导读:本文包含了混沌遗传优化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:传感器优化布置,模态置信度矩阵,混沌算子,遗传算法
混沌遗传优化算法论文文献综述
黄笑犬,张谢东,邓雅思,董宇航[1]（2019）在《基于退火策略混沌遗传算法的桥梁传感器优化布置研究》一文中研究指出为了实现桥梁健康监测系统中传感器的优化布置,用尽可能少的传感器获取桥梁整体的健康状况信息,以桥梁模态分析得到的模态置信度矩阵为目标函数,提出了一种改进的最优化算法.该算法将模拟退火算法嵌入传统的遗传算法当中,通过构造编码映射表对初始种群进行十进制编码,对遗传操作得到的部分优秀个体进行局部多次扰动寻优,形成全局、局部并行搜索模式,同时引入具有遍历性和随机性的混沌搜索算子替换部分劣质个体以维持种群的多样性,并结合自适应概率调整机制,产生新一代种群.以一座斜拉桥为例,结果表明,与传统遗传算法相比,改进的算法具有更好的全局收敛性和更快的收敛速度,可以较好地实现桥梁传感器的优化布置.(本文来源于《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》期刊2019年04期）
熊凡[2]（2018）在《遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测》一文中研究指出基于支持向量机的网络流量混沌预测方法通常基于人工经验设置参数,参数的性能较差,大大降低网络流量预测精度。因此,提出遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法,通过相空间重构获取新的网络流量时间序列,获取具有最佳非线性预测结果的支持向量机函数,采用遗传算法优化支持向量机参数。基于优化的支持向量机参数,设计基于遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型,实现网络流量混沌预测。实验结果表明,所提方法在网络流量预测方面整体性能优、具有较高的精度。(本文来源于《现代电子技术》期刊2018年18期）
叶家君,刘学文,蒋莎[3]（2018）在《基于混沌遗传算法的航迹优化研究》一文中研究指出在实际作战环境中,如何选择最优的航迹路线是无人机任务规划系统中最重要的问题之一。首先,在有效巡查区域中建立以总路程最少和时间均衡度最小的双目标航迹优化模型,然后提出一种基于混沌遗传算法的航迹规划;该算法利用Logistic混沌序列确定遗传算法交叉和变异点,保证了算法收敛精度,削弱了因交叉强度大而产生的抖振问题,并将该算法应用到了航空规划问题上进行实验仿真,仿真结果表明该方法提高了遗传算法的精确度。(本文来源于《重庆工商大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
邓伟,张其万,刘平,宋锐[4]（2018）在《基于双种群遗传混沌优化算法的最优时间轨迹规划》一文中研究指出针对以最短运行时间为目标的工业机器人轨迹规划问题,提出一种基于混沌局部搜索的双种群遗传最优时间轨迹规划算法。首先以各个节点之间的时间间隔之和为优化目标,以各关节的角速度、角加速度和角加加速度为约束条件,利用五次多项式拟合规划的关节空间位置节点模拟机器人的运行轨迹;然后,利用双种群遗传算法全局搜索能力强、进化速度快和混沌算法局部搜索能力强的优点,提出一种基于双种群遗传混沌优化算法的机器人轨迹规划方法,规划最优时间轨迹;最后,以3自由度空间机械臂为例,验证了所提算法能够使机器人末端执行器的运行轨迹平滑且时间最优。该算法应用于机器人轨迹规划可以延长机器人使用寿命,提高生产效率。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2018年01期）
沈强,林知明,乐果[5]（2018）在《基于混沌遗传算法的MVB周期扫描表优化》一文中研究指出按照国际标准IEC 61375的规则所构成的周期扫描表存在周期信息分布不均匀、带宽利用率较差的问题。在明确周期扫描表生成的规则和约束后,以均匀度为目标函数,使用混沌遗传算法构建数学模型求解。通过实例仿真构建周期扫描表,并与逐步填空法建立的周期扫描表的均匀度比较,显示混沌遗传算法的优越性。(本文来源于《机车电传动》期刊2018年02期）
