导读:本文包含了改进型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,序列,模型,观察法,栅格,电力线,实数。
改进型遗传算法论文文献综述
胡士娟,鲁海燕,黄洋,许凯波[1]（2019）在《求解寻址多旅行商问题的改进单亲遗传算法》一文中研究指出为了解决非预先指定起点的单起点、闭回路且目标函数最长、路径最短的多旅行商问题,提出一种融合杂草算法繁殖机制的可寻址混合单亲遗传算法.该算法首先给出了一种新的编码方式,可在种群初始化时产生含有随机配送中心的个体,同时算法采用杂草算法的繁殖机制产生子代,从而加快收敛速度;然后采用改进的单亲遗传操作对路径进行寻优;最后采用混合选择算子对群体进行求解精度选择,避免算法陷入早熟收敛.为验证所提出的改进算法的有效性,采用Matlab对TSPLIB数据库中若干不同规模的实例进行仿真.实验结果表明,该算法在寻找最佳配送中心和最短路径方面具有良好的性能,且能在旅游路径规划问题上得到良好的应用.(本文来源于《东北师大学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
陈志新,董瑞雪,郝宇楠[2]（2019）在《基于改进遗传算法的自动拣选系统拣选位分配建模与优化》一文中研究指出针对某自动拣选系统建立了拣选位分配优化模型,以拣选时间模型作为适应度函数,并通过判断海明距离添加一个惩罚函数对遗传算法进行了改进,对算例进行仿真实验,可以得到货位排序优化后,总拣选时间明显降低了27.85%。结果表明,货物拣选位的分配对自动拣选系统的拣选效率有很大的影响。要想降低总拣选时间,提高自动拣选系统的拣选效率,不能只考虑个别种类货物的位置分配,要从全局的方向去考虑。该研究对配送中心如何提高自动拣选系统的效率提供了理论支持。(本文来源于《工业工程》期刊2019年06期）
宋宇,王志明[3]（2019）在《基于改进遗传算法的移动机器人路径规划》一文中研究指出将遗传算法用于路径规划时,传统算法虽然简单,但不适用转弯情况较多的复杂地图。针对这一问题,首先将RRT算法用于栅格环境下产生初始路径,其次提出一种新的插入算子,最后进行路径优化。根据不同地图与其他文献中的改进遗传算法,进行对比研究与分析,制定路径长度与算法用时2个指标来评判算法的优劣。仿真结果表明,改进算法得到的路径长度缩短了70%,路径长度达到最优的用时减少了8%。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年24期）
圣文顺,赵翰驰,孙艳文[4]（2019）在《基于改进遗传算法优化BP神经网络的销售预测模型》一文中研究指出随着经济的快速发展,众多企业步入科学化管理的时代.销售预测是企业经营活动中必不可少的一个环节,预测的准确性直接关系到销售经营的成败.因此提出基于传统BP神经网络与时间序列预测模型为一体的改良BP神经网络预测模型,通过该模型的预测,可以更可靠地预测企业在未来单位时间内的销售额.改良神经网络参考了同步时间序列的预测做出了自我校准,并利用遗传算法达到通过校准得到自我优化的目的,简化网络结构,提高预测的准确度.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年12期）
王静,王春梅,姚秀娟[5]（2019）在《基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法》一文中研究指出针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显着提高了功能序列规划的效率。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2019年06期）
曹孟华,李龙,谢红卫[6]（2019）在《改进遗传算法在传声器阵列优化中的应用》一文中研究指出规则平面阵列因其结构周期性,在进行波束综合时存在主瓣宽、旁瓣电平高等问题。对此,提出一种基于改进遗传算法的阵列优化方法。设计平面栅格传声器阵列,以满足阵元间距的要求,并构造以主瓣宽度为约束条件、以全局旁瓣电平为适应度的目标函数,对常规遗传算法进行改进,采取个体间自由交叉、随机的阵元数量强制变异的策略来增大种群的搜索范围。通过仿真,得到多个优化阵列,与几种规则平面阵列相比,在不同的信噪比输入下,经过改进遗传算法优化得到的随机阵列均有更好的表现。而相比于几种常规的优化算法,改进的遗传算法具有更强的搜索能力,得到数量更多、性能更优的随机阵列,由此证明了所提方法的可行性。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2019年06期）
