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基于改进遗传算法的农机具视觉导航线检测 总被引：6，自引：0，他引：6
针对机器视觉导航系统现有导航线提取算法检测速度慢、抗干扰性差等不足,提出一种基于改进遗传算法(IGA)的导航线检测方法。图像中作物行走向近似为一条直线,从图像顶边和底边分别随机选一个点进行染色体编码,通过遗传进化选择适应度最高的个体作为作物行直线编码,进而得到导航线。改进遗传算法采用概率保留法和最优保存策略相结合的方法作为选择算子,提高了算法的搜索效率和精度;通过自适应调整交叉概率和变异概率,提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。动态导航跟踪试验表明,改进的遗传算法与标准霍夫变换、标准遗传算法(GA)在导航线提取性能上相比,具有抗干扰性强、检测速度快等优点。当导航速度为0.6m/s时,横向偏差最大值不超过76 mm,平均值小于33.1 mm,较好地满足了导航作业要求。 相似文献
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针对计算机辅助工艺规划中的切削用量决策问题,提出了一种基于Pareto遗传算法的切削用量优化算法。首先,以切削速度和进给量为优化变量,以切削效率和刀具耐用度为优化目标,通过对约束条件的分析,建立多目标优化模型。其次,改进选择算子,设置非劣解集以保存进化过程中用竞争法构造产生的Pareto最优解,从而保证算法的搜索方向;建立基于小生境技术的排挤机制以提高种群的多样性。然后,采用混合交叉算子和步长变异算子进行基因重组,经过若干次迭代,得到一个均匀分布于Pareto前沿的优化解集。最后,通过实例验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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模型参数率定是提高水文模型模拟效果的重要手段，通过研究一种改进的自适应遗传算法（IAGA）对新安江模型参数进行优化率定，解决传统遗传算法初始种群质量不高、容易早熟收敛、局部搜索能力差等问题。该算法利用混沌变量遍历性特点，随机生成初始种群并选优，提高初始种群的个体质量；针对交叉与变异的进化过程，设计了反映种群离散程度的种群目标函数离散系数，利用该系数构建了自适应调整交叉与变异概率算子，防止遗传算法过早收敛；依托环形交叉算子，提高算法全局搜索能力；采用自适应非均匀变异算子，实时优化算法的局部搜索能力，避免陷入局部最优。将自适应遗传算法、传统遗传算法（GA）和自适应遗传算法（AGA）应用于秦淮河流域新安江模型的参数率定，并从率定的收敛性、耗时、稳定性和效果方面进行算法的性能比较，结果表明：IAGA算法具有更优的寻优能力，更好的收敛结果，更高的稳定性和精度，场次洪水的模拟效果优于GA算法和AGA算法，率定期与验证期确定性系数（R2）均在0.85以上，纳什效率系数（NSE）均在0.8以上，总体达到了水文预报的乙级标准。结果表明采用上述的综合手段改进传统遗传算法是可行的，改进后的IAGA算法具有良... 相似文献
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灌溉优化模型旨在求解干渠各出水口运行时流量调度的最优组合方案,对于提高灌区灌溉管理技术水平和实施农业高效节水有着重要的意义。在“等流量、变历时”的轮灌分组的优化模型上,采用遗传算法进行了优化,选用了高斯适应度函数,并根据约束条件的特点,提出了二维编码并对选择、交叉和变异过程进行了改进,仿真结果表明该改进的遗传算法效果起好,说明该算法设计是可行的。 相似文献
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对遗传算法流程进行了多方面的改进,形成了可以称为＂基于排序的轮盘赌、选优策略、启发式交叉、自适应非均匀性变异、跨世代精英选择、小生境策略＂的遗传算法.该算法弥补了基本遗传算法容易产生早熟现象而得到局部最优解的局限性,加快收敛速度,计算选取的种群较小,降低了计算工作量.应用改进遗传算法,以大型泵站钟形进水流道为研究对象,结合CFD分析了设计参数与出口流速分布均匀度的关系.研究结果表明,改进遗传算法能成功地应用于钟形进水流道的多参数优化设计,改善其水力性能,2参数和5参数的目标函数值分别达到了96.817%和97.285%,具有很好的工程实际应用价值. 相似文献
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改进微粒群算法及其在水库优化调 总被引：10，自引：1，他引：10
介绍了一种新的集群智能算法—微粒群算法（PSO），该算法具有实现简单、参数少且收敛快的特点。针对其易于陷入局部最优的缺陷，文中通过引入遗传算法中的“杂交”算子，并采用自适应的惯性权重，对原算法进行了改进，并将其应用于水库长期优化调度问题。文中用实际算例验证了该算法的有效性，从而为水库优化调度问题提供了一种新的求解途径。 相似文献
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基于混合遗传算法的谐波齿轮传动优化设计 总被引：1，自引：0，他引：1
