基于CGA-BP神经网络的好氧堆肥曝气供氧量预测模型 被引量：17

1

作者 丁国超 施雪玲 胡军 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期211-217,共7页

为提高好氧堆肥曝气供氧量的曝气效率以及预测精度,该研究利用遗传算法(genetic algorithm,GA)对标准反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值和阈值进行优化,再利用克隆选择算法(clonal genetic algorithm,CGA)优化遗传算法... 为提高好氧堆肥曝气供氧量的曝气效率以及预测精度,该研究利用遗传算法(genetic algorithm,GA)对标准反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值和阈值进行优化,再利用克隆选择算法(clonal genetic algorithm,CGA)优化遗传算法中的变异算子并复制算子,加快获取最优参数的速度,构建基于CGA-BP神经网络的曝气供氧量预测模型。为验证CGA-BP模型的有效性,与BP模型、GA-BP模型预测结果进行对比。试验结果表明:克隆遗传算法优化BP神经网络能加快获得最优解,效率相比BP模型和GA-BP模型分别提高了75.36%、51.30%;在曝气供氧量预测模型中,CGA-BP模型具有更准确的预测效果,预测精度为99.65%,而BP模型与GA-BP模型预测精度分别为96.99%、99.26%;CGA-BP模型评价指标的均方误差、平均绝对误差、平均绝对百分误差分别为0.0034、0.0389和0.3506,均小于BP神经网络和GA-BP神经网络模型评价指标的误差;利用CGA-BP好氧堆肥曝气供氧量预测模型对好氧堆肥发酵过程进行精准曝气,提高了3.22%的曝气控制效率。由此可知CGA-BP神经网络模型有更好的预测效果,可满足好氧堆肥在发酵过程中曝气供氧量的需求,提高曝气效率,为精准控制曝气提供更直接有效的方法。 展开更多

关键词 模型 试验 遗传算法 好氧堆肥 曝气供氧 BP神经网络 cga-BP神经网络

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基于CGA和PSO的双种群混合算法 被引量：5

2

作者 王永贵 林琳 刘宪国 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第7期148-153,共6页

针对粒子群算法(PSO)收敛速度慢、求解精度不高以及易陷入局部最优的缺点,结合云遗传算法(CGA)和粒子群优化算法,提出一种新型的双种群混合算法(CGA-PSO)。将整个种群平均分成2个子群,分别采用云遗传算法和加入自调整惯性权值策略的粒... 针对粒子群算法(PSO)收敛速度慢、求解精度不高以及易陷入局部最优的缺点,结合云遗传算法(CGA)和粒子群优化算法,提出一种新型的双种群混合算法(CGA-PSO)。将整个种群平均分成2个子群,分别采用云遗传算法和加入自调整惯性权值策略的粒子群优化算法完成进化。通过引入一种新型的信息交流机制:两子群子代间信息交流以及子代与父代间信息交流,共享最优个体,淘汰最劣个体,实现共同进化,适时对粒子群适应度较差的个体进行云变异操作,该操作是基于云模型的随机性和稳定性,利用全局最优位置和最劣位置实现对部分粒子位置的变异过程。对5个经典测试函数进行测试,并与CGA和PSO算法及其优化算法进行比较,结果表明,CGA-PSO算法具有较高的搜索效率、求解精度和较快的收敛速度,鲁棒性也较强。 展开更多

关键词 云遗传算法 粒子群优化算法 双种群混合算法 自调整惯性权值策略 信息交流机制 云变异操作

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柔性流水车间排产问题的一种协同进化CGA求解方法 被引量：5

3

作者 韩忠华 朱一行 +2 位作者 史海波 林硕 董晓婷 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第4期562-568,共7页

