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[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] 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。
关键词：
应急物资 配送 遗传算法 路径优化
[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] 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...
关键词：
土地利用 多目标 遗传算法 模糊动态优选
[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] 海洋渔业
[作者]
张寒野 凌建忠
分别以遗传算法与蚁群算法对２３个站位的海洋渔业资源调查路径进行规划，寻找其最优路径。求解结果表明，遗传算法和蚁群算法都能找到同样的最短路径，比实际路径缩短了８．３２％的里程。蚁群算法求得的平均路径长度小于遗传算法，但所耗时间比遗传算法多一倍左右。
[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] 统计与决策
[作者]
吴爽 贺昌政
一、数据分组处理算法数据分组处理算法(Group Methodof Data Handling,简称GMDH)是由乌克兰科学院A.G. Ivakhnenko院士在1967年提出的。它采用多层迭代,借助自组织原理,利用数据和计算机相对客观地选择变量之间的关系,通过启发式学习实现输入输出间的非线性映射,用外准则选取最优模型,实现对所研究系统内部结构的模拟。其基本运算步骤如
[期刊] 物流技术
[作者]
钟惟钰
在Matlab应用软件的基础上,应用遗传算法进行物流配送运输车辆路径优化,并针对标准遗传算法存在的缺点进行了改进,通过算例验证,其在车辆路径优化过程中有着巨大的优越性。
关键词：
遗传算法 物流配送 运输车辆 路径优化
[期刊] 预测
[作者]
宋新平 丁永生 曾月明
传统的基于统计技术的变量筛选法不能保证财务困境预警模型的精度。本文提出了用遗传算法同时优化输入变量和支持向量机参数的方法。实证研究表明:该同步方法在降低变量维数的同时得到较好的预测精度,其得到的优化变量集也具有较强的经济含义。
[期刊] 物流技术
[作者]
郭苹
针对物流过程中各环节信息协同控制配送的问题,通过建立多信息物流网络的数学模型,提出运用改进的遗传算法对多信息物流协作配送方案求解。优化过程采用遗传算法与层次分析法结合的方法,对遗传算子进行适应性的改进设计,并对其采用分阶段性的编码方式。通过仿真实验表明,基于改进遗传算法的多信息协作控制优化方法取得的全局最优解次数要多于传统算法的次数,且算法的标准差也要优于传统算法。
关键词：
多信息协作 协同物流 遗传算法
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
惠晓峰 胡运权 胡伟
本文针对经典的BP神经网络所存在的缺陷,结合遗传算法,提出了基于实数编码的GA-BP神经网络预测人民币美元汇率的模型。在结合递归预测方法的基础上,该模型取得了令人满意的结果。
关键词：
遗传算法 神经网络 汇率预测
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
任建华 汪赫瑜
针对现实世界中数据的杂乱性、冗余性和不完整性而提出了一种基于遗传算法的组合数据清理方法。利用这种方法,使得数据在挖掘之前具有更好的完整性和一致性,可以提高数据挖掘模式的总体质量和减少实际挖掘所需要时间。以学生成绩作为试验对象进行了分析和研究,有效地去除了数据中的噪声,试验结果证明了此方法的可行性和有效性。
[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] 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。
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