实数复习研究

亲爱的同学：你们已经完成了初中教材内容的学习，对数学有了进一步的认识．数学知识开阔了你的视野，改变了你的思维方式，使你变得更聪明．下面让我们一起进入初中数学复习．相信你的聪明才智必定能在复习中得到进一步的展现．     

采用二叉树编码的遗传算法实现数据拟合

针对采用数值分析方法进行数据拟合求解复杂度高、运算最大而精度较低的缺陷 ,本文给出一种基于二叉树编码的遗传算法来进行数据拟合 ,取得了较好的效果     

采用二叉树编码的遗传算法实现数据似合

针对采用数值分析方法进行数据似合求解复杂度高、运算最大而精度较低的缺陷，本给出一种基于二叉树编码的遗传算法来进行数据拟合，取得了较好的效果。     

实数遗传算法进化策略的改进研究

在现有文献研究的基础上,对传统实数遗传算法的进化策略又作了进一步研究,提出了一种改进的进化策略.进化策略克服了传统实数遗传算法中交叉得到的优秀个体有可能在变异过程中遭到破坏而不能生存的不足,并取消了交叉概率,使交叉产生的个体数增多,这样可增大产生更优秀个体的可能性,因而可使实数遗传算法的性能得到更好的改善.另外,给出了一种计算种群中个体适应度的计算公式和计算方法.该方法不但使得遗传算法具有较强的局部搜索能力,而且具有较强的广域搜索能力和较好的种群多样性,不易陷入局部最优解,从而可快速收敛到全局最优解.5个测试函数的计算结果表明,给出的实数遗传算法的改进进化策略比传统实数遗传算法进化策略的运算速度明显提高,迭代次数明显减少,从而验证了提出的实数遗传算法改进进化策略的有效性.     

求解线性模型稳健参数估计的整数编码遗传算法

线性模型回归系数的一些稳健估计如LMS、LQS、LTS、LTA的应用越来越广泛,然而它们的精确计算依赖于NP难题,在遇到高维大规模数据集时不可能在较短时间内得到精确解.为尽快得到较高精度的近似解,提出了求解线性模型的稳健参数估计的整数编码遗传算法,通过计算机模拟试验验证了算法可以更快地找出全局最优解.     

图灵机计算实数函数的稳定性

定义在全体实数上的可计算函数是一个很重要的概念．在这以前定义可计算的实数函数有两个途径．第一个途径是首先要定义可计算实数的指标．想要确定实数函数y=f（x）是不是可以计算就要看是否存在一个自然数的（部分）递归函数将可计算实数x的指标对应到可计算实数y的指标．这样一来对实数函数的研究依赖于对自然数函数的研究．第二个定义可计算的实数函数的途径是以逼近为基础的．一个实数函数是可以计算的如果它既是序列可计算的同时也是一致连续的．用这个途径来定义可计算实数函数使用的条件过强以至于很多有用的实数函数成为不可计算的实数函数．例如“〈”和“=”的命题函数就是不可以计算的因为它们是不连续的命题函数．本文讨论了图灵机的稳定性并且给出了一个基于稳定图灵机的可计算实数函数的定义．我们的定义不需要用到自然数的（部分）递归函数．根据我们的定义很多常用实数函数特别是一些不连续的常用实数函数都是可以计算的．用我们的定义来讨论可计算实数函数的性质比原来的定义要方便得多．     

基于混合编码的混合遗传算法

本文研究了神经网络优化问题.利用混合编码的方法,结合遗传算法与共轭梯度法的优点,得到一种基于混合编码的混合遗传算法.数值模拟结果表明,混合算法既具有较快的收敛速度,又能够收敛到全局最优解.     

基于APOS理论的概念教学设计——以“实数”教学为例

数学具有抽象概括性,因此数学教学要遵循这一特点;APOS理论基于数学抽象性的特点,将数学概念的学习概括为操作或活动、过程、对象、概型四个阶段.本文中以初中数学“实数”的教学为例,得到基于APOS理论为框架数学概念教学的教学设计.     

有时间窗装卸问题的多策略分组编码遗传算法

根据有时间窗装卸问题(PDPTW)的数学模型,设计了多策略分组编码遗传算法,将禁忌思想用于产生可行解的启发式插入算法之中,对计算实例进行了求解,结果表明,此算法可以有效求得有时间窗装卸问题的近似最优解.     

旅行商问题最优路径的改进免疫遗传算法

本文研究了一种改进的求解旅行商问题最优路径的免疫遗传算法.结合随机法与贪心法生成初始种群,利用亲和度排序而选取抗体以得到复制群体,引入轮盘赌及克隆选择获取高亲和度抗体,并实施疫苗接种及免疫记忆更新抗体.运用免疫记忆机理的闭环逻辑,证明了该算法生成的城市序列是全局收敛的.数值实验证明该算法是有效的.     

