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遗传算法的应用及前景.docx
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遗传算法的应用及前景
遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程
的计算模型,借鉴生物界适者生存、优胜劣汰遗传机制的进化规律演化而来的随机化搜索最优解的方法。
最初由美国 Michigan 大学 J.Holland 教授于 1975 年提出。基于染色体群的并行搜索,带有猜测性质的选
择操作、交换操作和突变操作。这种特殊的组合方式将遗传算法与其它搜索算法区别开来。
由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算是不依赖于梯度信息或其它辅助知识,而只需要
影响搜索方向的目标函数和相应的适应度函数,所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架,
它不依赖于问题的具体领域,所以广泛应用于组合优化、机械设计、数学问题、地质方面、信号处理、软
件工程和人工生命等领域。
遗传算法在饲料配方设计中的应用:针对现有饲料配方软件的局限性,以白绒山羊饲料配方为例,可
提出一种基于改进遗传算法的求解方法。与标准遗传算法相比,采用实数编码引入了与问题领域相关的启
发信息,增加了搜索能力;使用随机联赛选择替代轮盘赌模型,优化了选择策略;利用不同的随机数交叉
和高斯变异,改进了交叉算子与变异算子。测试结果表明:改进的遗传算法具有良好的运算效率,拓宽了
搜索空间,降低了成本,求解饲料配方问题非常有效。由于改进的遗传算法较好地保持了种群的多样性,
能够解决因子较多、非线性程度高的问题,为复杂问题的优化提供了一种新的思路。
黄土高边坡三维最危险滑裂面的遗传算法搜索:根据黄土地震滑坡的几何统计特征和物理力学性质,
总结提出一种新的三维滑坡模型,并采用归一化三维矩阵的表示形式。借用遗传算法(GA)的核心思想,以
归一化三维矩阵中的第三维元素作为搜索基因,在特定的搜索域内进行选择交叉和变异运算,经过若干轮
循环,可逼近相关条件下的最危险滑裂面同时给出实例验算,对该搜索方案进行验证。
基于 BP 神经网络的遗传算法在短时交通流预测中的应用:将 BP 神经网络和遗传算法的结合点进行改
进,并以此为基础提出新的优化算法。新算法设计简单,易于实现,能有效地解决局部极小问题,加快收
敛速度,增强网络的适应能力,预测效果明显优于 BP 算法。
基于改进的遗传算法的多目标优化问题研究:研究多目标优化算法问题,针对传统的多目标优化算法
由于计算复杂度非常高,难以获得令人满意的解等问题,在图论和遗传算法基础上,提出了一种改进的遗
传算法求解多目标优化方法首先采用二进制编码表示最小树问题,然后采用深度优先搜索算法进行图的连
通性判断,给出了一种新的适应度函数,以提高算法执行速度和进化效率。最后仿真结果表明,与经典的
Prim 算法和 Kruskal 算法相比,新算法复杂度较低,并能在第一次遗传进化过程中获得一批最小生成树,
适合于解决不同类型的多目标最小树问题。
基于解析法和遗传算法的机械手运动学逆解:研究优化机械手轨迹规划问题,机械手运动时要具有稳
定性避障性能针对平面 3 自由度冗余机械手优化控制问题,建立机械手的结构模型提出用解析法和遗传算
法相结合满足具有计算量小和适应性强的特点在给定机械手末端执行器的运动轨迹,按着机械手冗余自由
度,运动轨迹上每个点对应的关节角有无穷多个解而通过算法可以找到一组最优的关节角,可得到优化机
械手运动过程中柔顺性和避障点仿真结果表明,该算法可以快速收敛到全局最优解,可用于计算冗余机械
手运动学逆解,并可实现机器人的轨迹规划和避障优化控制。
基于遗传算法的高校排课问题的探究:随着高校招生人数的不断扩大专业和课程的设置不断增多教师
和教室的短缺使排课工作也越来越复杂排课具有影响因素、多约束条件复杂以及存在不可预料的情况发生
等特点传统的手动排课既花费了大量的时间和精力而且又容易出错因此利用遗传算法求解排课问题其搜索
过程带有自组织的智能性和并行性可以更少地依赖于实际问题的情况实现课表的优化具有一定的实用价
值。
基于遗传算法的建筑结构设计优化设计探讨:探讨了建筑结构设计优化设计概念的内涵,论述了进行
建筑结构设计优化设计的特性,概况介绍了建筑结构设计优化设计过程和方法。
基于遗传算法的软件质量预测:研究提高软件质量问题,软件质量是一种智力产品,质量度量属性较
多,传统神经网络无法准确提取最优度量软件质量属性,预测准确率低。为了提高软件质量预测准确率,
将遗传算法引入到软件质量度量属性选择中。首先采用遗传算法选择最优软件质量度量属性,然后将度量
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苦茶子12138
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