导读:本文包含了广义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,广义,神经网络,递归,电源,启发式,高程。
广义遗传算法论文文献综述
许刚[1]（2017）在《基于广义多子代遗传算法的外卖配送问题研究》一文中研究指出随着网络订餐平台的发展,外卖配送在网络订餐平台的运营中占据越来越重要的地位。提高外卖配送效率成了未来网络订餐平台发展的必要选择。运输路线的合理性直接影响到配送速度、配送成本和顾客满意度,特别是多餐厅、多顾客、多车辆的复杂配送网络的配送线路确定确实是一项复杂的系统工程。选取恰当的车辆路径,可以加快对客户需求的相应速度,提高服务质量,增强客户对配送环节的满意度、提高运营效率。现存的外卖配送决策方法是人工决策,由于人的计算能力限制,人工决策无法将不同餐厅的订单联合考虑,因而无法进行多餐厅联合配送,降低了总体配送效率。本文将外卖配送问题转化为车辆路径问题,通过求解车辆路径问题来对外卖配送进行决策。由于车辆路径问题采用计算机进行求解,可以在有限的时间内求解大规模的车辆路径问题,因此,车辆路径问题模型求解外卖问题可以多餐厅联合配送,减少了重复配送和餐厅负载不平衡的人员浪费问题,提高了效率。实验结果表明,车辆路径问题配送方法较人工配送方法具有明显的优势——平均配送距离短、最大配送时间短、顾客平均等待时间短。车辆路径问题是着名的NP-hard问题,有很广泛的工程和现实背景,许多实际问题可转化为车辆路径问题来解决,如本文研究的外卖配送,可以转变为一系列车辆路径问题来求解。由于车辆路径问题是NP-hard问题,大规模的车辆路径问题无法在多项式时间内求得精确解,需要采用启发式算法来求其近似解,本文使用遗传算法来求解VRP问题。遗传算法是模拟生物选择和进化机制的一种并行、随机的自适应搜索算法,适合于处理传统搜索算法不易解决的复杂、非线性问题。它可以在全局进行并行搜索,具有搜索效率高的特点。然而,外卖配送对求解时间要求很高,要求算法尽快给出结果,这就需要一种能快速收敛的算法,本文使用了多子代遗传算法来求解车辆路径问题。但是,这种多子代遗传算法要求子代数量取值为父代数量的整数倍,缺少灵活性,导致子代数量的取值极有可能错过最优值,本文扩展了多子代遗传算法,改进了子代生成方法,提出了广义多子代算法。广义多子代遗传算法的子代产生更加灵活,也更容易取得最优值,提高了算法效率。(本文来源于《东北农业大学》期刊2017-06-01）
卞志兵,高正夏,杨爱婷,宗文亮[2]（2015）在《基于广义遗传算法的路基沉降预测方法应用》一文中研究指出根据路基沉降变形的非线性、不确定性特征,对比经典遗传算法特点,提出基于广义遗传算法的路基沉降预测方法。通过研究该方法以及实例计算,得知只要给出待求模型参数的取值范围,就可以搜索出全局最优参数值,从而推算得到路基的最终沉降量。通过与其它确定模型参数的方法进行对比,结果表明广义遗传算法在此方面具有较高的稳定性和可靠性。(本文来源于《江南大学学报(自然科学版)》期刊2015年04期）
丁艳喜,宋文博,孟庆香,郭子龙,康凯[3]（2015）在《河南省农用地集约利用影响因素计量分析——基于遗传算法-BP神经网络、广义脉冲响应函数的实证研究》一文中研究指出基于河南省1978—2012年相关时间序列数据,构建遗传算法-BP神经网络模型,对研究期间河南省农用地集约利用水平进行测算。在此基础上,应用协整理论、误差修正模型、广义脉冲响应函数和方差分解,研究了河南省农用地集约利用与其影响因素的动态响应关系。结果表明,农用地集约利用综合指数和农民人均收入、农业总产值、人均耕地、政策法规存在长期均衡关系;农民人均收入、农业总产值和政策法规对农用地集约利用推动作用长期内更为显着;农民人均收入和政策法规是农用地集约利用预测方差的主要来源,总贡献保持在52%以上,而农业总产值和人均耕地对农用地集约利用预测方差的贡献不足14%。从整体看,河南省农民人均收入和政策法规是影响农用地集约利用的主要因素。最后根据研究结论提出了相关政策建议。(本文来源于《干旱地区农业研究》期刊2015年03期）
