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[期刊] 统计与决策
[作者]
石建辉
传统的解决有序样本聚类的Fisher最优分割法对计算机存储能力要求较高,不适合由于样本长度较大时的情况。实践中常用的最优二分割法只能求得局部最优解。文章提出了一种基于遗传算法解决有序样本聚类问题的新算法。该算法适用于多种聚类距离,适合于大样本,可以解决方向聚类问题。
关键词：
有序样本聚类 方向数据聚类 遗传算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
瞿慧 王子旭
金融资产的方差与协方差是资产配置、套期保值、风险管理等实务应用的关键参数,因此对多元波动率预测模型的研究具有重要意义。文章采用预测结合技术,根据设定的优化准则对多个多元波动率模型的预测加权结合作为协方差的预测,其中最优权重通过遗传算法确定并动态调整。以常用低频与高频多元波动率模型为待选模型,沪深300指数与股指期货为实证数据,在多种常用损失函数下的样本外预测性能比较指出,基于遗传算法的线性预测结合在指数变化平稳与震荡期间均可以获得统计上显著较高的预测精度,是较使用单个多元波动率模型更稳健的选择。
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡丹青 赵为华
文章基于贝叶斯后验推理及遗传算法研究了线性回归模型多结构变点的变点检测方法，其中变点的数量和位置均未知。首先引入参数的无信息先验并基于后验分布得到变点信息的贝叶斯后验概率；然后基于后验概率定义一个施瓦兹-贝叶斯信息准则并应用遗传算法快速得到变点的个数及其位置，通过数值模拟验证了新方法的有效性和计算的快速性；最后，将所提方法应用于气象时序数据和股票交易价格两个实际数据的多变点检测问题，得到了有意义的结果。
[期刊] 物流技术
[作者]
吴麟麟 吕一鸣 何美玲 韩珣
由于目前单一车型配送存在资源浪费和效率低下等问题，选取确定数量的不同车型对各客户点进行配送服务往往可以得到更优的配送路径方案。针对这一点，描述了一种异构车辆路径问题，并建立了具有固定车辆数且考虑固定成本、可变成本以及时间窗惩罚成本的混合整数规划模型。同时，提出了一种基于改进K-means聚类和遗传算法的混合算法对模型进行求解。实验仿真先求解不考虑时间窗的问题初步证明混合算法的有效性，再在带时间窗的问题中求解不同规模算例的单一及异构车型结果，以证明异构车型配送更优。最后，对该混合算法的求解结果与其他混合算法的求解结果进行对比分析，证明了混合算法的优越性。研究结果表明：该混合算法求解的异构车型结果优于单一车型，并且比其他混合算法求解的异构车型结果更优，异构车辆配送使用的配送车辆数更少，总成本也更低，该混合算法具有更好的效率和性能。
[期刊] 物流技术
[作者]
吴麟麟 吕一鸣 何美玲 韩珣
由于目前单一车型配送存在资源浪费和效率低下等问题，选取确定数量的不同车型对各客户点进行配送服务往往可以得到更优的配送路径方案。针对这一点，描述了一种异构车辆路径问题，并建立了具有固定车辆数且考虑固定成本、可变成本以及时间窗惩罚成本的混合整数规划模型。同时，提出了一种基于改进K-means聚类和遗传算法的混合算法对模型进行求解。实验仿真先求解不考虑时间窗的问题初步证明混合算法的有效性，再在带时间窗的问题中求解不同规模算例的单一及异构车型结果，以证明异构车型配送更优。最后，对该混合算法的求解结果与其他混合算法的求解结果进行对比分析，证明了混合算法的优越性。研究结果表明：该混合算法求解的异构车型结果优于单一车型，并且比其他混合算法求解的异构车型结果更优，异构车辆配送使用的配送车辆数更少，总成本也更低，该混合算法具有更好的效率和性能。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
乔军
遗传算法在优化计算、搜索和人工智能方面有着广泛的应用潜力。为了提高结球蔬菜选择性收获机器人视觉系统的认识率和认识精度，把遗传算法用于图像处理，对60棵生菜进行实验，使认识率提高了20％，认识直径的平均误差减小10mm。
关键词：
遗传算法 图像处理 模式识别
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
邓祥辉 柴军瑞 李康宏
利用水头实测资料,以渗透系数为待反演的参数,在采用基本遗传算法进行参数反演研究的基础上,针对简单遗传算法难以确定交叉率和变异率的最佳值及计算量较大、易早熟等缺点,提出以自适应遗传算法来解决工程中的这类反演问题;为力求使改进的遗传算法计算量更小,收敛性更强,同时结合简单的二稳定渗流有限元算例,在相同的情况下分别用简单遗传算法和自适应遗传算法进行了反演计算。结果表明,自适应遗传算法在保持简单遗传算法优点的同时,有效地提高了算法的收敛性,并在一定程度上克服了简单遗传算法的早熟问题。因此,自适应遗传算法为渗流领域求解反演问题提供了新的途径。
[期刊] 上海水产大学学报
[作者]
王海峰 张健
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。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
张翔 陈建能 耿玉磊
提出一种改进的模糊优选多目标优化遗传算法.算法采用个体在总群体中的相对优属度作为适应度值,将总群体中的全部个体按子目标函数的数量平均划分为子群体,对每个子群体分配1个子目标函数,以子目标函数值计算子群体中个体的适应度值.2次选择后满足了整体最优的要求,又尽可能地逼近各子目标最优值.经实例计算,效果显著.
