简介:该文在对车间调度问题进行描述的基础上,提出了一种新的自适应遗传算法,并将其应用于JSP问题.
简介:本文提出一种基于自适应遗传算法(AGA)的FJSP求解方法。研究了基于迭代次数优化和适应度分布分析的自适应遗传算法,也即综合两者优点的全自适应遗传算法。该方法利用FJSP本身的特点,克服了传统GA进化初期早熟和中后期随机搜索速度慢的自身局限。求解精度和搜索效率提高的同时,既能避免陷入局部最优,又使收敛过程加速。
简介:根据混沌序列产生的确定性和非线性机制,基于Volterra级数和RLS算法,提出了一种少参数二阶非线性滤波算法用于混沌时间序列的自适应预测。仿真结果表明,这种非线性自适应滤波器能有效地预测一些超混沌序列,而且该滤波器的一步均方误差性能明显高于其他基于Volterra级数的NLMS算法,表明该算法具有良好的收敛性能。