无人直升机辨识的一种新方法

针对无人直升机的辨识建模问题,提出了把频率响应辨识法和遗传算法相结合的一种新的辨识方法.该方法充分结合了频率响应辨识法抗噪声能力强、对输入信号通用性强、以及遗传算法的全局寻优特性的优点,极大地提高了辨识的准确性.与最小二乘法、Levy方法的对比仿真结果表明,这种方法辨识精度更高,具有重要的工程使用价值.     

遗传算法收敛性分析

一.引言 遗传算法（Genetim　AIgorithm,GA）是一类以达尔文自然进化论与遗传变异理论为基础的求解复杂全局优化问题的仿生型算法,是一种新的搜索寻优技术,它仿效生物的进化与遗传,根据“优胜汰”的原则,借助选择,交叉和变异等算子,使所要解决的问题从初始解一步步地逼近最优解,尽管这种方法已经在人工智能非线性优化。机器学习。自适应控制和人工神经网络训练,并行处理等方面得到了     

临近空间传感器动态组网优化部署研究

为了提高临近空间传感器系统整体性能,更好地适应现代条件下的高科技电子战、信息战,提出了一种基于遗传算法的临近空间传感器动态组网优化部署方法,建立了临近空间传感器组网优化部署的数学模型,给出遗传算法在该优化问题中的求解过程和步骤,为加快求解速度对遗传算法进行了改进.通过组网仿真表明该方法能够快速得出多种优化部署方案,从而为传感器组网部署提供了科学、有效的支持.     

自适应权值的嵌套式轮循调度算法

服务质量是目前网络应用研究的一个热点.采取何种队列调度算法则是确保服务质量的关键因素之一.针对NDRR算法不能很好地满足实时业务队列突发情况下的延迟性需求,提出了自适应权值的嵌套式轮循调度算法.当实时业务队列处于突发情况时,能够实现动态增加其权重.理论分析表明该算法有较好的公平性,并能降低实时业务队列的延迟上界,且算法的复杂度为O(1).仿真结果表明,该算法明显改善了突发状态下实时业务队列的延迟性能.     

基于遗传算法的车用散热器优化设计

选取散热器的散热量、体积和压降作为优化目标,采用线性加权法建立了散热器的多目标优化模型。在给定的散热器原始数据和性能要求条件下,对散热器芯体的外形尺寸和翅片参数进行了优化。介绍了遗传优化算法的执行步骤和流程,在此基础上开发了优化程序。结果表明,优化后散热器的散热量明显增大,散热器芯体的体积和压降也有不同程度的减小。     

一种运用遗传算法确定船舶航向控制模糊规则的方法

为了克服船舶航向控制模糊规则确定过程中的盲目性,引入一种与之相适应的遗传算法,以使结果成为某种意义下的最优解,从而从根本上解决这一重要问题.文中运用Matlab的C语言MEX-文件技术,将遗传算法源代码与Matlab直接结合起来,利用后者的强大建模能力,建立起完整的仿真模型.仿真结果表明,船舶的航向控制能力得到明显改善.     

器材分层集装问题的遗传算法应用研究

从缩小搜索区域、增强算法的收敛性,以及缩短计算时间的角度出发,提出了解决器材分层集装问题的遗传算法。根据实际情况论述了解决该问题的3步法,并建立了优化的数学模型,构造了适合遗传算法求解的目标函数。实验表明,遗传算法具有很好的全局收敛性,能有效地解决器材分层集装问题。     

一种基于遗传算法的多传感器管理算法

分析了针对多传感器多目标分配的传感器管理算法的特点以及存在的问题,结合遗传算法的思想,给出了一种以目标联合信息增量为效能的传感器管理算法,并进行了算法的仿真.仿真结果表明,基于遗传算法的传感器管理算法是有效的,特别是问题规模较大时更比规划方法具有实用性.     

基于混合遗传算法的拦截弹道优化方法

传统的遗传算法中,交叉和变异样本的选择直接影响算法的收敛.通常根据工程实际需求调整交叉和变异样本的选择概率来提高遗传算法运行的有效性和防止早熟现象的发生.将传统的单纯形搜索算法与遗传算法相结合,提出了一种混合遗传算法,并在算法中增加了加速循环操作,提高遗传算法在求解优化问题特别是工程应用中的有效性,以便优化拦截弹道.数学仿真结果表明该方法能够有效地解决迎面拦截弹道问题.     

基于多层次机械结构特征的基因编码遗传算法

在分析多层次机械产品结构特征的基础上,针对具有多层次结构特征机械产品的整体方案设计,提出了多层次基因编码技术,并且在知识进化算法-遗传算法的基础上,将遗传算法与机械产品整体方案设计相结合,提出了面向多层次结构机械产品整体方案设计的遗传算法的CAD设计模型,并用实例证明了算法的高效性.