导读:本文包含了遗传算法粒子群算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:遗传算法,粒子群算法,惯性权重,正切函数
遗传算法粒子群算法论文文献综述
符健,刘隼,李彬玉,李晓杰,李忠生[1]（2018）在《瑞利波频散曲线反演中遗传算法及基于惯性权重改进的粒子群算法的应用》一文中研究指出为解决现有的局部线型化方法在瑞利波频散曲线反演中的局限性问题,本文将遗传算法(GA)以及基于正切函数的惯性权重改进的粒子群算法(PSO)两种非线性全局优化算法应用到瑞利波频散曲线的反演中,通过程序实现了两种不同的理论地质模型的反演计算,并对反演结果进行了归纳分析。结果表明:遗传算法以及改进后的粒子群算法应用于瑞利波频散曲线反演是完全非线性的,收敛速度快,并且两种方法都不依赖初始模型,能获得精度较高的反演结果,但是计算速度较慢。(本文来源于《2018年中国地球科学联合学术年会论文集（二十四）——专题48：环境地球物理技术应用与研究进展、专题49：浅地表地球物理进展》期刊2018-10-21）
吴瑞芳,孙兆丹[2]（2018）在《采用粒子群算法耦合遗传算法优化双臂机器人模糊逻辑控制研究》一文中研究指出为了提高双臂机器人运动轨迹追踪精度,降低运动过程中的抖动幅度,引入混合粒子群算法优化双臂机器人模糊逻辑控制,并对误差和力矩进行仿真。创建双臂机器人平面运动模型简图,建立机械臂运动方程式。分析了模糊逻辑控制规则,引用模糊逻辑控制不同成本函数定义机械臂运动轨迹的平方误差均值、误差的绝对值及控制力参考误差,采用遗传算法耦合粒子群算法优化模糊逻辑控制的成本函数。通过MATLAB对优化模糊逻辑控制的双臂机器人运动轨迹控制力矩进行仿真,并且与模糊逻辑控制仿真结果形成对比。仿真结果显示:受外界环境干扰时,双臂机器人模糊逻辑控制采用遗传算法耦合粒子群算法优化后,不仅运动轨迹追踪误差较小,而且输入力矩值也较小。双臂机器人模糊逻辑控制采用遗传算法耦合粒子群算法优化后,能够提高机器人运动轨迹追踪精度和降低控制系统抖动幅度。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2018年10期）
毋雪雁[3]（2018）在《基于遗传算法与粒子群算法混合优化加权K最近邻算法的病脑检测系统》一文中研究指出随着现代先进科技的不断发展,医学技术以及医疗方式的不断进步,将传统医学技术与现代科学技术相融合已经成为当今时代发展的重要任务之一。本文首先明确了实验的背景与研究意义,之后对于脑部核磁共振图像在国内外的研究和发展现状做出了简要的分析与介绍。本文研究了一种智能病脑检测系统(Smart Pathological Brain Detection,SPBD),主要研究的是计算机辅助诊断(Computer Aided Diagnosis,CAD)系统中的医学图像处理技术,论文的主要目的是将医学图像做出较为准确的分类,将有病与健康的大脑图像很好的区分开来。本文利用图像特征提取及分类优化的思想对于脑部核磁共振图像做了分类研究,并取得以下研究成果:1.采用数据增强的方法对于健康脑图像进行旋转变换,以增强健康脑图像的数量并且解决了样本数据不平衡的问题,以便于之后实验能够更好地提取样本特征。将数据增强之后的脑部核磁共振图像用小波熵进行特征提取,将特征数量从65536个降低到了 7个值,作为之后分类实验里面使用的W-kNN分类器输入数据集当中最重要的组成部分。2.采用加权K最近邻算法(Weighted k-Nearest Neighbor,W-kNN)作为本文实验的分类算法,W-kNN以样本特征的重要性为依据来分配权重,自动学习出合适的权重来给不同特征赋予不同的重要性;权重的引入能够进一步提高kNN分类算法的分类性能,在分类的准确性和稳定性方面都比kNN分类算法更胜一筹。3.提出遗传算法与粒子群优化算法混合优化算法,取长补短地将两种算法相结合,将GA的交叉和变异思想引入标准PSO算法,以避免PSO算法得到的解过早收敛导致陷入局部最优解。算法得到的七个最优解作为样本特征的权重,与样本特征相乘得到加权kNN算法的输入数据。之后使用叁折交叉验证的方法对数据进行训练,以保证数据集的分类效果。最后用分类准确率作为标准对实验的好坏进行判断。实验比较发现,本文的基于遗传算法与粒子群算法混合优化加权K最近邻算法(WE-W-kNN-GA_PSO)分类效果最佳,对于实验数据集当中的数据进行了测试,分类准确率达到了 96.97%。在今后,我将会为SPBD的研究做出更大努力。(本文来源于《南京师范大学》期刊2018-03-27）
