简介：在排课的过程中我们应该尽量将课程安排在教学效果较好的节次中,排课过程中必须满足各种约束条件,=1教室rn在时间td由教师sk上课程lp

简介：对于交叉或变异染色体适应度函数值差异过小导致的进化停滞问题,遗传算法中解决进化停滞问题的可行方案,网络优化问题中出现的进化停滞问题就是其中一个例子

简介：

简介：摘要本文用建立数学模型的方法对RGV的调动策略进行最优化的讨论，结合题目要求，运用遗传算法与粒子群排队论等方法对问题进行求解。一般RGV的联合调度算法，系统的效率主要取决于调度、路径、规划和RGV配置数量。本系统路径和RGV数量已确定，因此主要从调度和规划两方面来研究RGV的智能调度系统。

简介：摘要：本文用建立数学模型的方法对 RGV的调动策略进行最优化的讨论，结合题目要求，运用遗传算法与粒子群排队论等方法对问题进行求解。一般 RGV的联合调度算法，系统的效率主要取决于调度、路径、规划和 RGV配置数量。本系统路径和 RGV数量已确定，因此主要从调度和规划两方面来研究 RGV的智能调度系统。

简介：好的布局方案首先要满足所有周边设备的内部路径在机器人工作空间内,提出了一种基于遗传算法的优化布局方法.引入了工程师的经验和知识描述布局过程中的作业单元空间及机器人运动学约束,实现了机器人作业单元在三维空间内的优化布局.本方法减小了优化空间

简介：摘要科学有效地规划电力系统最小线损的网架结构，可节约投资，减少停电，降低网损，提高供电质量，是目前电力行业的一项重要任务。本文提出了一种基于遗传算法的电力系统最小线损网架结构的优化方法。

简介：摘要有效降低配电网有功损失是配电网安全、经济运行的重要课题。为解决局部地区网损偏大的问题，文中将改进的遗传算法用于无功补偿优化。在考虑配电网拓扑结构的同时，设计了自适应遗传算子并构造了指数型适应度函数来提升遗传算法收敛速度和精度，充分发挥了遗传算法的全局随机快速搜索能力。优化某16节点算例的结果表明，配电网有功网损由6．76%下降到5．16%，电压达标率从70．61%提高到92．86%，表明该方法能够提高全局寻优精度，改善区域网络电压质量，同时也证明了该改进遗传算法用于无功优化的可行性和实用性。

简介：提出了一种基于自适应遗传算法的资源优化路由算法,假设网络的链路数为n,流量工程的主要目的就是优化资源利用率

简介：摘要遗传算法是一种全局优化方法，适合解决具有离散变量的混合非线性规化问题。最优潮流是一类典型的非线性规划问题，在电力系统中求解最优潮流是一项基本而重要的工作。

简介：神经网络的Petri网模型如图1所示,建立该过程故障诊断的ANN-Petri网模型如图3所示,建立基于遗传算法的故障诊断ANN-Petri网模型

简介：摘要互联网在现代社会中迅速的发展，同时，也带来了不少网络安全问题。对于目前所存在的安全问题也逐步在改善。最有效的是问题检测，对于明确的标志或者标志牌的检测在遗传算法的出现后有了很大的进步。加密技术、身份鉴别技术、访问控制技术和防火墙技术等都属于网络安全问题的检测，但它们均存在较大的缺陷和不足，给互联网用户带来了不便。本文就标志牌检测的现状和存在的问题以及后续的发展作了分析，将功能优化后的遗传算法运用于标志牌检测与识别系统研究和技术中。

简介：为了高效准确的进行PCI规划寻优，本文通过研究LTE网络PCI规划理论模型，结合对比不同算法对该类问题的适应性，设计了改进型的遗传算法，算法将网络的PCI整体模干扰值作为适应度函数，同时为了避免普通二进制编码在变异时的缺陷，编码方式采用格雷码编码，在算法的种群选择阶段加入模拟退火的思想，规划数据源采用基于小区间的相关性测量数据构造二维干扰矩阵，并在实际的移动通信LTE网络进行了规划实验验证，取得了预期的效果。