严亚周[6]（2017）在《基于多点混沌优化遗传算法的组卷系统设计与实现》一文中研究指出计算机技术和人工智能技术的飞速发展,带动了社会劳动效率的飞速飙升,教育领域毫无例外的受到了这股春风的渲染。在教学活动中,对于教学效果的评估一直以来都是以考试为主要手段,将计算机技术和人工智能融入考试的组卷环节形成自动组卷系统有助于提高工作效率、降低教师劳动强度。本文首先阐述了组卷问题基本理论及组卷原则,进而分析目前现有主流的智能组卷算法,在此基础上提出基于多点混沌优化遗传算法组卷算法,并设计和实现了基于该算法的智能组卷系统。组卷系统的组卷算法主要思想是对传统遗传算法中的初始种群实行多区段整数编码,使得编码方式更加直观易懂,操作方便,进而利用混沌的内在随机性产生相对均匀的初始种群,并对传统遗传算法的选择操作、交叉操作、变异操作分别进行多点混沌引导,有效规避传统遗传算法完全随机带来的系列问题。最后作者在做了大量调研的前提条件下,对系统进行进一步的需求分析,设计并实现了以多点混沌优化遗传算法为核心算法的智能组卷系统。该智能组卷系统目前已投入到计算机类考试课程的考试环节,经过长时间、多批次的实际测试与使用表明,基于多点混沌优化遗传算法的智能组卷系统所组试卷较之单独使用遗传算法的组卷系统,所组试卷其试卷质量更高、组卷效率更高,题目分布、难度更加合理、科学,试卷分度更高。(本文来源于《湖南大学》期刊2017-05-01）
叶远芹[7]（2017）在《基于混沌遗传算法的车间设备动态布局多目标优化研究》一文中研究指出车间设备布局是制造系统规划中最重要的研究内容之一,布局设计的好坏对生产过程中的物料传输、生产效益、生产安全等均有较大影响。在柔性化生产环境背景下,传统的静态设备布局不考虑市场动态需求特性,布局成本高,难以满足现在企业的布局要求,因此,对车间动态设备布局问题的研究具有很重要的现实意义。实际布局问题不仅复杂而且多样,形成一套完整、系统的动态设备布局优化模型与方法非常迫切。本文针对多品种、小批量生产模式的制造车间,结合计算机技术,完成车间生产线的优化布置。本文首先对车间布局问题的国内外研究现状进行了综述,主要围绕布局形式、布局建模方法、求解算法、计算机辅助布局这四个方面展开,重点阐述了动态设备布局的研究现状,为后文布局模型的建立、求解算法的设计提供了理论支撑。在建立动态设备布局多目标优化模型时,本文以多行直线型布局为研究对象,将物料搬运成本、设备重置成本、车间面积利用率作为优化目标,并确定了设备布局需满足的约束条件,在此基础上,建立了连续平面不等面积设备的混合整数规划模型。在求解动态布局问题模型时,本文分析了遗传算法与混沌技术的基本理论、运算过程以及两种算法的集成方法,并设计了一种行之有效的混沌遗传算法来求解。该混合算法继承了遗传算法的反演性和混沌搜索的遍历性,克服了遗传算法局部寻优能力差较易陷入局部最优的问题,大大提高了搜索速度和全局收敛性,非常适合应用于求解设备布局问题。由于目前的研究在求解模型时都是将实例带入算法程序内部,工作量大,效率低,本文利用Java语言开发了布局优化快捷计算工具,进行计算机辅助车间布局设计,借助此工具添加算法即可进行实例求解。最后,在此工具的基础上,对兰州某机械加工车间的设备布局进行优化,优化结果表明本文提出的动态设备布局方法能起到明显的降低生产成本、提高车间利用率的作用。同时,将本文设计的混沌遗传算法与改进遗传算法、NSGA-II、蚁群算法分别求解同一车间实例,最终证明了该混合算法的可行性与有效性。(本文来源于《西安建筑科技大学》期刊2017-04-01）
孙延吉,潘艳秋[8]（2016）在《基于全局优化改进混沌粒子群遗传算法的物料平衡数据校正》一文中研究指出结合遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的优点以及混沌运动的特性,提出了加入混沌扰动的混沌粒子群遗传算法(DCPSO-GA),并使用5个高维非线性测试函数考察全局优化混合算法的性能。DCPSO-GA解决了在寻优搜索时出现的停滞现象,扩大了全局优化的搜索空间,丰富了粒子的多样性,且不需要函数梯度信息。测试结果证明,针对本文的5个测试函数DCPSO-GA能找到全局最优解,其收敛速度很快,大大减少了计算量。而且,经过与其他相关算法比较可知,当总的目标函数调用次数较接近或更少时,改进算法不论在计算精度还是收敛速度上,均有很大的提高。并将DCPSO-GA算法应用到重油裂解参数估计和预测中,测试结果证明,其提高了参数估计和预测的准确性,降低了误差,能有效找到全局最优解,收敛速度快,大大减少计算量。(本文来源于《化工进展》期刊2016年09期）
