基于遗传算法优化SVM的刀具VB值预测的研究

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遗传算法优化svm参数

遗传算法优化svm参数遗传算法是一种基于自然适应性进化理论的优化算法，它通过模拟自然界中的进化过程，通过遗传算子（交叉和变异操作）对个体进行进化和选择，以找到最优解决方案。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种非常有效的分类算法，通过在数据集中找到最有代表性的样本点，构建超平面分离不同类别的样本。

优化SVM的参数可以提高分类的准确率和稳定性。

下面是使用遗传算法优化SVM参数的一般步骤：1. 确定优化目标：首先明确需要优化的SVM参数，如惩罚系数C、核函数类型和参数、松弛变量等，这些参数会影响模型的性能。

2. 设计基因编码：将待优化的参数映射为基因的编码形式，可以使用二进制、整数或浮点数编码。

例如，某个参数的取值范围为[0, 1]，可以使用浮点数编码。

3. 初始化种群：随机生成初始的种群，每个个体都表示一个SVM参数的取值组合。

4. 适应度评估：使用训练集对每个个体进行评估，计算其在测试集上的准确率或其他指标作为个体的适应度。

5. 选择操作：根据适应度排序或轮盘赌等策略，选择优秀个体进行遗传操作。

6. 交叉操作：从选中的个体中进行交叉操作，生成新的个体。

可以使用单点交叉、多点交叉或均匀交叉等策略。

7. 变异操作：对生成的新个体进行变异操作，引入随机扰动，增加种群的多样性。

变异操作可以改变某个基因的值或重新随机生成某个基因。

8. 更新种群：将交叉和变异生成的个体合并到种群中。

9. 重复步骤4-8，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或种群适应度不再改变）。

10. 选择最优个体：从最终的种群中选择适应度最好的个体作为最优解，即SVM的最优参数。

通过以上步骤，遗传算法可以搜索参数空间，并找到最有解决方案。

通过尝试不同的参数组合，可以优化SVM模型的性能。

请注意，以上只是一般的遗传算法优化SVM参数的步骤，实际应用中可能会根据具体问题进行适当的调整。

在实际操作中，还可以通过引入其他优化技巧（如局部搜索）来进一步提高搜索效率。

基于遗传算法的LS-SVM参数优选及其在经济预测中的应用

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基于SVM和遗传算法的新型直线电机结构参数优化

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遗传算法在优化问题求解中的改进策略分析

遗传算法在优化问题求解中的改进策略分析引言：遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制而产生的优化算法。

它主要通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉和变异等基本操作，来搜索问题的最优解。

然而，由于遗传算法在求解过程中存在一些局限性和不足，研究学者们提出了一些改进策略，以提高算法的收敛速度和求解精度。

本文将分析遗传算法在优化问题求解中的常见改进策略，并探讨其优点和不足。

一、精英保留策略精英保留策略是指在遗传算法的演化过程中保留上一代中的最优个体，不参与遗传操作，而直接复制到下一代中。

这种策略可以有效地防止优良基因的丢失，保持种群的多样性，并提高算法的收敛速度和求解精度。

通过精英保留策略，可以保证种群中至少有一个较优个体，从而减少了搜索空间的范围，加快了算法的收敛速度。

然而，精英保留策略也存在一些问题。

例如，当优秀个体较少时，精英保留策略可能导致种群陷入局部最优解而无法跳出。

此外，过多的精英保留也会增加算法的计算复杂度和存储空间。

二、种群多样性维持策略种群多样性维持策略是指通过一些手段来维持种群的多样性，避免早熟收敛和局部最优问题。

常见的策略包括杂交距离控制、变异概率控制、群体大小控制等。

杂交距离控制是通过设置杂交概率，限制执行杂交操作的个体之间的距离，防止过早收敛和进化陷入局部最优解。

变异概率控制是通过设定合适的变异概率，引入随机性来保持种群的多样性，并提高全局搜索能力。

群体大小控制是指根据优化问题的规模和复杂度来调整种群的大小，过小会导致缺乏多样性，过大则会浪费计算资源。

种群多样性维持策略的优点在于能够提高算法的全局搜索能力，避免算法过早陷入局部最优解。

然而，该策略也会增加计算复杂度和耗费存储空间。

三、自适应参数调节策略自适应参数调节策略是指根据算法的演化过程，动态调整算法中的参数，以提高算法的性能。

常见的自适应参数调节策略包括自适应变异概率、自适应杂交概率等。

自适应变异概率是根据种群的适应度情况动态调整变异概率的大小。

应用遗传算法优化子空间的SVM分类算法

ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｎｅｗＧＡｂａｓｅｄＳｕｂｓｐａｃｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒ
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ｒｒＰ１８１文献标识码Ａ
中图法分类号
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第４０卷第１１期２０１３年１１月
计
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基于遗传算法的最优化问题求解研究