吴元科,刘放,刘超群,吴灿龙[4]（2016）在《基于包含遗传算法的粒子群算法的换轨车结构优化研究》一文中研究指出总结了换轨车换轨状态的6种线路特征。利用ANSYS计算了换轨车换轨工作载荷;建立了伸缩式换轨车换轨伸缩臂的理论模型,对伸缩臂截面惯性矩进行了分析。将粒子群算法和遗传算法结合在一起,利用MATLAB软件进行编码。以伸缩臂的质量为目标函数,对伸缩臂六边形截面的5个主要参数进行优化。优化结果表明:伸缩臂质量降低了27.7%,伸缩臂质心位置下降,同时伸缩臂配重也会减小,整机质心下降,提高了整机的稳定性。(本文来源于《机械设计》期刊2016年06期）
陈群贤[5]（2016）在《改进的粒子群算法及遗传算法在车间作业调度中应用的比较研究》一文中研究指出借鉴遗传算法及粒子群优化算法的思想,提出了一种改进的粒子群算法,并将其应用于车间作业调度问题。根据车间作业调度的目标函数建立起算法数学模型,采用改进的粒子群算法对车间作业调度进行优化,得到目标的全局最优解。仿真示例说明改进的粒子群算法优化车间作业调度的最小化加工时间目标比遗传算法明显更有效。(本文来源于《科技尚品》期刊2016年01期）
陈海涛[6]（2015）在《云计算中的基于粒子群算法和差分遗传算法的资源调度》一文中研究指出云计算资源调度一直以来都是研究的热点,本文在云计算中引入粒子群算法,针对该算法局部收敛速度快,容易陷入局部最优值的缺点.本文提出了两个改进:一个是在粒子群种群寻找最优解中引入差分遗传算法,既可以发挥粒子群全局搜索快的优点,又可以发挥差分遗传算法局部搜索效率高的优点,将两种算法优点进行结合弥补粒子群算法不足;另一个是引入惩罚函数避免了粒子向无效的空间移动,节约了移动的成本.Cloudsim平台说明本文算法能够有效满足云计算资源分配,同时在任务完成时间,成本消耗方面都有了很大的提高,为云计算的资源分配提供了一种参考.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2015年10期）
邱靖,吴瑞武,彭莞云,于学媛[7]（2015）在《基于量子粒子群算法优化遗传算法的卧式储油罐变位识别模型研究》一文中研究指出针对卧式储油罐变位会对罐容表的读数造成一定影响的问题,利用定积分思想建立了储油量、油位高度与倾斜角间的数学模型。求最优变位角时,利用量子粒子群算法优化遗传算法中的交叉和变异算子,对罐容表进行了重新标定。实验研究结果表明,该模型的相对误差和运行时间明显高于其他两种模型,说明该模型有效可行。(本文来源于《石油化工设备》期刊2015年05期）
孙海建[8]（2015）在《基于粒子群算法和遗传算法的频谱分配研究》一文中研究指出随着无线通信技术在各领域的广泛应用，用频设备对频谱资源的需求日益递增，频谱资源紧缺成为了无线通信技术发展的一个瓶颈。无线频谱是稀缺的不可再生资源，它的合理使用就至关重要。认知无线电作为一种提高频谱资源利用率的技术在这样的大环境下被提出。其出发点是在不影响授权用户正常通信的前提下，使认知用户接入到空闲频谱内，并动态的加以利用；其核心是发现空闲频谱资源并使用，提高频谱资源整体利用率；其解决的问题是由于固定分配造成的频谱资源浪费。如何高效分配已发现的空闲频谱，是其一个重要的攻关方向。本文紧紧围绕认知无线电技术中电磁频谱资源的分配进行研究。首先，对认知无线电的电磁频谱分配技术进行了梳理和总结并介绍了常见的几种分配模型。在分配技术方面：一是根据通信网络架构的不同将网络分为集中式和分布式；二是根据网络内部用户之间有无信息交流和反馈分为协作式和非协作式；叁是根据分配后有无实时调整分为静态分配和动态分配。在分配模型方面：一是根据接入的方式不同分为Overlay sharing模型和Underlay模型；二是根据对干扰的态度不同分为干扰温度模型和图论模型；叁是根据网络内认知用户的公平性分博弈论模型和拍卖模型。其次，频谱分配问题其实就是资源分配的最优化问题，本文以图论模型为基础，运用群智能优化算法即粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA）求解频谱分配问题，以网络效益和用户公平性作为衡量算法优越性的指标。通过对粒子群算法和遗传算法的原理分析、算法流程的规划和算法在频谱分配问题上的实现并结合仿真结果，梳理出粒子群算法和遗传算法，在这一问题上的优缺点并进行分析。最后，构建出基于粒子群优化算法和遗传算法的融合算法（PSO–GA），针对传统的粒子群算法和遗传算法在电磁频谱资源分配实际应用中的早熟和收敛速度慢的问题，将遗传算法中的交叉操作和变异操作的进化思想嵌入到粒子群算法当中，并在融合算法中的权值参数取值上引入线性惯性权重函数，从而改善了这两种算法各自在频谱资源分配的问题上的局限性，并通过仿真实验对比这叁种算法的性能，确定融合算法在整体网络效益和用户公平性上有优越性。(本文来源于《吉林大学》期刊2015-06-01）