李斌,胡芳,张朋,董威,邵强[7]（2019）在《基于改进遗传算法优化神经网络的隧道照明控制系统研究》一文中研究指出针对传统的公路隧道照明中存在的节能效果和调光准确效果均不足,给出了一种基于改进遗传算法优化神经网络的隧道照明控制方案,在实现准确调光的同时,改善了隧道照明控制系统的照明节能效果。通过传感器实时采集隧道外部部环境的亮度、行驶车辆的车流量和车速信息,实时准确调节隧道的照明亮度。采用电力线载波通信技术实现照明灯具的控制,减少系统布线难度。仿真结果表明,改进遗传算法优化神经网络算法的均方误差较神经网络算法提高了29.1%,算法仿真时间减少了63.7%,有效的提高了照明调光准确性。最后通过实验证明在隧道照明中使用该算法实现节能效果。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年23期）
宋莹莹,王福林,兰佳伟[8]（2020）在《改进遗传算法在油茶果采摘机优化中的应用》一文中研究指出为了提升算法在求解优化问题时的性能,提出了一种改进的实数遗传算法(RCGA)。算法的改进之处在于引入了一种新的交叉算子及替换操作:交叉算子通过增大算子的搜索范围来提升解的质量与算法收敛速度;替换操作则同时考虑了个体目标函数值与多样性贡献率两个特征,以方波函数的模式对种群进行周期性的局部初始化操作,从而增大种群多样性。将改进的算法应用于油茶果采摘机的优化设计中,通过一系列的对比实验验证了改进算法的性能优于其他先进有效的算法;同时,改进后的算法能够明显优化采摘机的工作空间与采摘臂的长度,使整体结果提升了63.49%。可见,改进后的算法是解决采摘机优化的一种有效方法。(本文来源于《农机化研究》期刊2020年06期）
杜丽娟[9]（2019）在《基于改进遗传算法的区域水资源优化配置》一文中研究指出针对区域水资源优化配置存在的多目标性,充分考虑区域供水效益、整体缺水量及地下水开采量多个目标,以用户需水量和区域供水量等为约束条件,建立适用于多水源、多用户的区域水资源优化配置模型。在模型求解方面,为避免传统遗传算法过早收敛问题,提出基于实数编码多种群遗传算法。现以都江堰6个子灌区为例,运用该算法对模型进行求解,得到水资源优化配置结果。其优化配置结果可对未来该区域水资源调配工作提供一定的理论依据,同时所建立的水资源优化配置模型通过修改约束参数,可供其它地区进行水资源调配使用。(本文来源于《水利科技与经济》期刊2019年11期）
张浙熠,高慧敏,傅文珍[10]（2019）在《一种用于MPPT的改进型遗传算法》一文中研究指出在众多最大功率点跟踪(MPPT)算法中,遗传算法具有收敛速度快的优点,但实际应用中其存在准确率较低、在最大功率点附近摆动的问题,所以在传统遗传算法的基础上引入扰动观察法来提高遗传算法的准确率,并将改进型遗传算法和传统遗传算法进行了仿真对比。结果表明,改进型遗传算法具有更高的准确率,可提高光伏阵列的发电效率。(本文来源于《太阳能》期刊2019年11期）
改进型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：
针对某自动拣选系统建立了拣选位分配优化模型,以拣选时间模型作为适应度函数,并通过判断海明距离添加一个惩罚函数对遗传算法进行了改进,对算例进行仿真实验,可以得到货位排序优化后,总拣选时间明显降低了27.85%。结果表明,货物拣选位的分配对自动拣选系统的拣选效率有很大的影响。要想降低总拣选时间,提高自动拣选系统的拣选效率,不能只考虑个别种类货物的位置分配,要从全局的方向去考虑。该研究对配送中心如何提高自动拣选系统的效率提供了理论支持。
（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。
改进型遗传算法论文参考文献
[1].胡士娟,鲁海燕,黄洋,许凯波.求解寻址多旅行商问题的改进单亲遗传算法[J].东北师大学报(自然科学版).2019
[2].陈志新,董瑞雪,郝宇楠.基于改进遗传算法的自动拣选系统拣选位分配建模与优化[J].工业工程.2019
[3].宋宇,王志明.基于改进遗传算法的移动机器人路径规划[J].现代电子技术.2019
[4].圣文顺,赵翰驰,孙艳文.基于改进遗传算法优化BP神经网络的销售预测模型[J].计算机系统应用.2019
[5].王静,王春梅,姚秀娟.基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法[J].国防科技大学学报.2019
[6].曹孟华,李龙,谢红卫.改进遗传算法在传声器阵列优化中的应用[J].国防科技大学学报.2019
[7].李斌,胡芳,张朋,董威,邵强.基于改进遗传算法优化神经网络的隧道照明控制系统研究[J].电子设计工程.2019
[8].宋莹莹,王福林,兰佳伟.改进遗传算法在油茶果采摘机优化中的应用[J].农机化研究.2020
[9].杜丽娟.基于改进遗传算法的区域水资源优化配置[J].水利科技与经济.2019
[10].张浙熠,高慧敏,傅文珍.一种用于MPPT的改进型遗传算法[J].太阳能.2019
论文知识图
