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[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] 湖南农业大学学报(自然科学版)  [作者] 李平  吴佳英  郑金华  胡宁静  
为了克服基于二进制编码的遗传算法在求解连续参数优化问题时的缺陷,采用实数编码,定义1种度量多样性的指标,来自适应地调整基于实数编码的多亲遗传算法中交叉概率和变异概率,提出1种基于实数编码的自适应多亲遗传算法.该算法能自适应地调整其参数,且在求解优化问题的过程中,能克服早熟收敛的现象,提高搜索能力,加速收敛速率.最后对该算法进行了理论分析.
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 刘琦铀  张成科  李铁克  
针对工艺规划与调度集成(Integration of Process Planning and Scheduling,IPPS)的多目标优化问题,将遗传算法基本理论与免疫应答机理相结合,并引入IPPS问题研究中,构造了融遗传算法和免疫机理为一体的自适应免疫遗传算法(Self-adaptive Immune Genetic Algorithm,SIGA)。该算法以遗传算法为主体并加入免疫算子,通过免疫系统的自适应、免疫识别、学习、记忆、激增和抑制等复杂的信息处理机理,有效地解决了规模大、约束多、目标函数非单一的IPPS问题。最后以实例进行仿真优化,验证了模型算法的正确性和有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 罗晓明  
车辆路径问题是一个NP-hard问题。文章针对该问题设计了一种结合C-W节约启发式算法进行子路径优化的变种群规模混合自适应遗传算法。该混合遗传算法的种群规模随适应度值及进化代数的变化而变化;交叉概率及变异概率也随个体适应度值的不同而自适应地调整。其次,利用C-W节约启发式算法对子路径进行优化,有效地弥补遗传算法局部搜索能力较差的不足。对随机选择的10个基准测试实例的计算结果表明,该算法是求解车辆路径问题的有效方法。
[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。
[期刊] 工业工程  [作者] 王逸  姚志洪  蒋阳升  赵斌  谭宇  
为了有效利用交叉口时空资源,缓解城市交通拥堵,在双环相位方案的基础上,建立以交叉口平均延误为优化目标,以各相位绿灯时长为优化参数的双环信号配时优化模型,并采用自适应遗传算法对模型进行求解。选取4个十字交叉口,实地调查获得交叉口晚高峰流量数据,分别使用经典的Webster配时法和双环信号配时优化模型对交叉口信号配时方案进行优化。结果表明:与Webster配时法相比,双环信号配时优化模型优化结果更好,分别使4个交叉口平均延误减少11.36%、13.74%、3.72%和9.00%,能够有效改善交叉口运行状况;并且交叉口同相位内的两个流向的流量越不均衡,双环信号配时优化模型优化结果越好。
[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] 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。
[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] 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.
[期刊] 物流技术  [作者] 栾盛磊  
首先建立起应急物资配送过程中的数学约束模型,然后利用遗传算法对应急配送路径进行处理,求解出在上述约束条件下的最优配送路径,最后进行了应用举例。
[期刊] 中国人口.资源与环境  [作者] 于苏俊  张继  
在建立和求解多目标土地利用规划模型过程中,采用遗传算法并结合多目标模糊优选理论处理多目标土地利用结构优化问题。其详细步骤为:在分析区域特征基础上构建时间序列;通过现状分析设置土地利用类型决策变量、确定优化目标和约束条件,构建土地利用结构多目标优化模型;用灰色GM(1,1)预测模型对土地利用结构优化多目标模型参数进行预测;用遗传算法多目标优化方法对土地利用结构优化模型求解得pareto解集;最后运用多目标模糊动态优选方法对规划期内各时间段的pareto解集进行模糊动态优选,以最大优属度判定原则确定出最优决策序列。自贡实例表明,该方法有助于解决多目标协调问题,通过遗传算法避免了人为偏好权重的主观性...
[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] 广东商学院学报  [作者] 周金革  杨国清  李雪岩  叶珊珊  
以房地产投资信托基金价格预测精度作为切入点,将遗传算法的思想引入元胞自动机价格模型的规则演化,建立起元胞自动机模型,然后将其应用到房地产投资信托基金的研究中,并进行数值仿真及实证研究,对房地产信托投资基金投资者个体的投资决策行为进行自适应遗传算法改进与优化,以提高自适应主体的智能化程度与自学习能力。研究认为:元胞遗传算法的引入,驱动房地产信托投资基金价格呈现基本价值收敛;其收益率分布更加具有"尖峰厚尾"特性,提高了房地产投资信托基金价格的预测精度。
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