遗传算法改进策略研究

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。本文对遗传算法应用中的关键问题进行了阐述，并对研究方法及研究策略进行了分析，为遗传算法的改进提供了探索方向。     

遗传算法神经网络的国际黄金现货价格预测

一、遗传算法优化神经网络的基本原理用遗传算法优化神经网络体现了遗传算法和神经网络结合的思想,遗传算法是基于达尔文进化论的思想,模拟生物进化过程的计算方法。同样,神经网络也是模拟生物大脑神经网络机制的计算模型,所以遗传算法的研究与神经网络的研究有若干共同点。     

遗传算法研究概述

遗传算法是一种在群体的逐代遗传中,搜索出全局最优解的搜索优化算法.近年来由于遗传算法在解决复杂优化问题中显现出巨大优势,因此受到国内外学者的广泛关注.本文介绍了遗传算法的简单原理、设计方法,并概述了它的技术和应用领域.     

基于混合遗传算法的码书设计方法

将遗传算法与LBG算法相结合,得到了一种矢量量化码书设计算法.利用遗传算法的全局优化能力得到最优的矢量量化码书;同时,克服了传统遗传算法收敛速度慢的缺点.实验结果表明,文中提出的算法性能上优于LBG算法,且收敛速度较快.     

论不可微函数的一种混合遗传算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法。     

遗传算法与模糊方法结合在电梯群控中应用

本文提出了一种基于改进遗传算法的群控多目标优化调度方法。对乘客候梯时间，乘梯时间，拥挤度和电梯系统运行能耗等多个控制目标进行优化。改进遗传算法由模糊控制与遗传算法组和构成，在遗传操作过程中采用首位存放策略。采用MATLAB编写通用性仿真程序，在给定建筑物参数和电梯配置参数条件下，对调度算法进行仿真，数值结果表示该方法是有效的，可行的。     

基于案例检索的集装箱码头箱区优化研究

本文面对集装箱码头的进出口箱区规划问题,采用仿真模型与智能优化算法相结合的仿真优化方法进行分析求解。底层仿真模型覆盖集装箱码头全作业过程,并充分考虑了作业中的随机因素;顶层优化采用了遗传算法与案例检索相结合的一种创新方法,有效解决了仿真优化运算时间过长的问题。     

基于遗传算法的电力物资配送管理信息系统研究

遗传算法是一种基于自然进化原理的全局搜索方法,在很多问题的研究上有重大的意义。在管理信息系统的背景下,本文将遗传算法应用在电力物资配送路径的优化问题上,以期得到满意的结果。通过具体算例表明,遗传算法在电力物资配送路径优化问题上可以有很好的应用。     

物流中心仓库货位优化算法的研究

本文介绍了目前对于货位优化的一般优化方法,并对这几种方法的优缺点进行比较;对于货位优化这一实际多目标优化问题进行具体分析,并提出采用多目标遗传算法来解决。     

小生境遗传算法优化的神经网络在股票价格预测中的应用

股票价格是受多种不确定因素影响的非线性问题。文中将小生境遗传算法用于BP神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型,即用它来优化神经网络的连接权。依据小生境遗传算法的神经网络,提出一种股票预测的新方法。实践表明:该方法具有预测精度高、误差小的优点,值得推广。     

基于LabVIEW仿真的全局最短路径的遗传算法设计

遗传算法是以全局概率搜索为基础的优化算法,在路径确定的解决中,遗传算法具有相当的优越性,由于不存在对路径函数的限制,应用也较为灵活.本文介绍了遗传算法优化的基本方法,以全局最短路径的求解为课题分析了遗传算法的优化方法,并以LabVIEW进行仿真分析结果.     

