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"遗传算法"
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应用人工免疫算法快速规划3DTF/TA^2航线
针对复杂环境下单（双）机TF/TA^2 飞行路径规划问题,提出了满足飞机可飞性和可操作性的人工免疫算法飞行航线规划方法;设计了综合3D 威胁信息的惩罚函数（亲和力函数）;构建了包含动态、静态威胁及不可飞区域的综合威胁模型.据此,设计了不同威胁度环境下的单、双飞行航线,并将人工免疫算法规划的航线与遗传算法进行比较.结果表明,在简单威胁环境下,遗传算法规划时间短、路径较长;在复杂环境下,遗传算法的单机规划失败率极高（大于95%）,双机规划失败.人工免疫算法能够为单（双）机规划出一条最优及多条待选飞行航线.
Journal Article
复杂地形三角网格局部渐进传输方法
在数据高速共享的信息时代，数据传输是共享的前提和基础，而三维数据本身的复杂结构带来的海量数据对其传输、使用造成极大限制，因此，实现三维数据的高效传输十分重要。为解决三维空间数据高效传输的问题，本文提出了针对复杂地形三角网格的局部渐进传输方案。具体过程包括：首先在服务器端通过基于边折叠的三角网格化简和基于遗传算法的化简优化方法对网格模型进行预处理，并在服务器端构造折叠树存储网格简化信息；然后根据客户端的连接请求，向客户端传递化简后的初始网格，并根据用户的局部放大操作，在服务器端实时展开相应位置的网格结点并向客户端传输；最后，客户端将接收到的少量网格结点信息进行重组，实现局部放大效果，从而避免不必要的结点展开和传输。通过对遗传算法的效率和局部渐进传输时间的测试，验证了这一局部渐进传输方案的可行性。
Journal Article
节水压采区农业种植结构多目标优化研究——以衡水市为例
针对节水压采区水资源紧缺、种植结构不合理、灌溉定额较大等问题,提出了基于作物水分生产函数的多目标种植结构优化模型。以衡水市为例,以种植结构和灌水量为优化变量,以经济效益最大和总灌溉水量最小为优化目标,建立了多目标优化模型,通过改进的NSGA-II算法进行优化计算,得出了不同灌溉水价水平下对应的种植结构和灌水量调整方案。结果表明,小麦种植面积比现状种植面积有所减少,玉米、花生等耗水量小的作物面积有所增加。通过优化,合理提高灌溉水价可促进高耗水作物种植面积的减少,扩大低耗水作物种植面积。
Journal Article
一种基于遗传算法的多模式多标准路径规划方法
多标准路径规划是公众出行信息服务的研究热点。然而，多标准路径规划本质上是具有NP特性的多标准决策问题，且涉及多种交通出行模式。多个不同标准的权重设置将直接影响路径规划结果。因此，如何科学合理地设置不同标准的权重成为多标准路径规划中的技术瓶颈。本文提出一种适应多模式交通网络环境的多标准路径规划方法，借鉴遗传算法在求解多标准优化问题中的优势，将其扩展到多模式多标准路径规划中。该方法避免了不同出行标准权重设置中的主观性和不确定性，能够实现更为灵活的交通出行模式自动化组合，为出行者提供满足个性化需求的、多标准的出行路径规划服务。
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一种基于遗传算法的多模式多标准路径规划方法
多标准路径规划是公众出行信息服务的研究热点。然而，多标准路径规划本质上是具有NP特性的多标准决策问题，且涉及多种交通出行模式。多个不同标准的权重设置将直接影响路径规划结果。因此，如何科学合理地设置不同标准的权重成为多标准路径规划中的技术瓶颈。本文提出一种适应多模式交通网络环境的多标准路径规划方法，借鉴遗传算法在求解多标准优化问题中的优势，将其扩展到多模式多标准路径规划中。该方法避免了不同出行标准权重设置中的主观性和不确定性，能够实现更为灵活的交通出行模式自动化组合，为出行者提供满足个性化需求的、多标准的出行路径规划服务。
Journal Article
小规模地理场景中点要素三维注记优化配置算法
地理场景中点要素三维注记配置规则多为'遮挡则不显示'和'遮挡直接显示',该类规则的缺陷是注记信息丢失或存在大量遮挡,普适性不强,尤其不适用于小规模地理场景点要素三维注记配置。本文首先归纳了三维注记绘制的内容、位置及方法,并针对小规模地理场景点要素三维注记配置问题,以'信息不丢失、注记尽可能少的遮挡'为配置目标,配置规则为'遮挡后优化并显示'。算法以透视变换矩阵、逆透视变换矩阵及GRID算法为基础,以遗传算法为核心,以三维注记质量评价函数为遗传算法适应度评价函数,实现点要素三维注记的可行最优解求解。经多视角、多平台对照试验可知,本算法适用于多视角三维注记优化配置,具备普适性;与主流GIS平台(SuperMap Desktop、ArcScene)的三维注记配置效果作对比,本算法三维注记质量值分别相对提升144%、232%,符合配置目标。
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基于遗传算法与模式搜索的混合优化算法
TN911.73; 为了更好地实现全局优化,提出一种遗传模式搜索(Genetic Pattern Search,GPS)算法,该算法结合了遗传算法(GA)的强全局搜索能力与泛化模式搜索算法(PS)的强局部搜索能力.算法流程分为两步:首先是GA与PS联合实现粗搜索；其次是PS实现细搜索.实验对Hump、Powell、Rosenbrock、Schaffer、Woods测试函数进行搜索,表明GPS算法的成功率明显优于改进遗传算法与改进模式搜索算法,可作为一种有效可行的全局优化算法.
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基于改进遗传小波神经网络的雷暴预报方法
P457.9; 为了进一步提高雷暴预报的准确率，在分析研究雷暴预报方法的基础上，提出了一种了基于改进遗传算法优化小波神经网络的雷暴预报方法（ IGA?WNN）。该方法利用聚类分析和牛顿迭代法对多种群遗传算法的收敛方向和精度进行改进，避免了种群同质化与局部最优问题，采用改进的遗传算法对小波神经网络的初始权值阈值进行了优化。选用南京地区2008—2009年6—8月的探空和闪电定位资料，使用灰关联法挖掘出关联程度较大的对流参数作预报因子，归一化处理后输入模型，采用独立样本进行预报检验。结果表明，与 BP 神经网络等方法相比，IGA?WNN预报准确率更高，具有更好的非线性处理能力和泛化性。
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制造网格中资源的区间转化与多目标优化选择方法
TP393; 针对制造网格资源检索问题,提出了用区间方法描述制造资源与制造任务能力参数的思想,同时给出了能力参数从区间形式转化为确定值形式的具体转化规则.结合多目标优化思想,构造了基于距离的目标函数和遗传算子.采用基于非支配解的快速排序方法产生一组非支配解供用户选择.最后给出一个典型事例,验证该算法的有效性.
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基于均分法的小生境遗传算法
TP30; 为了避免遗传算法种群中个体过早陷入局部最小，在以往随机初始种群的基础上提出一种均分法，使得初始种群随机平均地分为若干个子种群，形成小生境，这样既维持了种群的多样性，也使得种群中的个体不会过早出现早熟现象，更提高了算法的收敛速度。同时采用了自适应技术控制交叉和变异的概率，使得算法能更快速地找到最优解。仿真结果表明，与传统的遗传算法优化 RBF网络相比较，新算法的迭代次数更少，精度更高，大大提高了收敛速度。
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