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文檔分類:IT計算機

遺傳算法的應用及前景.docx


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遺傳算法的應用及前景
遺傳算法(GeneticAlgorithm)是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型,借鑒生物界適者生存、優勝劣汰遺傳機制的進化規律演化而來的隨機化搜索最優解的方法。
最初由美國Michigan大學J.Holland教授于1975年提出。基于染色體群的并行搜索,帶有猜測性質的選擇操作、交換操作和突變操作。這種特殊的組合方式將遺傳算法與其它搜索算法區別開來。
由于遺傳算法的整體搜索策略和優化搜索方法在計算是不依賴于梯度信息或其它輔助知識,
影響搜索方向的目標函數和相應的適應度函數,所以遺傳算法提供了一種求解復雜系統問題的通用框架,
它不依賴于問題的具體領域,所以廣泛應用于組合優化、機械設計、數學問題、地質方面、信號處理、軟
件工程和人工生命等領域。
遺傳算法在飼料配方設計中的應用:針對現有飼料配方軟件的局限性,以白絨山羊飼料配方為例,可
提出一種基于改進遺傳算法的求解方法。與標準遺傳算法相比,采用實數編碼引入了與問題領域相關的啟
發信息,增加了搜索能力;使用隨機聯賽選擇替代***賭模型,優化了選擇策略;利用不同的隨機數交叉
和高斯變異,改進了交叉算子與變異算子。測試結果表明:改進的遺傳算法具有良好的運算效率,拓寬了
搜索空間,降低了成本,求解飼料配方問題非常有效。由于改進的遺傳算法較好地保持了種群的多樣性,
能夠解決因子較多、非線性程度高的問題,為復雜問題的優化提供了一種新的思路。

而只需要
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黃土高邊坡三維最危險滑裂面的遺傳算法搜索:根據黃土地震滑坡的幾何統計特征和物理力學性質,
總結提出一種新的三維滑坡模型,并采用歸一化三維矩陣的表示形式。借用遺傳算法(GA)的核心思想,以歸一化三維矩陣中的第三維元素作為搜索基因,在特定的搜索域內進行選擇交叉和變異運算,經過若干輪循環,可逼近相關條件下的最危險滑裂面同時給出實例驗算,對該搜索方案進行驗證。
基于BP神經網絡的遺傳算法在短時交通流預測中的應用:將BP神經網絡和遺傳算法的結合點進行改進,并以此為基礎提出新的優化算法。新算法設計簡單,易于實現,能有效地解決局部極小問題,加快收斂速度,增強網絡的適應能力,預測效果明顯優于BP算法。
基于改進的遺傳算法的多目標優化問題研究:研究多目標優化算法問題,針對傳統的多目標優化算法
由于計算復雜度非常高,難以獲得令人滿意的解等問題,在圖論和遺傳算法基礎上,提出了一種改進的遺傳算法求解多目標優化方法首先采用二進制編碼表示最小樹問題,然后采用深度優先搜索算法進行圖的連通性判斷,給出了一種新的適應度函數,以提高算法執行速度和進化效率。最后仿真結果表明,與經典的Prim算法和Kruskal算法相比,新算法復雜度較低,并能在第一次遺傳進化過程中獲得一批最小生成樹,適合于解決不同類型的多目標最小樹問題。
基于解析法和遺傳算法的機械手運動學逆解:研究優化機械手軌跡規劃問題,機械手運動時要具有穩定性避障性能針對平面3自由度冗余機械手優化控制問題,建立機械手的結構模型提出用解析法和遺傳算法相結合滿足具有計算量小和適應性強的特點在給定機械手末端執行器的運動軌跡,按著機械手冗余自由度,運
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