导读:本文包含了实值遗传算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,模糊,相异,全局,神经网络,向量,遥感。
实值遗传算法论文文献综述
赵大兴,余明进,许万[1]（2017）在《基于高适应度值遗传算法的AGV最优路径规划》一文中研究指出提出一种基于高适应度值遗传算法的控制策略来规划AGV路径。为使遗传算法运算结果收敛并尽量避免算法出现早熟现象,对遗传算法的选择算子和交叉算子在基于适应度值的基础上进行优化改进,选择阶段让适应度值大的个体获得更多的机会遗传到下一代,体现遗传算法优胜劣汰的原则。交叉阶段通过多次不同交叉点位的随机交叉来维持种群的多样性。使用MATLAB软件对算法进行仿真,仿真结果表明,该调度策略是合理且高效的,增加了AGV调度系统的柔性和鲁棒性,提高了遗传算法找到全局最优解的概率。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2017年06期）
姚志敏[2]（2015）在《设计同等位相异值遗传算法解决一维多峰函数早收敛问题》一文中研究指出研究了等位异值遗传算法(BDGA,Bit Difference Genetic Algorithm)在多峰连续函数上的有效性,BDGA算法从整个种群(即所有个体)的角度来进行突变,通过定义等位异值变异算子进行有向导的变异计算,将每一位基因值的差异性在不同代遗传中加以保留,进而维持种群的多样性,结合简单群体与精英保留策略,很好的解决了遗传算法解多峰问题的早熟收敛问题。使用BDGA算法对经典一维多峰测试函数进行计算,实证了算法的高效性。BDGA算法结构简单,收敛速度快,应用方便,为遗传算法应用的优化提供了参考。(本文来源于《东莞理工学院学报》期刊2015年01期）
晋民杰,冯振华,郭空斐,赵福太[3]（2012）在《基于实值编码遗传算法的提升机主轴装置优化》一文中研究指出提升机主轴装置优化是包含离散变量和连续变量的多峰函数优化问题,用传统的方法容易陷入局部最优解和所得的最优解,通过圆整之后很可能在可行域之外。采用遗传算法实形和整形数混编,使得更易取得全局最优解且最优解在约束条件之内,在工程设计中具有应用价值。(本文来源于《矿山机械》期刊2012年08期）
戴宏亮[4]（2010）在《基于实值遗传算法与TAFSVM的遥感图像分类》一文中研究指出支持向量机已经被成功应用于遥感图像分类。一种新型具有良好特性的支持向量机--全间隔自适应模糊支持向量机被提出。这种新型的支持向量机具有通过训练集的模糊性来增强泛化能力;对不平衡训练集具有自适应性,对正负数据采用不同的损失算法,可以提高正确分类率;通过引进全间隔算法来代替软间隔算法,可以得到更低的泛化误差等优良特性,符合遥感图像数据的内在规律。并且运用实值遗传算法对其进行参数优选,得到一种新的分类器——AGATAFSVM。最后将该分类器应用于遥感图像分类。实验结果表明,该分类器非常适用于遥感图像分类,分类精度和稳定性明显高于径向基神经网络分类器、最近邻分类器和标准支持向量机。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2010年04期）
肖力[5]（2008）在《一种改进的多值遗传算法研究》一文中研究指出该文通过在多值遗传算法中引入模式基因来引导种群的搜索方向,算法在运行过程中不断搜索基因的各种组合,是一种有导向性的组合,模式基因的提取和利用加强了基因组合的导向性,有效提高算法的搜索效率。仿真实验表明了改算法的有效性。(本文来源于《鄂州大学学报》期刊2008年05期）
周文彬,蔡永铭,陈华艳[6]（2007）在《实值多种群遗传算法求解动态规划问题》一文中研究指出研究利用遗传算法求解动态规划问题。实验采用实值多种群遗传算法,绕过复杂的数学推导,求解推车系统的最优控制序列u~*(k)。在遗传算法迭代过程中,染色体采用实值编码、多种群、多目标并行搜索,并利用留优策略加速搜索收敛速度,求解得最优控制序列u~*(k)。计算的目标函数值和数学解析解极值完全一致,证明了该方法的准确、高效。(本文来源于《控制工程》期刊2007年S1期）
陈华艳,周文彬[7]（2004）在《PID参数优化的实值遗传算法》一文中研究指出基于实值遗传算法的PID参数优化采用实数编码,通过参数实值编码初始化种群,计算适应度函数适配值。经对寻优的比例系数、积分和微分时间常数叁个参数实数编码,根据适配值的大小进行遗传选择,将复制产生的个体进行交叉和变异,产生新种群。以迭代100次为算法终止条件,输出最优PID参数。对二阶延迟系统Matlab仿真,证明该算法优越。(本文来源于《兵工自动化》期刊2004年05期）