郭志红,马春生,黄庆丰,王朝明[4]（2015）在《基于启发式免疫遗传算法的配电网广义电源规划》一文中研究指出在分布式电源接入配电网的规划中将广义电源的有功功率作为控制变量,考虑了广义电源无功功率对配电网分布式电源优化配置的影响,从而合理规划广义电源接入,降低系统的网络损耗,进一步提高系统运行的电压水平。针对传统优化算法在局部搜索能力和收敛性能等方面的缺陷,根据累加优化原理对系统种群进行初始优化以提高收敛速度,在疫苗接种时利用矢量矩浓度的概念进行抗体选择,依据抗体浓度和抗体适应性原则进行个体优选,提出了启发式免疫遗传算法。对IEEE-33节点系统的计算分析表明,该方法能够对广义电源在配电网中的选址和定容进行有效配置和优化,在寻优能力和收敛速度上优于传统算法。(本文来源于《水电能源科学》期刊2015年03期）
张书涛,苏建宁,胡赤兵,王鹏[5]（2014）在《基于广义遗传算法的设计师认知思维模型》一文中研究指出认知思维的研究对构建高效的智能设计系统具有重要意义.通过对设计师的设计策略和创新思维分析,探讨其"宽度优先—深度优先"的外在引导思维和"发散思维—收敛思维"的内在支配思维构成的设计认知思维模式.构建以思维链和思维链束所组成的思维网络为设计信息推理机制、以广义交互遗传算法为理论基础的产品形态意象设计模型,为建立产品形态意象造型智能设计系统和设计师思维品质评判打下理论基础.(本文来源于《兰州理工大学学报》期刊2014年04期）
李明骏[6]（2014）在《基于遗传算法优化的广义回归神经网络在GPS高程转换中的应用》一文中研究指出目前GPS卫星定位系统在测绘领域的应用主要体现在平面控制测量中，而高程测量方面由于受坐标系统不一致、观测误差等因素的影响，其精度一直被认为不太可靠，仪器的标称精度也较平面定位精度低，这在很大程度上制约了GPS技术在高程测量中的应用。为了实现GPS在高程中的应用，到目前为止已经做大量科学研究和实践，出现了各种GPS高程转换的方法，这些方法大致可归为叁类：几何解析法、物理大地测量法、神经网络法。对于我国来说重力资料匮乏，所以建立在物理大地测量法上的GPS高程转换需要增加重力测量工作。因此目前对几何解析法和神经网络法在GPS高程转换方面的研究最为普遍，但这些方法都或多或少的存在一些缺陷。本文在总结前人研究的基础上给出了一种GPS高程转换的新方法：GA-GRNN法，即利用遗传算法的全局寻优特性来优化广义回归神经网络中的光滑因子，从而提高广义回归神经网络的高程转换精度。实现这一方法首先通过对遗传算法和广义回归神经网络的理论论证来说明该方法的可行性，然后通过具体实验与二次曲面拟合法、BP神经网络法、RBF神经网络法、广义回归神经网络法的转换结果进行对比来研究探讨新方法的优越性。通过实验表明遗传算法和广义回归神经网络的结合，能充分发挥遗传算法在全局搜索方面的优越性，避免了人为选择光滑因子的局限性，该组合方法对广义回归神经网络的优化效果明显，而且运算速度较快，整体逼近性能良好，高程转换结果较理想，完全能满足大比例尺测图的需要；而且较之于二次曲面拟合法，避免了模型误差，较之于BP神经网络法，避免了陷入局部最优，较之于RBF神经网络法，避免了多个参数寻优的繁琐，较之于GRNN法，避免了对SPREAD参数的不断尝试，因此GA-GRNN法具有良好的转换精度和较高的转换效率；最后GA-GRNN法较之于其他传统GPS高程转换方法具有较高的泛化能力，对于参与拟合的点位数量和分布状况的依赖性有所减弱，所以在缺乏数据点或数据点分布不均匀的情况下优先考虑GA-GRNN法。综上所述，基于遗传算法优化广义回归神经网络进行GPS高程转换的方法是切实可行，且具有实际应用精度。(本文来源于《重庆交通大学》期刊2014-04-18）
李奇安,邵明新,李悦[7]（2013）在《基于遗传算法的多变量增量型广义预测控制》一文中研究指出针对多变量增量型广义预测控制算法增量系数难于根据系统特性选择的问题,提出基于遗传算法的多变量增量型广义预测控制算法。多变量增量型广义预测控制算法通过将求解出来的控制增量分别乘以相应的增量系数,来提高系统的鲁棒性和稳定性,同时采用阶梯式的控制策略降低多变量广义预测控制算法的计算量,运用改进的遗传算法优化整定多变量增量型广义预测控制的增量系数增强系统的跟踪特性。通过原油常压塔的侧线产品质量控制的仿真,验证了该方法有较好的鲁棒性和抗干扰性。(本文来源于《江南大学学报(自然科学版)》期刊2013年05期）