为了解决柔性流水车间排产优化问题(flexible flow shop scheduling problem,FFSP),设计了一种动态协同进化紧致遗传算法(dynamic co-evolution compact genetic algorithm,DCCGA)作为全局优化算法。DCCGA算法基于FFSP特点,构建了描述... 为了解决柔性流水车间排产优化问题(flexible flow shop scheduling problem,FFSP),设计了一种动态协同进化紧致遗传算法(dynamic co-evolution compact genetic algorithm,DCCGA)作为全局优化算法。DCCGA算法基于FFSP特点,构建了描述问题解空间分布的概率模型,并对标准紧致遗传算法(compact genetic algorithm,CGA)的进化机制以及个体选择方式进行了改进。在其进化过程中,2个概率模型结合最优个体继承策略协同进化,并以一定的频率进行种群基因分布信息的交流,提高了算法进化过程中的种群基因信息多样性,增强了优良进化趋势的稳定性以及算法持续进化的能力。设计实验对DCCGA算法中新引入的重要参数进行了分析和探讨,确定了最佳参数值。最后,采用不同规模的FFSP实例对DCCGA算法进行测试,与已有算法进行对比分析,验证了DCCGA算法对于解决FFSP的有效性。 展开更多

关键词 双概率模型 动态协同进化 最优个体继承策略 紧致遗传算法 柔性流水车间

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GA-XGBoost模型对路基压实质量的预测

4

作者 赖建平 赵辉 +1 位作者 王东升 冯怀平 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第7期33-41,共9页

为提升智能压实(intelligent compaction,IC)质量的实时检测与评价精度,提出一种基于GA-XGBoost模型的连续压实质量预测方法,以提高动态变形模量(E vd)的预测精度。模型以动态变形模量为目标,建立机器学习模型,主要采用决策树算法,构建X... 为提升智能压实(intelligent compaction,IC)质量的实时检测与评价精度,提出一种基于GA-XGBoost模型的连续压实质量预测方法,以提高动态变形模量(E vd)的预测精度。模型以动态变形模量为目标,建立机器学习模型,主要采用决策树算法,构建XGBoost模型对压实质量进行预测分析。通过引入遗传算法(genetic algorithm,GA)对模型超参数寻优,以提高模型的预测精度和可靠性。首先,通过现场工程试验,测量压路机碾压时振动加速度,分析加速度信号,计算信号统计量并采用快速傅里叶变换(FFT)得出谐波频率,初步建立各项特征因子与E vd之间的系统联系;其次,筛选各个时频域特征,进行相关性分析,选用相关性较高的特征来建立预测模型;最后,验证了GA-XGBoost预测模型可以较好的预测E vd。研究结果表明:遗传算法(GA)可以高效地确定XGBoost算法的超参数,且较单一的XGBoost模型表现出更优的收敛速度;通过优化特征因子,改变输入参数,提高了GA-XGBoost模型的预测精度,优化后均方误差为3.9%,相关系数为0.748;同时对比了传统CMV拟合E vd的方法,该机器学习模型可以大幅度提高预测精度。 展开更多

关键词 智能压实 机器学习 XGBoost算法 遗传算法 动态变形模量 时域特征

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多股流紧凑式换热器优化设计方法:高温电解制甲烷系统案例分析

5

作者 何芝飞 李承周 +2 位作者 杨志平 杜智宇 王利刚 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第18期7167-7176,I0012,共11页

“双碳”战略和可再生发电装机规模化发展背景下,固体氧化物电解(solid oxide electrolysis,SOE)制氢及其衍生物是解决可再生电力消纳的新途径。SOE高温运行需要配置换热器和风机等辅助部件维持系统内部热动力学平衡,合理的换热器设计... “双碳”战略和可再生发电装机规模化发展背景下,固体氧化物电解(solid oxide electrolysis,SOE)制氢及其衍生物是解决可再生电力消纳的新途径。SOE高温运行需要配置换热器和风机等辅助部件维持系统内部热动力学平衡,合理的换热器设计对于提高系统紧凑性和能效具有重要意义。该文提出一种基于非支配排序遗传算法的多股流紧凑式换热器多目标优化设计方法,对多股流板翅式换热器外形尺寸和翅片参数进行同步优化,并以累计热负荷均方差为指标对换热器层排列进行优化。以SOE制甲烷系统为研究对象,结果表明,翅片频率是影响系统紧凑度的关键因素,翅片频率从444增加到786 m^(-1),换热器体比表面积从643增大到1116 m^(2)/m^(3),但换热器摩擦因子和流动耗功分别增加10.7%和0.2 kW;通过优化层排列方式,累计热负荷均方差降低0.6 kW。对于SOE制甲烷系统气气换热器,四股流紧凑式换热器(35 kW)与两股流换热器(28 kW)相比,体积减小88%。该方法同步优化了多股流板翅式换热器外形尺寸、翅片参数与层排列方式,可以为多股流换热器高温场景应用提供一定参考。 展开更多

