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1.
文中通过分析多项目网络计划资源综合优化问题,抽象出其数学模型,并用改进遗传算法对其求解,最后通过验证得出改进的遗传算法求解该问题明显优于传统的遗传算法,改进后的算法能在较短的时间内找到一个最优解,具有快速收敛寻优的特点,在求解的效率和解的质量方面都达到了比较好的结果. 相似文献
2.
基于智能集成的综合优化方法 总被引：2，自引：0，他引：2
研究了集成应用神经网络、遗传算法和专家系统技术来解决过程系统的复杂优化问题．由于神经网络的高度非线性映射能力，适合于大型复杂问题的建模．神经网络建立的是一个黑箱模型，不能用传统的数学规划方法求最优解，遗传算法适合于这种模型的寻优．有些复杂工程问题的优化，并非建立一个模型（数学模型或神经网络模型）求解就可以得到答案，而是依靠众多的工程因素和经验，对于这种优化问题，专家系统显示出突出的优势 相似文献
3.
有效地混合了遗传算法和基于约束满足的自适应神经网络算法,对于一类加工时间可变的调度问题进行了研究.遗传算法被用来进行迭代寻优.当前代经交叉和变异后生成的染色体对应非可行解,由自适应神经网络运算后得到可行解,对应的染色体作为新一代染色体.本算例的目标函数是基于任务的提前/拖期惩罚、附加惩罚以及加工时间的偏离量惩罚,目标是确定最优加工时间和最优加工顺序极小化目标函数,并与一般的遗传算法相比较,实验结果说明了遗传/自适应神经网络算法混合算法的有效性. 相似文献
4.
本文介绍一种改进遗传算法，通过引入强制变异算子，避免了超级个体的出现，保证了杂交算子的有效性，提高了遗传算法的全局寻优能力．用改进的遗传算法代化仿人智能控制器．得到了理想的结果，由此得出一阶纯滞后对象的OIC参数整定公式． 相似文献
5.
改进的遗传算法及其在优化IC中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
本文介绍一种改进遗传算法，通过引入强制变异算子，避免了超级个体的出现，保证了杂交算子的有效性，提高了遗传算法的全局寻优能力，用改进的遗传算法优化仿人智能控制器，得到了理想的结果，由此得出一阶纯滞后对象的ＯＩＣ参数整定公式。 相似文献
6.
针对遗传算法在全局寻优的特点和BP神经网络在局部精确搜索的特性,通过采用遗传算法优化神经网络初始权值,加速BP网络训练速度。通过算法比较和实例结果分析,表明该算法可以有效、可靠地运用铸造工艺参数优选中,并可方便地应用于专家系统。 相似文献
7.
自动组卷系统是计算机辅助教学的重要组成部分,而遗传算法以其全局寻优和智能搜索的特性,得到了广泛的运用。根据自动组卷系统的特点,将遗传算法合理应用于自动组卷中,在遗传算法中,设计了双种群机制,并以试卷难度、试卷区分度、试卷的估计用时、知识点分布为基础构造适应度函数,通过轮盘赌选择方法、多点交叉和变异,较好地解决了自动组卷的多重目标寻优问题。 相似文献
8.
针对现有BP神经网络选取权值和阈值不精确问题,采用改进量子粒子群优化算法优化BP神经网络权值和阈值。首先在改进的量子粒子群优化算法中,采用双层多种群优化策略提高整个种群的寻优能力,然后在每个子群中使用混沌反向学习和Levy飞行增强子群寻优能力,最后利用改进的量子粒子群优化BP神经网络权值和阈值。实验结果表明,改进的量子粒子群优化算法能有效提高BP神经网络的全局寻优能力和收敛性,对数控高速铣削加工的铣削力进行准确预测。 相似文献
9.
缪桂根 《楚雄师范学院学报》2011,26(3):5-10
本文用改进遗传算法求解TSP问题,编制了完整的Matlab程序予以仿真实现。程序中选择算子使用的是最佳个体保存与赌轮选择相结合的策略,文章最后分析了最佳个体保持比例对寻优效果的影响。 相似文献
10.
利用BP神经网络进行预测已经取得了很大的进展,但BP神经网络易形成局部极值,算法收敛的速度相对较慢,将遗传算法结合到BP神经网络中可以改善算法收敛速度较慢的问题,利用改进的BP算法对网站访问量进行预测,结果表明运算效率得到了很大的提高,同事也说明了改进方法的可行性． 相似文献
11.