以谐波齿轮传动体积最小为优化设计目标,建立了混合离散变量优化设计数学模型。引入混沌移民算子,对基本遗传算法进行了改进,以维持群体的多样性,提高全局收敛能力。提出了一种设计变量的离散化处理方法,结合染色体编码的修正技术,在遗传算法中染色体按离散化后的设计变量进行离散搜索。开发了混合离散变量优化的改进遗传算法程序,给出了谐波齿轮传动的混合离散变量优化设计实例,所得优化设计参数符合设计规范,不需进一步处理就可直接用于制造。 相似文献
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为了解决蔬菜运输耗时长、成本高、保鲜时间短，导致送达到客户手上蔬菜质量降低等问题，在考虑了车辆载重和时间窗等约束条件下，本研究提出了一种带时间窗多目标蔬菜配送路径优化的遗传-模拟退火（Genetic Algorithm and Simulated Annealing，GA-SA）算法。在遗传算法（Genetic Algorithm，GA）操作过程中引入模拟退火（Simulated Annealing，SA）算法自适应（Metropolis）接受准则：首先将原始种群进行遗传算法的选择、交叉、变异等操作，形成新一代路径种群，此时通过引入Metropolis准则，对新一代路径种群分布情况进行修正、选择、交叉、变异，得到目标路径种群，达到全部车辆配送完返回到配送中心的耗时最少、成本最低、车辆使用最少的多目标，求得蔬菜运输的最优路径。设计以保定市为配送中心以及向保定市下辖的各个乡镇为配送点进行蔬菜运输路径优化的试验，结果证明，与传统的GA、SA相比，GA-SA能够有效增快其收敛速度，优化后的配送路线总成本分别降低了约23.7%和4%，总路程分别减少了22.6%和3%，耗时分别减少了26.2和2.6 h，车辆分别少使用2辆和1辆。本研究可为冷鲜食品以及其他运输路径优化研究提供参考价值。 相似文献
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利用改进的粒子群算法建立了水电站厂内经济运行有功负荷分配数学模型。基于基本的PSO算法，进行了编码设计，改进了适应值函数，同时提出了寻优变异策略，并给出了详细的改进的PSO（Improved Particle Swarm Optimization, IPSO）算法求解步骤。结合华能湘祁贯流式水电站进行实例计算仿真,结果表明,改进的PSO算法求解水电站有功负荷分配问题是可行和有效的，该算法简单，易于实现，具有更好的收敛性能。 相似文献
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金秀慧 《农业装备与车辆工程》2009,(8):51-54
针对标准遗传算法易发生未成熟收敛和收敛速度过慢的缺陷,提出了遗传算法的改进策略.尝试应用改进的遗传算法优化设计PFC控制电路的控制参数,在控制电路小信号模型的基础上,分析电压控制环的主要作用,选择合适的适应度函数. 相似文献
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根据水电站优化调度特点,建立水库调度优化模型,并针对遗传算法易早熟收敛和进化后期搜索效率较低的问题,将遗传操作与模拟退火(SA)思想相结合,并加入大变异(LPM)思想,最后将大变异遗传退火算法(LPM GASA)用于隔河岩水库。通过LPM GASA在隔河岩水库优化调度中的模拟,表明改进策略在解决水库优化调度问题方面的有效性。最后与动态规划(DP)法以及几种策略下的浮点编码遗传算法(FGA)作比较,体现出改进GA的优点及优越性。 相似文献
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基于改进蚁群算法的四杆机构优化设计 总被引：5，自引：1，他引：4
在机构优化设计中,为了避免基本蚁群算法容易出现停滞现象、收敛速度慢的缺陷,将遗传算法和蚁群算法结合起来,在蚁群算法的每一次迭代中,首先根据信息量选择解分量的初值,然后使用变异操作来确定解的值。针对机构运动轨迹能够最佳逼近某一给定运动规律,且机构约束较多,采用改进蚁群算法对其进行优化计算。证明改进蚁群算法应用于机械优化计算切实可行。 相似文献
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黄伟 《中国农村水利水电》2012,(1):46-50
目前我国正面临着严峻的水资源分布不平衡问题,对生产生活极为不利。本文以系统理论为指导,建立了区域水资源优化模型,并基于改进的遗传算法对模型进行求解,该求解方法克服了易发生早熟、非全局收敛及收敛速度慢等问题,同时利用ArcGIS工具开发了相应的软件系统,实现了水资源可视化的优化配置,提出了一种较为系统的区域水资源优化模型和解决方法。该研究成果经实际使用,取得了良好的应用效果,已被安阳市水利局采用。 相似文献
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梯级水库优化调度是一种实现水资源合理分配与高效利用,提升水电系统运行管理水平的重要方法。改进肾脏算法为高效求解梯级水库优化调度提供了一条有效途径。肾脏算法是一种新颖的自然启发式优化算法,因其参数少、寻优能力强、稳健性高,已被广泛应用和认可。本研究对标准肾脏算法的寻优原理进行了阐述,针对该算法的种群多样性低和收敛速度慢缺陷,采用含缩放因子的运移策略和自适应调参策略对其改进,提出了改进的肾脏算法。以某梯级水库长期发电优化调度为例,计算结果表明:相比标准肾脏算法,改进的肾脏算法可使梯级水库多年平均发电量增加3.2亿kWh(增幅为4.03%)和弃水量减少17.54%。引入的改进策略有效克服了标准肾脏算法的早熟缺陷,提高了种群多样性和收敛速度。 相似文献