关键词 固体氧化物 电解制甲烷 多股流紧凑式换热器 遗传算法 层排列

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基于遗传算法的团队CGA路径规划方法 被引量：1

6

作者 郑延斌 岳明 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期171-174,共4页

基于遗传算法给出了一种团队CGA(Computer Generated Actors)全局路径规划方法,针对复杂环境和团队特点设计了不等长的路径编码和个体适应度评价方法.试验表明该方法可以为团队中每个成员规划出一条协调的、无障碍的路径,有效地解决复... 基于遗传算法给出了一种团队CGA(Computer Generated Actors)全局路径规划方法,针对复杂环境和团队特点设计了不等长的路径编码和个体适应度评价方法.试验表明该方法可以为团队中每个成员规划出一条协调的、无障碍的路径,有效地解决复杂空间下团队CGA路径规划问题. 展开更多

关键词 团队cga 路径规划 遗传算法

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改进CGA在3D动漫造型设计中的应用 被引量：1

7

作者 杨晓鹏 刘弘 于汉超 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第1期248-250,共3页

为自动生成新颖多样的3D动漫造型,提出一种改进的元胞遗传算法(CGA)。使用ACIS规则表达式对已有的3D动漫造型在3个方向上实施非均匀缩放变形,采用树结构编码生成长度和内容变化较大的规则表达式,通过人机交互的方式,利用专家知识确定个... 为自动生成新颖多样的3D动漫造型,提出一种改进的元胞遗传算法(CGA)。使用ACIS规则表达式对已有的3D动漫造型在3个方向上实施非均匀缩放变形,采用树结构编码生成长度和内容变化较大的规则表达式,通过人机交互的方式,利用专家知识确定个体适应度值。基于3D动漫造型创新系统ECTDS的实验结果表明,该算法可以生成一系列生动的创新造型。 展开更多

关键词 元胞遗传算法 树结构编码 人机交互 3D动漫造型

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基于遗传算法的碾压混凝土重力坝温度场多测点反演 被引量：1

8

作者 黄灵芝 张朝森 +1 位作者 司政 陈思琦 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期83-91,共9页

由于碾压混凝土重力坝施工现场条件复杂,实验获得的参数与实际参数存在一定的差异。为获得高精度的温度场仿真结果,根据某碾压混凝土重力坝现场实测温度数据,利用遗传算法反演该碾压混凝土坝的绝热温升Q 0、温升常数n和导热系数λ,并运... 由于碾压混凝土重力坝施工现场条件复杂,实验获得的参数与实际参数存在一定的差异。为获得高精度的温度场仿真结果,根据某碾压混凝土重力坝现场实测温度数据,利用遗传算法反演该碾压混凝土坝的绝热温升Q 0、温升常数n和导热系数λ,并运用所得的反演参数进行温度场仿真模拟分析,对比不同测点个数下反演所得参数的可靠性和精确性。结果表明:通过遗传算法进行参数反演可有效提高反演的速度与精度,并且反演所依据的测点个数越多反演结果越接近实测数据,9个测点反演比3个测点反演误差减少了1.43%,比6个测点反演误差减少了0.44%。因此,在利用遗传算法进行参数反演时应尽量选择较多的测点个数,以提高仿真计算的精度。研究结果可为碾压混凝土重力坝热学参数反演提供理论指导和依据。 展开更多

关键词 碾压混凝土重力坝 温度场 遗传算法 反演分析 有限元仿真

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车载紧凑式换热器高效轻质的性能优化研究 被引量：3

9

作者 杨佳琪 曹元福 +1 位作者 姜涛 李明佳 《西安交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期138-145,共8页