基于GA-BP神经网络的顾客满意度测评研究

本文利用遗传算法与神经网络的特性,建立了基于GA-BP神经网络的顾客满意度测评模型。该模型首先将BP网络的权值和阈值通过遗传算法进行优化,然后对BP网络进行训练。网络最终测评结果较BP神经网络更有效、准确。通过某商场实例数据证明此测评模型收敛速度快、预测精度高,为顾客满意度测评提供了一种实用的方法。     

基于遗传算法的随机需求IRP问题研究

本文利用遗传算法求解了一种随机需求条件下的IRP问题的数学模型,并以配送系统为例,获得了路径安排和库存策略的优化目标解。计算结果表明模型的求解可以改善优化计算结果。     

十杆桁架优化设计的微分演化算法研究

本文针对传统优化算法通用性差、效率不高,以及一些现代智能算法求解复杂优化问题收敛性不佳等问题,提出了一种基于微分演化算法的桁架优化设计新方法.最后通过时十杆桁架问题的求解,与传统的优化算法和遗传算法进行了比较.教值结果表明,微分演化算法收敛速度快,且结果更为精确.     

在资源限制条件下商业银行多点布局优选的遗传算法

针对资源限制条件下的商业银行多点布局优选的0-1整数规划数学模型,提出基于遗传算法的求解方法。该方法利用遗传算法中随机搜索优化机制,能较快和准确的获得最优解。通过实例计算证明,与现有的模型求解方法相比,遗传算法具有较好的寻优效果,可以作为求解商业银行多点布局优选问题的一种新方法,同时对于其他项目群决策问题具有借鉴作用。     

能量采集型无线传感器网络的高能效路由算法

在能量采集型无线传感器网络中,虽然有能量吸收,但是因能量依然非常珍贵,如何优化路由协议,提高能量利用率,延长网络寿命仍然是值得研究的问题。为求解高能效的路由,提出了一种采用遗传算法的高能效路由算法,建立考虑节点的吸收能量、剩余能量、消耗能量和浪费能量的适应函数,用遗传算法寻找全局最优路径。将该适应函数与3种其他适应函数作对比,其他3种适应函数分别为只考虑路径能耗最小的适应函数,考虑路径能耗与路径上节点的吸收能量、剩余能量的适应函数以及考虑路径能耗与网络中所有节点的浪费能量的适应函数。采用遗传算法解出4种路由,通过仿真分析可知,所提出的路由算法能量利用效率最高。     

含分布式电源配电网的无功优化

提出了基于改进遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化方法。构建了包舍分布式发电系统的配电网无功优化数学模型，采用改进遗传算法对分布式发电的无功功率给定进行了优化矗通过算例仿真结果，说明所设计的改进优化算法在减少功率损耗和提高电压质量上的有效性和正确性。     

多级库存优化控制策略

在供应链管理发展的今天,传统库存管理模式的弊端日益突现。本文针对供应链管理中的多级库存优化控制策略进行研究,探讨一种采用遗传算法来进行库存管理的优化的方式。     

基于改进遗传算法的冷链物流配送路径优化

随着我国居民消费结构的不断转变,冷链物流的需求日益增加,为了实现低碳经济环境下的冷链物流运行低成本、低消耗,本文提出了基于冷藏车运输成本、货损成本、惩罚成本等多目标优化模型,提出了一种改进型烟花遗传算法IFWGA。该算法中设置了两种步长的动态变异算子。根据迭代次数控制变异算子动态切换,加快算法的收敛速度,提高算法的搜索精度。仿真实验结果表明：所提出的IFWGA算法的收敛速度较快,变异算子设置较为合理,求解质量较高。最后通过算例发现改进后的遗传算法求解的配送路径会使得成本和货损均得到明显减少,并检验了改进后算法的有效性和可行性,以期为遗传算法的改进以及路径优化问题提供理论支撑。     

批发配送中心管理信息系统的设计与实现

本文论述了基于量子遗传算法的批发配送中心系统的解决方案和基于PB的设计理念、基于C/S的系统软硬件的整体设计、详细设计以及实现技术。研究了量子遗传算法的发展现状,运用量子遗传算法来解决配送中心管理系统中的成本问题,在应用程序中进行资源控制,设计了安全认证模式,并以每个人的身份进行系统权限的分配,进行了与企业运营成本有关的优化,包括装配车优化等。最后对开发的应用系统进行了具体的性能和实现技术方面的分析。该系统已在某公司应用至今,取得了较好效果。