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遗传算法在大学排课系统中的应用 实验室排课算法
将基于联姻遗传算法的模型参考自适应控制方法引入连续搅拌反应釜这一复杂的非线性系统, 通 过运用新型的联姻遗传算法对控制系统的 P I D 参数进行在线调整, 使模型参考自适应控制达到理想的控制 效果。
遗传算法原理段玉帅 马聪聪 舒豪杰42 遗传算法的应用及一些问题遗传算法基本原理主要内容1遗传算法概述3遗传算法改进遗传算法概述1优化方法传统的优化方法局部优化 共轭梯度法拟牛顿法单纯形方法全局优化方
以基于实测的电力系统综合负荷建模为应用对象,探讨遗传算法的运行机理,分析遗传算子的不同搜索能力。指出决定遗传算法性能的关键因素是种群多样性,得出了种群多样性与算法参数的关联约束。从理论分析上给出遗传参
针对传统遗传算法在复杂函数优化的寻优搜索中容易陷入局部极值、搜索效率低、不稳定等缺点,提出一种改进的自适应遗传算法。该算法的思想是根据进化中种群适应度的集中分散的程度非线性地自适应调节遗传进化的运算流
在遗传算法优化过程中,引导搜索的主要依据是适应度函数。通过评估常见的几种适应度函数,兼顾保持种群的多样性和算法的收敛性,由乘幂尺度变换,提出了一种改进的乘幂适应度函数。以三个典型的测试函数为例,在相同
针对遗传算法在谐波平衡仿真中经常出现随机性大、迭代过程慢、局部搜索能力弱等问题,提出一种改进的混合遗传算法。该算法将Volterra级数、拟牛顿算法与遗传算法相结合,利用Volterra级数的记忆特性
基于股票类型和遗传算法的投资组合结构确定,王艳,侯合银,本文首先建立了一个基于股票类型、以单位风险超额收益最大化为目标的投资组合模型,并为该模型设计了一种遗传算法。然后选取不同
针对在天然气长输管道运行优化中广泛使用的传统遗传算法存在的诸多问题,结合 天然气长输管道的运行特点,对传统遗传算法加以改进。使用改进后的遗传算法对管道运行优化 的计算结果表明,改进遗传算法优于动态规划
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