针对当前车载锯齿型板翅式换热器在某新型车辆有限空间内传热与流动阻力性能不足、整机质量大的问题,提出了一种车载锯齿型板翅式换热器的优化方案。首先,对4种具有不同翅片参数的空气-水车载锯齿型板翅式换热器进行了实验测试,探究了... 针对当前车载锯齿型板翅式换热器在某新型车辆有限空间内传热与流动阻力性能不足、整机质量大的问题,提出了一种车载锯齿型板翅式换热器的优化方案。首先,对4种具有不同翅片参数的空气-水车载锯齿型板翅式换热器进行了实验测试,探究了已有换热器的传热与流动特性;然后,基于实验数据构建了锯齿型翅片通道的三维数值计算模型,获得了适用结构参数范围更加宽泛且拟合精度良好的换热器流动换热关联式,同时基于换热器几何结构获得了整机质量计算模型;最后,结合非支配排序遗传算法(NSGAⅡ)以及传热与流动阻力综合性能评价图,开展了车载锯齿型板翅式换热器关键翅片结构参数的多目标优化研究,给出了综合性能优异的换热器结构参数。结果表明:优化后锯齿型板翅式换热器的阻力系数降低了14.3%,综合性能评价因子增加了10.7%,整机质量减少了18.2%,实现了换热器高效轻质的优化目标。所提车载锯齿型板翅式换热器优化方案,对提升其综合性能与降低制造成本具有参考价值。 展开更多

关键词 车载紧凑式换热器 锯齿型翅片 综合性能评价图 遗传算法 综合性能优化

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混沌优化与遗传算法的智能集成 被引量：20

10

作者 章敬东 刘小辉 +1 位作者 邓飞其 刘永清 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第16期17-20,共4页

作为智能算法,遗传算法的确是解决非线性复杂优化问题的有利工具,但它在搜索过程中易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷又确实限制了它的寻优效能。混沌的遍历性、随机性和内在规律性使得混沌优化能够互补地与遗传算法进行集成。基于此,... 作为智能算法,遗传算法的确是解决非线性复杂优化问题的有利工具,但它在搜索过程中易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷又确实限制了它的寻优效能。混沌的遍历性、随机性和内在规律性使得混沌优化能够互补地与遗传算法进行集成。基于此,该文经过遗传算法和混沌优化方法的理论机制分析,将二者进行智能集成,给出混沌遗传优化算法CGA。经过仿真迭代运算,发现该算法能够保证求得全局最优解,并且寻优速度有很大提高。 展开更多

关键词 智能集成 混沌遗传算法 遗传算法 混沌优化 非线性

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基于混沌遗传算法的电力系统无功优化 被引量：12

11

作者 刘宝英 杨仁刚 +2 位作者 李慧 冯小明 耿光飞 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2006年第5期49-52,共4页

针对遗传算法在求解大规模电力系统无功优化问题中存在的收敛速度慢、易早熟的缺点,提出了一种新的无功优化算法——混沌遗传算法CGA。该方法结合混沌优化所具有的遍历性、随机性和规律性的特点,在遗传进化过程中引入混沌移民算子,通过... 针对遗传算法在求解大规模电力系统无功优化问题中存在的收敛速度慢、易早熟的缺点,提出了一种新的无功优化算法——混沌遗传算法CGA。该方法结合混沌优化所具有的遍历性、随机性和规律性的特点,在遗传进化过程中引入混沌移民算子,通过混沌移民操作维持群体中染色体的多样性,以克服传统遗传算法中由于近亲繁殖所导致的早熟问题,确保算法的全局收敛性,加快计算速度。通过对某地区42节点系统进行仿真计算,该方法相比于简单遗传算法,计算速度提高了45%,收敛到全局最优的概率提高了1.25倍。 展开更多

关键词 混沌优化 移民 混沌遗传算法 无功优化

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基于禁忌克隆遗传算法的配电网故障恢复重构 被引量：16

12

作者 张利民 马强 +1 位作者 李振坤 刘皓明 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2010年第1期60-64,共5页