《西安文理学院学报》2016,(2)
在传统神经网络的基础上,引入小波函数而构成的小波神经网络具有极强的函数映射能力,在图像压缩领域有着较多应用.为了进一步提高图像的压缩质量,引入了遗传算法对传统小波神经网络算法进行改进,在对小波基平移和伸缩参数系数进行寻优时,将其作为种群初始化,经过选择、交叉和变异,获得最佳染色体,最后将最佳染色体转化成对应的权值、伸缩系数和平移系数从而进行小波神经网络映射.实验结果表明,改进后的小波神经网络图像压缩方法相较传统小波神经网络法,均方误差分别降低了14.8%和16.7%,图像信噪比分别提高了9.15%和7.11%,图像压缩质量有了较大提高. 相似文献
12.
翟梅梅 《淮南师范学院学报》2009,11(5):114-119
遗传算法容易产生早熟现象以及局部寻优能力较差的缺陷。针对遗传算法的这一缺点,就遗传算法的交叉算子进行改进．并应用于求解旅行商问题。传统的交叉算子操作方法寻优效率低,并易陷入局部最优,就顺序交叉方法进行改进。改进后的交叉算子是在随机选择交叉区域和交叉片断长度后．对重复节点和前后节点的路径长度进行比较后,再删除路径长的重复节点,有效地提高了算法的寻优效率。优化了解的质量。为了验证算法的有效性,对TSPLIB库中的两个公共实际事例ei151和gr202以及安徽省17个城市的数据进行了仿真实验。结果表明改进后的算法是有效的． 相似文献
13.
张贤慧 《Journal of Zhangzhou Technical Institute》2013,(1):1-6
BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,其与遗传算法的结合可以得到一种拥有良好的全局优化搜索和局部时频特性的学习训练途径。针对BP网络的不足,提出了一种基于改进遗传算法的BP神经网络控制器,此方法可以克服基本遗传算法收敛速度慢,容易陷入"早熟"收敛,计算稳定性不好等一系列问题,进一步提高了BP神经网络控制器的性能。最后通过对轧制力模型的预报仿真,证明了控制器的有效性。 相似文献
14.
由于旋转机械振动信号是一维的,且大尺寸卷积核可获得更大的感知野,在经典卷积神经网络模型(LetNet-5)的基础上设计了带有大尺寸卷积核的一维卷积核神经网络(1DLCNN).由于1DLCNN的超参数对网络性能影响较大,利用遗传算法对网络模型中的一些超参数进行寻优,并将这种利用遗传算法优化1DLCNN参数的方法称为GA-1DLCNN.试验结果表明,基于GA-1DLCNN方法所得到最优网络模型可以实现99. 9%的故障诊断精度,远远高于其他几种传统的故障诊断方法.此外,将采用大尺寸卷积核的一维卷积神经网络与小尺寸卷积核的一维卷积神经网络以及经典二维卷积神经网络模型进行对比,输入样本长度分别设定为128,256,512,1 024,2 048,最终的诊断精度结果以及可视化散点图显示1DLCNN的效果最优. 相似文献
15.
16.
张清富 《广东广播电视大学学报》2009,18(5):101-105
为克服经典遗传算法求解智能组卷时存在的盲目搜索、收敛速度慢和个体易“早熟“等缺点,文章提出了基于动态自适应技术遗传算法。利用求解问题的特征改进经典遗传算法的多个关键部分,采用动态自适应技术,提高算法的寻优速度。实验结果表明,采用改进式的自适应遗传算法实现的组卷策略具有收敛速度快、搜索精度高、鲁棒性强等特点,具有很好的性能与实用性。 相似文献
17.
应用神经网络对非线性系统进行拟合,将训练好的神经网络作为非线性系统模型,并用遗传算法寻找非线性系统模型的最优解.通过多次重复仿真实验表明,提出的非线性系统寻优方法有效,均能以较快的收敛速度找到近似最优解,说明用RBF神经网络和遗传算法寻求非线性系统最优解的方法是有效的. 相似文献
18.
旅行商问题是典型的NP组合优化问题。提出一种旅行商问题求解应用上的改进遗传算法。引入贪心算法优化初始种群,在轮盘赌选择基础上,融入最优保存策略和掺杂算子进行选择操作,以保证群体的多样性;基于两点三段随机交叉算子优化交叉结果,基于启发式倒位变异算子提高算法的收敛速度;给出了求解旅行商问题系统的体系结构。实验结果表明,改进的遗传算法具有更好的寻优能力。 相似文献
19.
基于BP神经网络的手写体识别方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
李勇 《安阳师范学院学报》2000,(4):42-46
基于一种改进结构的BP神经网络,探讨了神经网络应用于手写体文字识别的方法。除了对网络结构的改进外,还对网络的学习算法进行了改进,并应用进化计算理论,遗传算法与BP算法,提高了网络的训练速度和识别效果。 相似文献
20.
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。 相似文献