陶吉利,王宁,张日东[8]（2013）在《一种遗传算法的模糊神经网络广义预测控制方法》一文中研究指出本文设计了一种遗传算法的动态递归模糊神经网络(RFNN)广义预测控制器。该方法采用遗传算法优化模糊神经网络中的模糊规则数、隶属度函数中心点及其宽度,并使用递推最小二乘方法训练后件网络的连接权值,将动态递归模糊神经网络用于pH中和过程的高精度拟合。将所设计的广义预测控制器用于pH中和过程控制,仿真研究验证了该方法既克服了基于神经网络的广义预测控制的复杂性,又保证了控制精度和鲁棒性。(本文来源于《第叁十二届中国控制会议论文集（C卷）》期刊2013-07-26）
潘庆元,李江国,金魏,李亚军[9]（2013）在《基于遗传算法的冷锻压力机广义肘杆机构的多目标优化》一文中研究指出建立了冷锻压力机广义肘杆机构的向量化运动模型,并以此为基础确定了由曲柄存在条件、极位传动角条件、摆杆限位条件、滑块侧向力不换向条件、下连杆最大偏角条件、下死点直线传力条件、工艺性条件和行程限定等组成的约束方程组。提出了"产品经济性"、最大扭矩、工作区速度和最大加速度等指标相结合的优化适应度函数,使用遗传算法计算得到了杆系参数的工程最优解。与原参数相比,最优解的综合性能提升了2.94%。(本文来源于《锻压技术》期刊2013年03期）
方彦军,易凤飞,胡文凯[10]（2013）在《基于遗传算法的广义预测PID控制及其在锅炉主汽温系统中的应用》一文中研究指出针对超超临界机组的主汽温控制,提出了一种广义预测PID控制方法,该方法采用改进遗传算法对PID控制器参数进行在线优化.采用了一种基于广义预测控制性能指标的遗传算法寻优思路,建立了主、副回路PID参数优化模型;在选择、交叉和变异算子方面,初始种群设计方面和交叉、变异概率调整方面对遗传算法进行了改进.最后对广东潮州电厂某锅炉现场连续运行的历史数据进行了控制仿真,结果表明采用基于改进遗传算法的预测PID控制策略后,系统在动、静态特性和变负荷能力上均比常规串级系统效果更好.(本文来源于《武汉大学学报(工学版)》期刊2013年03期）
广义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：
根据路基沉降变形的非线性、不确定性特征,对比经典遗传算法特点,提出基于广义遗传算法的路基沉降预测方法。通过研究该方法以及实例计算,得知只要给出待求模型参数的取值范围,就可以搜索出全局最优参数值,从而推算得到路基的最终沉降量。通过与其它确定模型参数的方法进行对比,结果表明广义遗传算法在此方面具有较高的稳定性和可靠性。
（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。
广义遗传算法论文参考文献
[1].许刚.基于广义多子代遗传算法的外卖配送问题研究[D].东北农业大学.2017
[2].卞志兵,高正夏,杨爱婷,宗文亮.基于广义遗传算法的路基沉降预测方法应用[J].江南大学学报(自然科学版).2015
[3].丁艳喜,宋文博,孟庆香,郭子龙,康凯.河南省农用地集约利用影响因素计量分析——基于遗传算法-BP神经网络、广义脉冲响应函数的实证研究[J].干旱地区农业研究.2015
[4].郭志红,马春生,黄庆丰,王朝明.基于启发式免疫遗传算法的配电网广义电源规划[J].水电能源科学.2015
[5].张书涛,苏建宁,胡赤兵,王鹏.基于广义遗传算法的设计师认知思维模型[J].兰州理工大学学报.2014
[6].李明骏.基于遗传算法优化的广义回归神经网络在GPS高程转换中的应用[D].重庆交通大学.2014
[7].李奇安,邵明新,李悦.基于遗传算法的多变量增量型广义预测控制[J].江南大学学报(自然科学版).2013
[8].陶吉利,王宁,张日东.一种遗传算法的模糊神经网络广义预测控制方法[C].第叁十二届中国控制会议论文集（C卷）.2013
[9].潘庆元,李江国,金魏,李亚军.基于遗传算法的冷锻压力机广义肘杆机构的多目标优化[J].锻压技术.2013
[10].方彦军,易凤飞,胡文凯.基于遗传算法的广义预测PID控制及其在锅炉主汽温系统中的应用[J].武汉大学学报(工学版).2013
论文知识图