将克隆遗传算法(clonal genetic algorithm,CGA)和禁忌搜索算法(tabu search,TS)相结合,提出用于配电网故障恢复重构的禁忌克隆遗传算法(tabu search clonal genetic algorithm,TSCGA)。针对配电网的结构特征和克隆遗传算子的特点采用... 将克隆遗传算法(clonal genetic algorithm,CGA)和禁忌搜索算法(tabu search,TS)相结合,提出用于配电网故障恢复重构的禁忌克隆遗传算法(tabu search clonal genetic algorithm,TSCGA)。针对配电网的结构特征和克隆遗传算子的特点采用基于环网的编码策略,避免遗传操作后产生表示环网或孤岛的无效解;在CGA中克隆遗传算子的基础上增加了修正算子,减小了搜索范围,提高了搜索效率;并把禁忌搜索算法中的禁忌表、禁忌表处理和藐视准则融入到克隆遗传算法中,显著提高了收敛速度。最后用IEEE33节点标准算例对TSCGA进行了仿真分析,并与其他智能算法进行了比较,结果表明TSCGA具有更快的收敛速度和更好的稳定性。 展开更多

关键词 配电网 故障恢复重构 克隆遗传算法 禁忌搜索算法

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改进的混沌遗传算法 被引量：18

13

作者 王芳 戴永寿 王少水 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第6期29-32,共4页

将遗传算法与混沌算法相结合,提出了一种新颖的基于猫映射的混沌遗传算法(CGA),解释了猫映射的遍历性,分析了猫映射的混沌分布优越性。该算法利用猫映射的初值敏感性扩大搜索范围,利用猫映射的遍历性进行混沌变量的优化搜索,从而减少了... 将遗传算法与混沌算法相结合,提出了一种新颖的基于猫映射的混沌遗传算法(CGA),解释了猫映射的遍历性,分析了猫映射的混沌分布优越性。该算法利用猫映射的初值敏感性扩大搜索范围,利用猫映射的遍历性进行混沌变量的优化搜索,从而减少了数据冗余,保持了种群多样性,有效地解决了局部收敛问题。理论分析和数值仿真表明,该算法具有更好的收敛性能。 展开更多

关键词 混沌遗传算法(cga) 猫映射 遍历性 自适应交叉 混沌变异

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修正克隆遗传算法在分布式电源规划中的应用 被引量：6

14

作者 李阳 周步祥 +2 位作者 林楠 冯超 刘金华 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期128-132,共5页

在分析微电网中分布式电源特性的基础之上,构建了相关的目标函数与数学模型,提出一种针对微电网系统的修正克隆遗传算法。该算法在传统克隆遗传算法基础之上,加入修正表和局部搜索操作,提高了搜索效率,从而能更快速地获得微电网中分布... 在分析微电网中分布式电源特性的基础之上,构建了相关的目标函数与数学模型,提出一种针对微电网系统的修正克隆遗传算法。该算法在传统克隆遗传算法基础之上,加入修正表和局部搜索操作,提高了搜索效率,从而能更快速地获得微电网中分布式电源的最优化配置。最后在IEEE39节点算例上,应用此算法在计算机上进行仿真,结果表明了该算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 微电网 分布式电源 修正克隆遗传算法 目标函数

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一种模糊自适应PID控制在溶解氧中的应用 被引量：4

15

作者 汤斌斌 陈敏芳 +1 位作者 熊伟丽 徐保国 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2013年第7期144-147,共4页

针对污水处理过程的非线性、不稳定性和不确定性,将活性污水处理系统非线性数学模型转换为参数有界的变参数正则状态方程,并对系统模型进行了可控性与稳定性分析,提出了一种基于混沌遗传算法优化的模糊自适应PID控制器。通过仿真实验表... 针对污水处理过程的非线性、不稳定性和不确定性,将活性污水处理系统非线性数学模型转换为参数有界的变参数正则状态方程,并对系统模型进行了可控性与稳定性分析,提出了一种基于混沌遗传算法优化的模糊自适应PID控制器。通过仿真实验表明:CGA法提高了种群个体的多样性,有效地避免了"早熟"和局部最优现象;优化后的控制器在超调量、上升速度、稳定时间等性能上得到明显改善。 展开更多

关键词 溶解氧 模糊 混沌cga遗传算法

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紧致遗传算法的进化机制分析 被引量：7

16

作者 杨有龙 高晓光 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期415-418,共4页

为了分析紧致遗传算法的进化机制,首先给出了用于刻划进化概率向量的有关概念;其次研究了增加染色体有效进化的方法,提出了基于进化强度系数的增强紧致遗传算法;同时为进一步研究基于多变量的紧致遗传算法提供了框架。

