多边形障碍环境中避障路径的遗传算法

研究了平面障碍环境中避障的遗传算法,重点介绍了障碍环境的模型构造和用遗传算法求解该模型的方法设计.采用了与已有遗传算法不同的染色体编码方式和不同的遗传算子设计,在初始群体产生时尽量避免了引入无效基因,提高了染色体进化的效率,使得该算法具有很好的寻优能力,实验结果也表明了该算法的有效性.     

基于遗传算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络路由算法面临着节省能量、延长网络寿命、提高可靠性等方面的挑战。提出了一种基于遗传的无线传感器网络路由算法。对算法中的算子编码、适应度函数设计、编码方式及参数选取进行了细致研究。仿真结果表明,本算法减少了能耗、延长了网络生存时间并提高了网络的可靠性。     

基于自适应遗传算法的目标优化分配方法

提出了基于自适应遗传算法的目标优化分配模型,阐述了自适应遗传算法在目标优化分配中的应用,通过在计算机上仿真运行实例得出了目标优化分配方案。本方法对地面防空目标优化分配决策研究具有一定的参考价值。     

基于Holtrop公式与遗传算法的船型参数优化

针对方尾水面舰船,采用Holtrop阻力计算公式,以总阻力为目标函数,据遗传算法,对主要的船型参数进行了优化计算,进而得出了在一系列速度下主要船型参数的最优解及相应的由Holtrop公式计算得到的总阻力,并绘制了在各最优解下由Holtrop公式计算的总阻力随速度的变化曲线,结合Holtrop公式相应图谱对所得优化计算结果进行了分析.结果表明,该方法对于水面舰船的主尺度比等船型参数优选具有较强的实用性.     

天基预警系统资源调度方法

对面向导弹预警任务的天基预警系统中的低轨卫星资源调度问题进行了研究.对预警任务的特性进行分析,提出了一种预警任务规划与分解方法以减少任务对资源占用时间的需求;在此基础上建立了该问题的约束满足CSP调度模型;针对该模型变量多、解空间规模庞大的特点以及对求解算法时效性的要求,设计了一种基于局部解空间跳出机制的改进型遗传算法MGA.仿真表明该模型与算法在给定时间内能够得到满意的调度方案.     

引入变异算子的SAA求解数据关联问题

将遗传算法中的变异算子引入模拟退火算法,来求解雷达数据处理过程中的数据关联问题。与传统的遗传算法和传统的模拟退火算法相比,新算法在解的质量,寻优速度和CPU占用时间等方面有较大的优势,更贴近实际应用的要求。     

遗传算法及其应用

简述了遗传算法的其本原理和特点,并将其应用于声纳目标特征的选择。实验结果表明了遗传算法在模式特征优化和选择中的优势。     

基于遗传算法的航向测量误差分析

提出了一种基于遗传算法的高精度航向测量误差分析的方法,测量模型由2台全站仪组成.通过最佳保留策略和带约束条件的遗传算子,保证该算法具有全局搜索能力.分析结果表明,遗传算法的搜索空间仅为整个搜索空间的0.03%,该模型在现有码头条件下航向测量的精度可达到4″,满足对舰船导航设备高精度航向标校的要求.     

A misclassification cost‐minimizing evolutionary–neural classification approach

Machine learning algorithms that incorporate misclassification costs have recently received considerable attention. In this paper, we use the principles of evolution to develop and test an evolutionary/genetic algorithm (GA)‐based neural approach that incorporates asymmetric Type I and Type II error costs. Using simulated, real‐world medical and financial data sets, we compare the results of the proposed approach with other statistical, mathematical, and machine learning approaches, which include statistical linear discriminant analysis, back‐propagation artificial neural network, integrated cost preference‐based linear mathematical programming‐based minimize squared deviations, linear integrated cost preference‐based GA, decision trees (C 5.0, and CART), and inexpensive classification with expensive tests algorithm. Our results indicate that the proposed approach incorporating asymmetric error costs results in equal or lower holdout sample misclassification cost when compared with the other statistical, mathematical, and machine learning misclassification cost‐minimizing approaches. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006.     

基于遗传算法的通信网络可靠性优化设计

在可靠性条件约束下 ,使网络成本最低是网络规划NP hard问题 .文章提出一种基于遗传算法的优化方法解决了这类问题 .仿真结果表明这种算法是有效的 .