简介：提出一种多精英协同进化遗传算法（Multi-elitecoevolutionarygeneticalgorithm,简称MCGA）.多精英协同进化遗传算法借鉴精英策略和协同进化的思想,从种群中选择多个精英个体组成子种群,选择多个不同的而且适应度高的个体作为进化操作的核心.通过不同的选择策略进化子种群,多个子种群采用不同的进化方式.实验数据表明算法性能与传统遗传算法相比提高了收敛速度和寻找最优解的能力.

简介：摘 要: 工序排序是生产管理中经常遇到的问题，多资源平衡工序优化是提高生产效率、降低生产成本的重要手段，至今尚未见十分有效的解法。本文建立了典型的网络计划多资源平衡工序优化的数学模型，以每道工序开工时间作为设计变量，极小化某种关键性资源需求的最大量或波动的幅度，并运用所设计的改进遗传算法对该模型进行了求解，获得了多组最优工序计划。这就使得生产调度安排灵活机动，便于智能调度。

简介：摘要本文简述了遗传算法的基本原理和特点，以及在各个领域的应用情况。

简介：遗传算法是近些年来产生的一种新算法，它模拟了自然界生物进化过程，属于仿生类算法。它不仅可以解决组合优化问题，也可以解决连续的最优问题。本文从遗传算法的产生背景、基本原理、应用实例及发展方向介绍了遗传算法。

简介：介绍遗传算法的基本特点和工作原理。结合线性规划模型阐述了其在复垦土地结构优化中的应用,通过具体实例给出了其实现过程。

简介：遗传算法本身固有的并行处理性和开放性，使得它在优化识别方面的效率非常之高，而且受到越来越广泛的研究，然而，遗传算法自身也有一些缺点．遗传算法在寻优过程中易出现“早熟”，设计变量增多时效率较低以及结构分析时间长．论文分析了遗传算法的常见缺陷，并通过采用小生境技术、基于多父体变量级别的杂交以及小生境技术的改进策略，遗传算法的优化性能（优化效率和质量）得到了大大的提高。

简介：摘要详细介绍了整数编码遗传算法的编码、选择、交叉、变异等操作。该编码不但可以降低算法的搜索空间，而且可以避免初始化及在遗传操作中生成的不可行解，同时也改进了遗传算法中惩罚函数对不等式约束条件的处理方法，加快收敛速度。将该算法用于IEEE30节点系统，结果表明，该方法降低了网络损耗，保证了电压合格率，实现了电力系统的无功优化，得到了满意的结果。

简介：本文介绍了利用遗传算法进行优化设计的基本原理。针对多变量优化问题，采用基本的遗传算法对其进行研究。给定优化的结果表明，用遗传算法来搜寻最优结果是十分有效的。

简介：[摘要] PID控制算法是经典的工业工程控制算法之一，增量式PID控制算法是对传统PID控制算法的优化，但其存在静态误差无法消除的影响，因此本文引入遗传算法对其进行进一步优化，并给出了优化步骤，同时给出了一个用遗传算法进行单环系统增量式PID控制器优化设计的仿真实例，并克服了其静态误差无法消除的问题。

简介：摘要：PID控制算法是经典的工业工程控制算法之一，增量式PID控制算法是对传统PID控制算法的优化，但其存在静态误差无法消除的影响，因此本文引入遗传算法对其进行进一步优化，并给出了优化步骤，同时给出了一个用遗传算法进行单环系统增量式PID控制器优化设计的仿真实例，并克服了其静态误差无法消除的问题。

简介：核主分量分析是一种输入输出特征非线性变换技术。选择最优或接近最优的非线性变换核函数参数，使类的可分性测度最大，是KPCA应用于特征提取的关键。本文采用高斯变异遗传算法作优化技术，实现了KPCA和GA的集成，适合核函数参数的优化选择。仿真表明，该技术可行、有效。

简介：一、遗传算法的发展遗传算法(GeneticAlgorithms简称GA)是由美国Michigan大学的JohnHolland教授于20世纪60年代末创建的。它来源于达尔文的进化论和孟德尔、摩根的遗传学理论,通过模拟生物进化的机制来构造人工系统。从1985年在美国卡耐基.梅隆大学召开的第一届国际遗传算法会议到1997年5月IEEE的Transactions0nEvo-lutionaryComputation创刊,遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。[1]遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法,主要有以下特点:(1)自组织、自适应和学习性(智能性)。遗传算法消除了算法设计中的一个最大障碍,即需要事先描述问题的全部特点,并要说明针对问题的不同特点算法应采取的措施,因此,它可用来解决复杂的非结构化问题。(2)直接处理的对象是参数的编码集而不是问题参数本身。(3)搜索过程中使用的是基于目标函数值的评价信息,搜索过程既不受优化函数连续性的约束,也没有优化函数必须可导的要求。(4)具有显著的隐并行性。遗传算法按并行方式搜索一个种群数目的点,而不是单点。它的并行性表现在两个方...

简介：遗传算法来源于进化论和群体遗传学,是计算智能的重要组成部分,正受到众多学科的高度重视。本文系统分析了遗传算法的应用研究,并进行了分析和评论

简介：

简介：将一种改进的遗传算法用于MIMO天线阵的优化,分析了容量与相关性的关系。在均匀线阵与均匀圆阵的相关性模型上,比较达波角、扩展角及天线间距对于相关性的影响。运用遗传算法,对构建的相关系数组成的矩阵进行分析,给出定长非均匀4元线阵与圆阵在最小相关性下的天线阵分布。

简介：文章研究了三维地形中的观察所优化配置问题,结合观察所实际情况,给出了利用遗传算法进行观察所优化的计算方法,并编制了计算机应用程序.计算机模拟实验表明,文中采用的算法能综合考虑多种因素,所得结果合理、准确,并且具有较高的效率.

简介：焊接是一个瞬时性、高度非线性的过程。基于此,优化设计已涉及到焊接设计的各个领域。遗传算法作为一种智能化拟自然的优化方法,是求解非线性全局最优解的有效手段,已应用于焊接优化的各领域。本文在对焊接优化相关文献研究的基础上,阐述了焊接各个领域里遗传优化现状及其应用前景。

简介：

简介：摘要：本文根据水库优化调度问题的实际特点，用基于十进制的遗传算法，加入最优保存和局部搜索两种收敛策略对问题进行了改进。并用居甫渡水库实例进行了模拟计算，与未经改进的遗传算法进行了比较，得出其算法实现简单、全局搜索、计算速度快等特点，具有更为广阔的应用前景。

简介：旅行商问题是组合优化的一个经典问题,也是评价算法好坏的一个标准,它要求在给定的一张图中寻找一条哈密尔顿回路,使得该回路在所有的回路中长度最短。然而,该问题是一个NP完全问题,其求解时间会随着问题规模的扩大急剧上升。因此,只能希望在允许的时间内寻求问题的一个较优的解来替代。本文借助生物学的相关理论与思想采用遗传算法对该问题进行求解,最后通过对遗传算法的进一步分析,提出了一种可行的改进算法,达到了获得较优解的目的。