改进的生成树遗传算法及其在物流配送成本优化中的应用

针对物流配送成本优化问题的特点,建立了数学模型,并对基本的生成树遗传算法进行了改进,同时详细阐述了改进的生成树编码的遗传算法在物流配送成本优化问题中的运用等关键技术.最后根据此算法设计了一个物流配送优化系统,解决了一个物流配送成本优化问题,效果良好.此系统对于中小型物流公司设计最优物流策略和降低物流成本有着很大的应用前景.     

遗传算法的物理解释

提出了一种理想化的模拟仿生搜索算法——扰动算法 ,以此方法为基础 ,分析了遗传算法的搜索过程和效率问题 ,阐明了遗传算法作为一种次优算法的有效性 .相对于遗传算法的生物解释 ,本文给出了相应的物理解释 .同时 ,本文为遗传算法、进化策略和模拟退火算法找到了一种统一的物理解释 ,揭示了这些重要的仿生类算法实质上的相似性 .     

蚂蚁算法和小生境遗传算法的融合

蚂蚁算法是一种新型的模拟进化算法,也是一种随机型智能搜索算法.较为系统的总结了算法的基本理论,分析了其基本算法解决TSP问题的模型,针对蚂蚁算法易出现停滞的缺点,把小生境遗传算法和蚂蚁算法融合,仿真比较实验结果表明优于基本蚂蚁算法.     

多车场多车型车辆调度问题及其遗传算法

研究多车场多车型车辆调度问题,建立了一种基于最小配送费用的数学模型,模型的配送费用在考虑基本运输费的基础上又引入了司机的工资支出,包括基本工资和加班费.在多车场多车型车辆调度模型中,一辆车可以为多个客户服务,但一个客户只能由一辆车提供服务.根据模型的这些特点,提出了一种新的染色体混合编码方案和遗传操作策略,从而借助遗传算法成功实现了模型的求解.数值仿真结果验证了算法的可行性.     

基于均匀设计抽样遗传算法求解背包问题

众所周知,遗传算法的运行机理及特点是具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是:导向以高适应度模式为祖先的"家族"方向.以此结论为基础,利用均匀设计抽样的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,给出了一个新的GA算法,称之为均匀设计抽样遗传算法.最后将均匀设计抽样遗传算法应用于求解背包问题,并与简单遗传算...     

基于GP/GA的数据建模方法

传统的数据建模方法 ,需要利用统计学和人工智能技术对数据进行探索性分析 ,操作者必须掌握大量的先验知识。将遗传程序设计 (GP)和遗传算法 (GA)应用到数据建模中 ,实现模型的自动获取。试验结果表明 ,在遗传操作中执行子树变异操作 ,将性能好的模型结构引入到进化中 ,可以提高遗传程序设计的收敛速度     

基于遗传算法的同步优化算法

提出一种基于遗传算法的同步优化算法,该算法吸取了遗传算法和模拟退火算法的各自优点,将二进制编码和实数编码有机地结合起来,既能够快速收敛到全局最优解,又能够在优化神经网络结构的同时,得到较好的权值分布.     

广义优先关系约束下Max-npv项目调度问题及其遗传算法

以往Max-npv项目调度问题的研究都假定活动之间的关系为单一结束-开始类型,现实中活动之间关系复杂多变,因此,将广义优先关系引入Max-npv项目调度问题中,构建了广义优先关系约束下的Max-npv项目调度模型。针对该优化模型设计了一种双层遗传算法,外层遗传算法负责任务执行模式的优化,内层遗传算法负责任务调度的优化。在内层遗传算法中,采用任务开始时间之差作为新的编码方式,大大简化了交叉变异算子,针对网络图中的环状结构设计了修复算子,确保了编码的有效性。通过一个算例对算法进行了测试,实验结果验证了算法的有效性。     

基于免疫原理的蚁群系统及其应用

针对蚁群算法在寻优过程中容易出现停滞现象,同意在该算法中引入免疫机制,将待求解问题看成抗原,而问题的解看成抗体,通过基于浓度的选择机制和多样性保持策略来提高蚁群算法的全局搜索能力和避免停滞现象.对TSP问题的仿真实验结果表明,该算法极大地提高了搜索能力和避免了停滞现象.     

基于遗传算法的汽车整车销售物流配送路径优化

为了优化汽车整车销售物流配送网络,提高配送服务质量,构建了以配送费用最小为目标的带时间窗的整车配送路径优化模型,采用改进遗传算法对模型进行求解,结合上汽通用五菱公司的配送实例,对其整车销售物流配送路径进行研究,并将改进遗传算法所确定的优化路径、节约里程法的优化路径、企业实际的配送路径进行比较,改进遗传算法确定的最优路径其配送费用比其它两种路径的配送费用降低了5.5%和8.9%,研究结果可以为企业确定经济、合理的配送路径提供参考.