赵阳阳,闫鸿魁,王森,杨秀敏,郭嘉成[9]（2016）在《基于混沌遗传算法的永磁无刷电机优化设计研究》一文中研究指出以永磁无刷直流电机为研究对象,介绍了遗传算法中的自适应交叉和自适应变异,在此基础上,提出了一种应用于永磁无刷直流电机的新型混沌遗传优化算法。给出了遗传算法操作设计步骤和永磁无刷电机优化设计的流程图,完成了混沌遗传算法优化设计的理论推导。利用MATLAB软件对优化算法进行编程和仿真分析,得到电机优化前后参数对比表和混沌遗传算法寻优跟踪图,结果显示新型混沌遗传优化算法迭代次数短,优化效果好,可以为永磁无刷电机优化设计提供理论参考。(本文来源于《沈阳工程学院学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
付鑫,张峰,冯占林[10]（2016）在《基于并行计算的混沌遗传算法对反导预警雷达部署优化研究》一文中研究指出提出一种高效率的基于MPI(Message Passing Interface)环境的并行混沌遗传算法,求解反导预警场景下的雷达部署优化问题,实现对弹道导弹从被发现到连续跟踪的早期预警。利用分布式并行计算的思想,代替传统串行计算,使算法效率提高7-8倍;为了避免出现"早熟"现象,引入混沌序列对某一代群体中的个体加混沌扰动来提高种群的多样性,并给出了并行计算的混沌遗传算法处理流程。仿真实例表明该算法能够快速得出优化部署方案,时间复杂度降低,大大提高了算法效率,对反导预警雷达部署有较大的应用价值。(本文来源于《中国电子科学研究院学报》期刊2016年03期）
混沌遗传优化算法论文开题报告
（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：
基于支持向量机的网络流量混沌预测方法通常基于人工经验设置参数,参数的性能较差,大大降低网络流量预测精度。因此,提出遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法,通过相空间重构获取新的网络流量时间序列,获取具有最佳非线性预测结果的支持向量机函数,采用遗传算法优化支持向量机参数。基于优化的支持向量机参数,设计基于遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型,实现网络流量混沌预测。实验结果表明,所提方法在网络流量预测方面整体性能优、具有较高的精度。
（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。
混沌遗传优化算法论文参考文献
[1].黄笑犬,张谢东,邓雅思,董宇航.基于退火策略混沌遗传算法的桥梁传感器优化布置研究[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版).2019
[2].熊凡.遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测[J].现代电子技术.2018
[3].叶家君,刘学文,蒋莎.基于混沌遗传算法的航迹优化研究[J].重庆工商大学学报(自然科学版).2018
[4].邓伟,张其万,刘平,宋锐.基于双种群遗传混沌优化算法的最优时间轨迹规划[J].计算机集成制造系统.2018
[5].沈强,林知明,乐果.基于混沌遗传算法的MVB周期扫描表优化[J].机车电传动.2018
[6].严亚周.基于多点混沌优化遗传算法的组卷系统设计与实现[D].湖南大学.2017
[7].叶远芹.基于混沌遗传算法的车间设备动态布局多目标优化研究[D].西安建筑科技大学.2017
[8].孙延吉,潘艳秋.基于全局优化改进混沌粒子群遗传算法的物料平衡数据校正[J].化工进展.2016
[9].赵阳阳,闫鸿魁,王森,杨秀敏,郭嘉成.基于混沌遗传算法的永磁无刷电机优化设计研究[J].沈阳工程学院学报(自然科学版).2016
[10].付鑫,张峰,冯占林.基于并行计算的混沌遗传算法对反导预警雷达部署优化研究[J].中国电子科学研究院学报.2016