关键词 紧致遗传算法 进化机制分析 概率模型 种群增强学习算法

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处理动态优化问题的演化元胞遗传算法 被引量：4

17

作者 陈昊 黎明 +1 位作者 江泽涛 储珺 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期1115-1121,共7页

已有演化元胞遗传算法中的演化规则多从元胞自动机中直接引入,未在状态演化中考虑个体间适应值的差异。根据密度制约关系提出一种新的演化元胞遗传算法来处理动态优化问题,在考虑个体适应值优劣与局部种群密度的前提下,通过密度制约与... 已有演化元胞遗传算法中的演化规则多从元胞自动机中直接引入,未在状态演化中考虑个体间适应值的差异。根据密度制约关系提出一种新的演化元胞遗传算法来处理动态优化问题,在考虑个体适应值优劣与局部种群密度的前提下,通过密度制约与种内竞争实现个体在元胞空间内的生死演化,并建立种群规模增长模型控制元胞空间内存活个体规模。选取不同强度、复杂度的动态优化问题对算法性能进行验证,结果表明新算法具有良好的处理动态优化问题的能力。 展开更多

关键词 人工智能 元胞遗传算法 动态环境 密度制约 演化规则

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紧致遗传算法及其在武器目标分配中的应用 被引量：4

18

作者 刘振 史建国 高晓光 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第30期229-231,共3页

介绍了紧致遗传算法的基本原理,并对其进行了改进,通过仿真验证了算法的有效性。针对武器-目标分配(WTA)问题,提出利用紧致遗传算(CGA)法求解该问题,通过验证并与其它方法比较,证明该方法可行。由于紧致遗传算法的编码简单,运行时占用... 介绍了紧致遗传算法的基本原理,并对其进行了改进,通过仿真验证了算法的有效性。针对武器-目标分配(WTA)问题,提出利用紧致遗传算(CGA)法求解该问题,通过验证并与其它方法比较,证明该方法可行。由于紧致遗传算法的编码简单,运行时占用的内存较小,所得到的结果较为稳定并且运行速度较快。 展开更多

关键词 紧致遗传算法 改进紧致遗传算法 武器-目标分配 仿真

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一种无人机路径规划的混沌遗传算法 被引量：16

19

作者 马云红 周德云 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期468-471,共4页

提出采用基于混沌的遗传算法进行无人机路径优化问题的求解。算法利用极坐标描述战场中的威胁位置和航路点,缩短了路径编码长度,提高了搜索效率,并在遗传算法操作时加入混沌操作,扩大了搜索范围,提高了优化速度,有效地解决了解空间巨大... 提出采用基于混沌的遗传算法进行无人机路径优化问题的求解。算法利用极坐标描述战场中的威胁位置和航路点,缩短了路径编码长度,提高了搜索效率,并在遗传算法操作时加入混沌操作,扩大了搜索范围,提高了优化速度,有效地解决了解空间巨大带来遗传算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的局限。实例仿真结果表明,文中的算法与标准遗传算法相比,优化效率显著提高,得到的优化解即优化航路更好地规避了威胁。 展开更多

关键词 无人机 路径规划 混沌遗传算法

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求解混合流水车间调度问题的变量相关EDA算法 被引量：4

20

作者 刘昶 李冬 +1 位作者 彭慧 史海波 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期1032-1039,共8页

针对混合流水车间调度问题和分布估计算法的特点,提出将变量按工序分组,通过组内概率约束、组间概率耦合的方式建立混合流水车间调度问题变量间概率关系的新方法。对分布估计算法中的紧致遗传算法的种群产生和概率更新机制进行了改进,... 针对混合流水车间调度问题和分布估计算法的特点,提出将变量按工序分组,通过组内概率约束、组间概率耦合的方式建立混合流水车间调度问题变量间概率关系的新方法。对分布估计算法中的紧致遗传算法的种群产生和概率更新机制进行了改进,以解决流水车间调度问题等复杂问题。通过仿真实验、与其他算法比较以及在大规模生产实际问题中的应用,验证了该算法的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 分布估计算法 紧致遗传算法 混合流水车间 概率模型

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