遗传算法及其在渔饲料配方中的应用

首先阐述了参数编码、初始群体、适应度函数、遗传操作以及算法控制参数等遗传算法基本原理,然后着重介绍其在渔饲料配方中的应用,在该应用中采用了实数编码、基于线性排名的选择、算术杂交和非一致变异等遗传算法方法。结果表明,在渔饲料配方优化中应用遗传算法要优于目前饲料配方软件中大多采用的常规应用数学的优化方法。主要体现在单位产量饲料配方中的成本价格前者要低于后者。由于遗传算法能够解决因子较多,非线性程度高的问题,从而得出的饲料配方能更好的符合相关鱼种的营养含量标准。     

自适应加速遗传算法在马斯京根模型参数估计中的应用

针对基本遗传算法的寻优效果明显依赖于模型参数的初始变化区间的大小,还可能会出现过早收敛的问题,在马斯京根模型参数估计问题中应用了一种改进了的自适应加速遗传算法(AAGA).并通过某流域河道洪水演算的实例应用进行了与传统优化方法的比较研究.结果表明,该方法具有直观、简便、快速、适用性强等特点,可广泛应用于各种优化问题中.     

基于多目标遗传算法反求土壤的扩散率与导水率

土壤水热耦合运移的数学模型是研究土壤中水分迁移及其热量传输的重要依据,而准确地确定土壤的扩散率与导水率是进行研究的重要前提.为此,在水热耦合运移方程的理论基础上,以温度误差、含水率误差最小为目标建立数学模型;在不同初始含水率的土柱冻结试验条件下,利用多目标遗传算法优化反求土壤的扩散率与导水率,通过验证表明计算结果具有较好的精度.     

玉米籽粒的特征选择算法——基于支持向量机与遗传算法

在基于数字图像的玉米品种自动识别的研究中,寻找对识别贡献大的新特征项,对玉米品种识别率的提高具有十分重大的意义.把遗传算法和支持向量机算法相结合,设计了具体的基于支持向量机和遗传算法的玉米籽粒特征选择算法,利用这种算法优选提取出的玉米籽粒特征,从玉米籽粒的胚部和冠部的颜色特征与形状特征中找出了对玉米品种识别贡献较大的新特征.     

基于完全自适应策略的遗传算法

为改善标准遗传算法的优化性能,延长种群搜索过程,提出了完全自适应策略的遗传算法.自适应策略不仅基于进化阶段,同时基于个体,特别采用了自适应的适应值转换策略,大大降低了早熟的概率,保证算法能以较大的概率收敛到全局最优解.     

微生物降解动力学参数估计新算法的比较

为了有效地估计较大范围变化的微生物降解动力学参数,发展了基于瞬时精英保护策略的遗传算法(IEPGA)和简单改进遗传算法(IGA),并和多次在参数区间内获取随机初值联用Matlab的lsqnonlin搜寻的算法进行了比较.这些算法利用模拟数据和文献数据,估计了积分形式的Monod模型参数.结果表明,虽然三者均能较好解决这一问题,但考虑到实际运行规模、时间以及最终结果精度,对于较大范围变化的微生物降解参数估计问题,多次(>20次)随机初值联用lsqnonlin的方法相对两种遗传算法更为可行.     

扰动状态概念模型在三峡大坝3#坝段稳定性分析中的应用

采用扰动状态概念模型分析三峡大坝3#坝段的稳定性.材料的本构模型采用扰动状态概念本构模型,其中岩石和混凝土的模型参数可根据所提供的材料基本参数及单向压缩试验和常规三轴压缩试验求得;而断层的扰动状态概念模型参数则根据位移反分析法反演,反演时采用遗传算法进行优化.分析大坝稳定性时,采用强度储备法进行追踪计算,采用VC 与Matlab混合编程的方法编制了三维有限元程序进行数值计算,把控制点位移出现拐点确定为坝段的抗滑安全系数,以此得到合理的安全系数.     

凸多边形的最小面积凸四边形包围盒生成算法

基于遗传算法的思想,研究并提出了凸多边形面积最小的凸四边形包围盒生成算法。该算法简单,速度快,效果显著。实际应用表明了该算法的有效性与实用性。     

基于互信息和混合优化算法的多模医学图像配准

针对互信息函数的多极值问题,提出了一种基于混合优化算法的多模医学图像配准方法.对于多模医学图像,以互信息作为相似性测度,使用混合优化算法搜索出最佳配准变换参数,将待配准图像进行变换,从而达到配准的目的.实验表明,该算法能避免陷入局部最优值,配准结果精度达到亚像素级.     

基于遗传算法的易腐货物即时配送路线的优化

通过构造时间惩罚函数和容量限制惩罚函数建立了相应的数学模型,构造了一种具有较强全局搜索能力的引申刘海交叉法,改进了标准遗传算法,提出了易腐货物即时配送路线优化问题的求解策略。利用MAT-LAB编制了相应的计算程序,结合典型实例,验证了利用改进遗传算法在求解此类问题时的可行性和优越性。