简介：摘要互联网在现代社会中迅速的发展，同时，也带来了不少网络安全问题。对于目前所存在的安全问题也逐步在改善。最有效的是问题检测，对于明确的标志或者标志牌的检测在遗传算法的出现后有了很大的进步。加密技术、身份鉴别技术、访问控制技术和防火墙技术等都属于网络安全问题的检测，但它们均存在较大的缺陷和不足，给互联网用户带来了不便。本文就标志牌检测的现状和存在的问题以及后续的发展作了分析，将功能优化后的遗传算法运用于标志牌检测与识别系统研究和技术中。

简介：摘要：为了高效准确的进行 PCI规划寻优，本文通过研究 LTE网络 PCI规划理论模型，结合对比不同算法对该类问题的适应性，设计了改进型的遗传算法，算法将网络的 PCI整体模干扰值作为适应度函数，同时为了避免普通二进制编码在变异时的缺陷，编码方式采用格雷码编码，在算法的种群选择阶段加入模拟退火的思想，规划数据源采用基于小区间的相关性测量数据构造二维干扰矩阵，并在实际的移动通信 LTE网络进行了规划实验验证，取得了预期的效果。

简介：“人工智能+基于心智的生物学”课程的总体设计是从生物学视角来解释人工智能的算法逻辑,包括从生物学看终极算法、从计算机科学看认知神经科学、仿生人工智能、心智社会四大模块。“从进化论到遗传算法”是“从生物学看终极算法”模块的第3课时,该课时教学通过多足行走器等可视化算法内容培养学生对遗传算法的兴趣,通过类比达尔文的进化论使学生理解遗传算法的架构和逻辑、培养他们的跨学科思维能力,通过让学生模拟遗传算法的表演和上机实践过程进一步加深他们对遗传算法概念的理解、培养他们的信息意识和计算思维等。

简介：结合无线传感器网络(WSN)节点定位问题的最显著特征,并以此为基础进行了设计研究,得到一种以双链量子遗传学计算方法为背景下而衍生的无线传感器网络节点定位计算方法(WDQGA),处理运输车辆无线传感网络定位问题,对WDQGA进行实验仿真,并和DV-HOP算法进行对比。结果向我们展示了,当锚节点比率不断地增加的时候,WDQGA和DV-HOP等计算方法所得到的平均定位位置误差会出现不断的下降的表现,而在WDQGA算法中对于该试验车辆的平均定位误差的数值将会远远地小于通过使用DV-HOP计算方法所算得的平均定位误差值,由此可以十分清楚和直白的展现了WDQGA算法中对于定位误差值的精准程度和精密性能远比DV-HOP算法定位高得多,最大程度的增加了车辆定位的可靠性与精度。

简介：纸机干燥部吹贯蒸汽流速控制是解决烘缸积水问题的一项重要措施。吹贯蒸汽流速控制通常采用PID控制器,而传统的PID控制方法的控制精度较低、参数整定耗时较长,难以达到理想的控制效果。本课题在对基本遗传算法进行分析的基础上,提出了一种改进的遗传算法,并将该算法用于PID控制器参数优化,实现对纸机干燥部吹贯蒸汽流速的精确控制。MATLAB仿真实验结果表明,与常规PID控制器和基于基本遗传算法的PID控制器相比,基于改进遗传算法的PID控制系统具有响应速度快、超调量小、鲁棒性强的优点,能够获得理想的控制效果。文中所述算法已投入实际应用,明显提高了二次蒸汽的利用效率,能够获得可观的经济效益。

简介：摘要电力变压器在长期的运行中，故障是不可避免的。变压器一旦损坏会造成大面积停电且故障修复耗时长，因此变压器故障的及早发现和处理具有非常重要的意义。因此，探讨神经网络应用于电力变压器故障诊断具有重要的意义。本文首先对人工神经网络进行了概述，详细探讨了神经网络应用于电力变压器故障诊断，旨在提高电力变压器故障诊断的准确性，可靠性和诊断效率。

简介：摘要电力变压器在长期的运行中，故障是不可避免的。变压器一旦损坏会造成大面积停电且故障修复耗时长，因此变压器故障的及早发现和处理具有非常重要的意义。因此，探讨神经网络应用于电力变压器故障诊断具有重要的意义。本文首先对人工神经网络进行了概述，详细探讨了神经网络应用于电力变压器故障诊断，旨在提高电力变压器故障诊断的准确性，可靠性和诊断效率。