基于遗传算法的盲源分离研究,汤良,宋佩,盲源信号分离[3](Blind Source Separation,BSS)是研究如何从观测到的混合信号中估计或恢复独立的源信号,其核心问题是分离(或解混合)矩
研究论文-改进的自适应遗传算法在TDOA定位中的应用
针对现有进化点云拼接算法未使用点云色彩信息的局限性,提出一种基于色彩信息的自适应进化点云拼接算法。使用随机采样与色彩特征点相结合的方式对输入点云进行采样,通过最小化包含色彩约束的点对距离中值建立目标函
针对现有改进差分进化算法易陷入局部最优解的不足,提出一种改进的自适应差分进化算法。该算法对精英个体实施Baldwin学习,使其在不确定代数内保持基因型不变并尝试多种表现型以引导种群中其他个体进化；同时
针对多目标分布估计算法全局收敛性较弱的缺陷,提出了一种自适应混合多目标分布估计进化算法。其基本思想是:在多目标分布估计算法中引入全局收敛性较强的差分进化算法,当函数变化率较大时,用分布估计算法产生新种
在研究构件技术的基础上,结合工作流技术提出了一种新的软件开发模式,即通过将可视化的构件库与可视化的工作流编辑系统全面融合实现零编程的软件搭建平台。构件库包含了多层次和多粒度的可视化软件构件集合。工作流
针对固定遗传概率容易引起早熟及收敛慢的问题,对现有自适应遗传算法进行了改进。通过常见测试函数优化求解试验,验证了改进算法具有更好的全局收敛性和更快的收敛速度。在此基础上,将改进算法应用于曲线化简。仿真
基于粒子群算法的改进遗传算法的研究,陶磊,景晓军,遗传算法是一种模拟生物进化论的智能优化算法,具有简单、通用、鲁棒性强等优点。遗传算法自提出以来已成功应用到很多领域,但经
对遗传算法编码策略、遗传算子、参数确定、收敛性、欺骗问题等理论在国内外的研究现状进行了系统的研究,并对遗传算法在国内外的研究进展和新的应用领域进行了讨论；最后,通过对近几年研究文献的统计分析,探讨了遗
文章中所使用的遗传算法对于初学者有一定的帮助,更容易对该算法有一个清晰的理解。
