基于遗传算法的机场目标耗弹量优化方法

机场是由多种飞行保障设施组成的系统目标,各子目标的受损都会在不同程度上影响其保障能力.根据机场保障能力与其各串、并联子系统的关系,建立了给定弹量摧毁机场目标最大保障能力的非线性整数规划模型,并给出了模型的遗传算法求解,在此基础上改进了机场目标耗弹最少的优化打击方法.算例表明:改进的方法是正确的,可为拟订机场目标的火力方案提供思路和定量依据.此方法也适用于类似由串、并联子目标组成的其他系统目标.     

遗传蚂蚁算法(GAAA)在数字电路智能测试中的应用

随着VLSI设计规模的日益增大,对于电路的测试生成(Automatic Test Pattern Generation.ATPG)也有了新的要求.提出了一种基于遗传算法和蚂蚁算法融合的数字电路智能测试生成算法,克服了传统算法计算量大、需对电路逻辑有较深刻认识的缺陷,而且也避免了以往的遗传算法和蚂蚁算法容易陷入局部最优的不足.研究表明这种算法效果较同类其他算法好,而且在大规模电路中尤能显示其特点.     

基于ADS-BIN的多机冲突解脱及路径规划

行冲突解脱是空中交通管理中一个关键问题.分析了机载TCAS的冲突探测原理和ADS-B IN技术的特点,考虑飞行动力学、气象、人为因素等多种随机因素,建立了概率型冲突预测和解脱模型.针对同一空域内所有目标机进行跟踪和分类,将冲突区域网格化,利用改进遗传算法快速搜寻最优无冲突航迹,最大程度地减少偏离原航线的距离,并最终引导...     

一种综合使用支持向量机和遗传算法的隐藏图像检测方法

提出了一种新的基于遗传算法和支持向量机的隐藏图像检测方法。用遗传算法进行图像特征选择,采用支持向量机作为分类器,将支持向量机的分类效果作为适应度函数值返回,指导遗传算法搜索最优的特征,移除图像的不相关特征和冗余特征,提高了学习效率。实验结果表明,与仅采用支持向量机分类但未进行特征选择的隐藏检测方法相比,本方法能有效地提升分类器性能。     

基于遗传算法的项目评标研究

针对遗传算法中的两项重要技术——编码问题和适应度函数的设计做了深入探讨,利用遗传算法全局最优的特点,对教学设备进行了评标,同时对适应度函数的设计针对以往的设计方法提出新的见解,对其设计方案提出改进,引入AHP算法进行适应度函数的设计,给出利用AHP算法进行适应度函数设计的全过程。     

基于遗传算法思想的现行Cernet拓扑结构优化

把Cemet骨干网拓扑结构作为研究对象,并以实现具有QoS保证的IP隧道机制为目的,对该拓扑结构通过引用遗传算法进行了分析,找出了网状型骨干网拓扑结构和星型拓扑结构各自不能建立起IP隧道传输机制的主要原因.通过分析比较,汲取了两种拓扑结构各自的优点,提出了一种以星型为主、网状型为辅,两种拓扑结构相结合的拓扑结构,该拓扑结构较好解决了广域骨干网建立IP隧道传输机制的需要.在此基础上,由遗传算法优化出了一种基于QoS保证的新广域骨干网拓扑结构.最后,对该拓扑结构进行了仿真实验.仿真实验证明,该拓扑是一种优化的结构.     

基于遗传算法的嵌入式软件测试用例生成系统研究

综合考虑了嵌入式软件的特点,将遗传算法应用于搜索全面覆盖软件特殊路径的测试用例生成的问题,合理构建了嵌入式软件测试用例自动生成系统,给出了系统流程图,改进了部分算子,使搜索效果得以加强,并分析了交叉率、变异率等参数的取值范围,通过改变不同的参数值得到对比图,以确定适合该系统的最佳参数值,并针对实际汇编语言编写的嵌入式软件指定路径进行仿真测试,从理论和实践上证明了该思路的正确性和可行性。     

系统标定的一种新方法

以2008年高教社杯全国大学生数学建模竞赛的A题为研究背景,设计了利用数码相机进行系统标定的一种新方法,建立了相应的数学模型,并设计遗传算法实现了模型的快速求解,算例表明了模型及算法的有效性。