方法

基于遗传算法,提出了一种数据拟合方法,通过对函数参数进行编码,多次进行交叉变异操作,最终得到参数估计值。实验结果表明,该方法是有效可行的。     

遗传算法在中小学排课系统中的应用

分析了中小学排课的数学模型,根据遗传算法本身特点设计了一种数据结构基因编码及几个涉及到的优化目标评价函数,提出了利用遗传算法解决排课问题的方法,并通过试验验证了该方法的有效性和可靠性.     

基于遗传算法的入侵检测技术研究

为了提高入侵检测在网络安全应用领域的效率以及准确度,对当前各类入侵检测技术方法的优缺点进行了比较,重点对基于遗传算法的入侵检测技术进行了分析,最终通过较好的基因编码以及改进的适应度构造函数,提高了基于遗传算法的入侵检测的效率及准确度,并使用仿真实验验证了改进后方法的有效性.