关键词：
多目标优化 遗传算法 模糊优选
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘险峰 郭志钢 朱小梅
文章介绍了最小二乘支持向量机及遗传算法的原理,利用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型。并利用两个性能指标将其与BP神经网络模型进行了对比,结果表明,在样本有限保证一定精度的情况下,遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机模型的范化能力较强,能够利用该模型对四川省天然气消费量进行预测,并在最后利用该模型预测2007~2009年四川省天然气消费量。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
赵健
对金融衍生品的定价一直都是理论界和实务界所关注的热点问题之一。传统的参数模型定价方法,容易产生系统性偏差,而神经网络方法在解决这一问题时具有明显的优势。本文基于遗传算法改进的BP神经网络模型(GABP),利用我国8只权证的1050天数据、标的股票1900天的数据和其他所需数据作为训练数据训练网络。研究结果表明,神经网络在权证的定价中效果要优于B-S模型;而RBF模型精度大于BP模型的预测,GABP模型的精度大于RBF模型的预测。
[期刊] 工业工程
[作者]
曹策俊 杨琴 梁红燕 袁玲玲
对高校教室调度问题进行研究,能使教室和课程达到一种合理的优化配置。类似问题的研究在制造业或生产系统中都占有非常重要的地位。研究首先采用三元组方式,将教室调度问题描述为一类具有机器适用限制的并行多机问题,以最小化Cmax(即集中时间提高教室利用效率)和滞后时间总和为调度目标,建立了对应的数学模型。根据问题的特性,设计了包含分派规则和遗传算法的启发式调度算法求解该类问题。研究结合问题特性在编码,个体适应度函数,交叉及变异等方面进行了设计。以实例分析验证了所设计算法的可行性和有效性。
关键词：
教室调度 并行机调度 分派规则 遗传算法
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
袁慧梅 郭喜庆
简单遗传算法存在着收敛速度慢、员陷入局部极小等缺陷。针对这2点，对遗传算法的各个环节作了改进：对初始方案集的产生做了改进，提出了更加适合自然规律的竞争选择法，设计出与迭代次数成反比、与父串间的距离成正比的自适应变异率。实例验证表明，改进的遗传算法的收敛速度和获得全局最优解的概率都有很大的提高。
关键词：
遗传算法 改进 选择 变异
[期刊] 工业工程
[作者]
孙娴静 唐秋华 邓明星
针对考虑优先关系约束和机器工作区域冲突约束的异步并行拆卸序列规划问题，提出加入路径重连策略的遗传算法。通过定义零部件之间的与或优先关系，对拆卸方向进行简化。且根据工作区域冲突约束，避免零部件拆卸过程中产生工作区域冲突。在此基础上，对种群进行编码解码，并加入路径重连算子，将遗传算法迭代得到的精英解进行路径重连以增强算法的局部搜索能力。最后通过多个实际案例证明算法的有效性。
关键词：
异步并行拆卸 遗传算法 路径重连
[期刊] 财会月刊
[作者]
宋光辉 陈敏鹏 吴栩
移动均线是技术投资中最为常用的技术指标之一,但移动均线最优步长的确定迄今仍无简单实用的方法。本文结合均匀设计和遗传算法,提出了一种移动均线最优步长的求解方法。将其应用于投资实践中,算法只需问题规模3.4%的计算量便能求出最优解,效率较高;同时,根据该方法得到的上证指数最优移动均线组合均能获取较高收益。其中,均线步长组合(1,21)受市场环境影响较小,且累计收益率高达487%。本文所提出的方法在投资实践中具有较高的可操作性。
关键词：
移动均线 遗传算法 均匀设计
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