褚宏业,王莹,文俊,李依耘,杨鑫[9]（2015）在《遗传算法和粒子群算法求解渠系多目标优化模型》一文中研究指出目前高原灌区灌溉用水管理相对落后,渠系渗漏损失较大、渠道闸门运行调度不合理等问题十分突出。因此,开展渠系工作制度优化的研究,对缓解灌区用水供需矛盾有着重要意义。考虑不同时刻各配水渠道流量标准差最小和各配水渠道平均日渗漏损失最小两个目标函数,以配水连续性和灌溉可供水量作为约束条件,建立渠系工作制度多目标优化模型。以云南省蜻蛉河灌区为例,采用遗传算法和粒子群算法进行优化求解。结果表明,遗传算法和粒子群算法都可以解决渠系工作制度优化问题,对各渠道闸门开关时间进行优化,能够满足灌区需求,从而减少渠系渗漏损失,达到节约灌溉用水量的目的。两种算法相比,粒子群算法运算速度更快,优化闸门运行调度更合理。(本文来源于《中国农村水利水电》期刊2015年04期）
梁靖昌,李丽娟[10]（2014）在《启发式粒子群算法和遗传算法的杂交及其在离散变量桁架结构优化设计中的应用》一文中研究指出本文在启发式粒子群算法中引入遗传算法并结合Pareto最优解理论提出了一种新的多目标算法——基于启发式粒子群算法和遗传算法的多目标杂交算法(Multi-objective HPSO-GA Hybrid Algorithm, MOHGHA)。利用该算法对一同时包含离散变量和连续变量的、带约束的40杆桁架结构进行了多目标优化设计分析,并与多目标粒子群算法(MOPSO)、多目标群搜索算法(MGSO)、遗传算法(NSGA-Ⅱ)等多目标优化算法的结果进行了比较。研究结果表明:本文提出的杂交算法MOHGHA有效的利用了粒子群算法和遗传算法的特点,可改善多目标粒子群算法在桁架结构优化设计中的收敛精度和速度,具有较好的鲁棒性,可用于同类结构的多目标优化。(本文来源于《第十五届空间结构学术会议论文集》期刊2014-10-30）
遗传算法粒子群算法论文开题报告
（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：
为了提高双臂机器人运动轨迹追踪精度,降低运动过程中的抖动幅度,引入混合粒子群算法优化双臂机器人模糊逻辑控制,并对误差和力矩进行仿真。创建双臂机器人平面运动模型简图,建立机械臂运动方程式。分析了模糊逻辑控制规则,引用模糊逻辑控制不同成本函数定义机械臂运动轨迹的平方误差均值、误差的绝对值及控制力参考误差,采用遗传算法耦合粒子群算法优化模糊逻辑控制的成本函数。通过MATLAB对优化模糊逻辑控制的双臂机器人运动轨迹控制力矩进行仿真,并且与模糊逻辑控制仿真结果形成对比。仿真结果显示:受外界环境干扰时,双臂机器人模糊逻辑控制采用遗传算法耦合粒子群算法优化后,不仅运动轨迹追踪误差较小,而且输入力矩值也较小。双臂机器人模糊逻辑控制采用遗传算法耦合粒子群算法优化后,能够提高机器人运动轨迹追踪精度和降低控制系统抖动幅度。
（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。
遗传算法粒子群算法论文参考文献
[1].符健,刘隼,李彬玉,李晓杰,李忠生.瑞利波频散曲线反演中遗传算法及基于惯性权重改进的粒子群算法的应用[C].2018年中国地球科学联合学术年会论文集（二十四）——专题48：环境地球物理技术应用与研究进展、专题49：浅地表地球物理进展.2018
[2].吴瑞芳,孙兆丹.采用粒子群算法耦合遗传算法优化双臂机器人模糊逻辑控制研究[J].组合机床与自动化加工技术.2018
[3].毋雪雁.基于遗传算法与粒子群算法混合优化加权K最近邻算法的病脑检测系统[D].南京师范大学.2018
[4].吴元科,刘放,刘超群,吴灿龙.基于包含遗传算法的粒子群算法的换轨车结构优化研究[J].机械设计.2016
[5].陈群贤.改进的粒子群算法及遗传算法在车间作业调度中应用的比较研究[J].科技尚品.2016
[6].陈海涛.云计算中的基于粒子群算法和差分遗传算法的资源调度[J].计算机系统应用.2015
[7].邱靖,吴瑞武,彭莞云,于学媛.基于量子粒子群算法优化遗传算法的卧式储油罐变位识别模型研究[J].石油化工设备.2015
[8].孙海建.基于粒子群算法和遗传算法的频谱分配研究[D].吉林大学.2015
[9].褚宏业,王莹,文俊,李依耘,杨鑫.遗传算法和粒子群算法求解渠系多目标优化模型[J].中国农村水利水电.2015
[10].梁靖昌,李丽娟.启发式粒子群算法和遗传算法的杂交及其在离散变量桁架结构优化设计中的应用[C].第十五届空间结构学术会议论文集.2014