针对Srinivas提出的自适应遗传算法种群前期进化较慢的问题,改进了自适应交叉率和变异率的计算方法,考虑交叉率和变异率与种群进化所处阶段的匹配,提出一种改进的自适应遗传算法;并将其应用于BP神经网络
针对房间温控对象的参数变化对空调器模糊控制效果有很大影响这一现 象,提出了一种基于遗传算法的自适应模糊控制方法,该方法由一种新型的参数混合辨识 算法以及变群体规模的遗传优化算法组成,从而实现了比例因子
将遗传算法寻优和基于L yapunov 理论的观测器设计思想相结合, 提出一类非线性自适应观 测器的直接设计方法。通过选择合理的适应度函数, 将观测器问题转化为约束可满足性问题, 并在空间 搜索找到问
为了校正激光光束的波前像差,建立了一套无需直接探测波前信息的自适应光学(AO)系统模型,提出了一种基于实数编码的高斯变异的遗传算法(GA)用来控制61单元压电变形镜补偿波前像差,并仿真利用此算法控制6
遗传算法计算过程中的自适应调节问题,杨洋,,本文主要是针对遗传算法中的自适应调节问题进行研究和改进,并且简单的介绍了遗传算法基础理论以及遗传算法在组合的优化问题等众
用入侵的自适应遗传算法训练人工神经网络的详细讲解,是遗传算法的拓展
本文研究了自适应并行遗传算法(APGA)的实现方法,包括遗传算法(SGA)的自适应策略和并行遗传算法(PGA)的迁移自适应策略。最后详细介绍了在Java环境下多核CPU的实现方式。本文适合IT专家和搜
本篇文章将介绍自适应遗传算法在解决旅行商问题中的具体实现方法,主要包括遗传算法的原理、适应度函数设计以及具体的代码实现步骤。我们将以Matlab作为编程工具,结合实例详细讲解算法的实现过程和优化效果,
基于改进自适应遗传算法的配电网重构部分源程序,对交叉率和变异率进行自适应调整。
论文研究-一类混合自适应遗传算法及性能分析.pdf, 在繁殖种群选择 ,生存策略中引入 Boltzmann生存择机制 ,并根据种群平均适应值的变化自适应地调整变异率 ,同时本文采用新的变异方式 ,以