一种自适应交叉率和变异率的薄膜遗传算法

在并行移民操作的基础上,根据多层膜系迭代群体中各膜系的适应值信息,对每个膜系采取恰当的、自动适应搜索进程的交叉率和变异率。这样既保护了优良薄膜的设计方案,又能够在适应值整体水平不断提高的设计组群中,持续地产生更优良的薄膜设计结构。对增透膜的设计结果表明,采用提出的自适应遗传算法减小了早熟,提高了算法快速搜索合格膜系结构的能力。

改进遗传算法应用于全光网中静态路由与波长分配的优化

文章对静态情况下光网络的路由和波长分配问题进行了深入研究,创新性地提出了两条规则调整波长关系图,使得波长关系图中的连通度比较均衡,减少了波长使用数量1/3。文章同时改进了遗传算法,提出了一种新的可以自我调节变异和交叉因子的值的算法(VMCR-GA),通过交叉算子的操作,形成了一种正反馈机制,可以大大加速遗传算法的解空间搜索速度和收敛速度。通过对CERNET网络的仿真计算,发现无论在最短路径还是在优化路由算法中,改进的遗传算法和波长分配方法的性能都比基本遗传算法的性能有很大的提高,证明这种改进的算法和方法是非常有效的。

基于遗传算法优化模糊神经网络的倒立摆智能控制

提出了一种利用遗传算法来优化模糊神经网络的倒立摆智能控制,利用RBF神经网络与模糊推理过程具有函数等价性.设计了基于模糊系统的RBF网络结构。同时采用改进的遗传算法优化了神经网络的参数和权值。其中利用一种动态的交叉率和变异率.有效地加快了收敛的速度。最后,利用Matlab软件对倒立摆进行仿真.仿真结果表明.该控制具有较好的通用性和控制效果。