张东民,廖文和[8]（2004）在《基于实值编码遗传算法的起重机伸缩臂结构优化》一文中研究指出实值编码遗传算法 (RCGA)的染色体空间和问题解空间是同一个空间 ,较好地解决了二进制编码遗传算法 (BCGA)存在的求解精度和冗余代码等问题 ;给出了改进的交叉和变异操作算子 ;RCGA自然集成工程领域知识 ,弥补 BCGA语义的不足 ,就实现而言 ,RCGA可有效继承常规数值算法的代码。因此 ,RCGA更适合有连续变量的复杂的工程数值优化问题。本文建立了多工况的基于惩罚的 RCGA模型用于起重机伸缩臂的优化设计 ,该模型比常规方法更符合工程实际 ,优化结果令人满意 ,证明 RCGA在工程设计中有实用意义。(本文来源于《南京航空航天大学学报》期刊2004年02期）
王振雷,顾树生[9]（2000）在《基于实值遗传算法的模糊神经网络辨识器》一文中研究指出提出了一种基于实值遗传算法 (RVGA)的模糊神经网络辨识器·它常被用于非线性动态系统的辨识·通常模糊神经网络辨识器参数的训练采用反向传播学习算法 (BP) ,但是用BP算法有训练时间长 ,容易陷入局部极小的问题·采用RVGA来训练模糊辨识器的参数 ,由于GA算法具有并行运算 ,多点寻优等特点 ,所以它运算速度快 ,容易实现全局寻优·传统的GA算法采用二进制编码 ,计算繁复且占用大量的空间·采用一种新的实数编码方法 ,在实数域上进行遗传运算 ,操作简便 ,特别适用于需要调整的参数较多的情况·仿真结果表明 ,该辨识器具有良好的逼近性能和较快的训练速度·(本文来源于《东北大学学报》期刊2000年04期）
彭召旺,杨洪柏,钟廷修[10]（1999）在《实值编码遗传算法的行星齿轮传动优化》一文中研究指出角度变位２Ｋ－Ｈ行星齿轮的优化设计是一个多峰函数优化问题，用传统确定性的、计算式方法容易陷入局部最优解．为达到全局优化的目的，采用实值编码遗传算法进行优化．首先给出了一个通用性强、以体积最小为优化目标的２Ｋ－Ｈ传动机构的优化模型，然后描述一种实值编码遗传算法的实现，并将之应用于角度变位行星传动的优化设计．其优化结果与单纯形的比较表明，遗传算法更能脱离局部解而取得更优解，在工程设计中具有一定的应用价值．(本文来源于《上海交通大学学报》期刊1999年07期）
实值遗传算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究了等位异值遗传算法(BDGA,Bit Difference Genetic Algorithm)在多峰连续函数上的有效性,BDGA算法从整个种群(即所有个体)的角度来进行突变,通过定义等位异值变异算子进行有向导的变异计算,将每一位基因值的差异性在不同代遗传中加以保留,进而维持种群的多样性,结合简单群体与精英保留策略,很好的解决了遗传算法解多峰问题的早熟收敛问题。使用BDGA算法对经典一维多峰测试函数进行计算,实证了算法的高效性。BDGA算法结构简单,收敛速度快,应用方便,为遗传算法应用的优化提供了参考。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
实值遗传算法论文参考文献
[1].赵大兴,余明进,许万.基于高适应度值遗传算法的AGV最优路径规划[J].计算机工程与设计.2017
[2].姚志敏.设计同等位相异值遗传算法解决一维多峰函数早收敛问题[J].东莞理工学院学报.2015
[3].晋民杰,冯振华,郭空斐,赵福太.基于实值编码遗传算法的提升机主轴装置优化[J].矿山机械.2012
[4].戴宏亮.基于实值遗传算法与TAFSVM的遥感图像分类[J].计算机工程与应用.2010
[5].肖力.一种改进的多值遗传算法研究[J].鄂州大学学报.2008
[6].周文彬,蔡永铭,陈华艳.实值多种群遗传算法求解动态规划问题[J].控制工程.2007
[7].陈华艳,周文彬.PID参数优化的实值遗传算法[J].兵工自动化.2004
[8].张东民,廖文和.基于实值编码遗传算法的起重机伸缩臂结构优化[J].南京航空航天大学学报.2004
[9].王振雷,顾树生.基于实值遗传算法的模糊神经网络辨识器[J].东北大学学报.2000
[10].彭召旺,杨洪柏,钟廷修.实值编码遗传算法的行星齿轮传动优化[J].上海交通大学学报.1999
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