基于遗传算法的最优化问题求解研究随着计算机技术的不断发展和应用领域的不断拓展，最优化问题求解一直是一个备受关注和研究的领域。

在实际应用中，最优化问题求解可以帮助我们提高资源利用率、优化生产流程、提升经济效益等等。

而遗传算法作为一种强大的优化算法，在最优化问题求解中得到了广泛的应用。

一、遗传算法的基本原理和流程在介绍基于遗传算法的最优化问题求解前，我们需要先了解一下遗传算法的基本原理和流程。

遗传算法是一种模拟自然选择和自然遗传机制进行优化的算法。

其基本流程如下：1. 初始化种群：随机生成一定数量的初始个体，使用随机数生成器产生一组随机数来设置初始基因型。

2. 个体评价：将每个个体的基因型转换成表现型，并通过评价函数获得每个个体的适应度值。

3. 选择操作：根据适应度值选择优秀的个体，并对其进行遗传操作，如交叉、变异等。

4. 交叉操作：按一定的概率对被选择的个体进行交叉操作，将其基因片段互换。

5. 变异操作：按一定的概率对交叉后的个体进行变异操作，将其基因中的某些位点进行改变。

6. 新种群生成：经过一定数量的选择、交叉和变异操作后，产生新的一代种群。

7. 结束判断：对新种群的适应度进行评价，判断是否满足结束条件。

如果不满足，则回到第三步，继续进行选择、交叉和变异操作。

二、最优化问题求解的应用基于遗传算法的最优化问题求解可以应用于众多领域，如工程优化设计、金融投资决策、物流优化、人工智能等等。

工程优化设计方面，可以通过遗传算法对设计参数进行搜索和优化，降低成本并提高生产效率。

比如在某个水力发电站的设计中，可以使用遗传算法对机组的优化性能进行设计，提高电能利用率，降低发电成本。

金融投资决策方面，可以利用遗传算法对投资组合进行优化，并选择合适的投资策略。

在股票投资中，可以利用遗传算法对市场行情进行预测和分析，帮助投资者制定正确的投资策略。

物流优化方面，可以通过遗传算法对运输路径进行优化调整，减少成本，并提高运输效率。

MATLAB中的遗传算法优化方法介绍与应用

MATLAB中的遗传算法优化方法介绍与应用引言遗传算法是一种模拟自然进化和基因遗传规律的优化方法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，逐步搜索并优化问题的解。

在MATLAB中，遗传算法是一种强大的优化工具，被广泛应用于各个领域的问题求解。

本文将介绍遗传算法的基本原理、MATLAB中的实现方法以及一些应用示例。

一、遗传算法的基本原理1.1 遗传算法的基本原理遗传算法基于达尔文的进化论和遗传学原理，通过模拟自然界生物种群的遗传和进化过程，以求得问题的最优解。

遗传算法的基本原理包括以下几个步骤：（1）初始化种群：随机生成一组个体，每个个体都代表问题的一个解。

（2）适应度评价：根据问题的要求，对每个个体进行适应度评价，评估其解的优劣程度。

（3）选择操作：根据适应度评价结果，选择一些个体作为父代，用于产生下一代个体。

（4）交叉操作：将选中的父代个体进行交叉，生成新的子代个体。

（5）变异操作：对部分子代个体进行变异操作，引入一定的随机扰动，增加搜索范围。

（6）更新种群：将子代和部分父代个体合并，形成新的种群。

（7）终止条件判断：判断是否达到终止条件，如果满足，则输出最优解；否则，返回第（2）步。

1.2 MATLAB中的遗传算法工具箱MATLAB提供了遗传算法工具箱，用于实现遗传算法的各个步骤。

通过利用该工具箱提供的函数和操作，用户可以方便地构建自己的优化问题，并应用遗传算法进行求解。

下面是一些常用的MATLAB函数：（1）gamultiobj：多目标遗传算法函数，用于多目标优化问题求解。

（2）ga：单目标遗传算法函数，用于单目标优化问题求解。

（3）GADefaults：遗传算法的默认参数设置。

（4）fitnessfcn：适应度函数，用于评估个体的适应度。

（5）crossoverfcn：交叉函数，用于实现个体的交叉操作。

（6）mutationfcn：变异函数，用于实现个体的变异操作。

（7）selectionfcn：选择函数，用于实现个体的选择操作。

基于遗传算法的人工智能研究

基于遗传算法的人工智能研究在过去的几十年中，人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 已经成为了计算机科学领域中最为热门的研究领域之一。

这个领域正在取得一系列的重要进展，包括不断提升的机器视觉、语音识别和自然语言处理技术等。

而其中一种广受关注的 AI 技术是遗传算法。

遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 是一种仿生计算技术，它通过从生物进化过程的启示中得出的原理，来寻找优化问题的解决方法。

它的基本思想是通过对一组可能解决方案进行变异和选择，来逐步改进这组方案，直至找到最优的解决方案。

遗传算法在人工智能领域中的应用广泛，尤其是在机器学习和优化问题中的应用，展现出了非常出色的性能和效果。

下面，我们将更为详细地介绍基于遗传算法的人工智能研究的具体内容和应用。

1. 遗传算法的原理和步骤遗传算法通常由四个主要操作构成：选择、交叉、变异和重复。

在每次迭代中，遗传算法会在当前种群中选择一部分个体进行繁殖，然后对它们进行交叉和变异操作，生成一个新的种群，直到找到满意的解决方案。

遗传算法的主要流程如下：（1）初始化种群：根据问题的特点和要求，生成初始的种群，并对其进行编码。

（2）选择操作：按照某种适应度函数，从当前种群中选择一部分最优的个体，将其复制到新一代种群中。

（3）交叉操作：将已选出的个体进行交叉操作，生成一定比例的新个体，加入新一代种群中。

（4）变异操作：对新一代种群中的个体进行一定比例的变异操作，以增加搜索空间的多样性。

（5）重复操作：重复以上步骤，直到找到满意的解决方案。

2. 基于遗传算法的人工智能应用遗传算法被广泛应用于人工智能领域，在机器学习、自适应控制、图像处理、数据挖掘等领域取得了显著的成效。

（1）优化问题的求解遗传算法在解决单目标或多目标的优化问题方面得到了广泛应用。

比如，机器学习中的参数优化、神经网络的结构优化、自适应控制中的参数自调整等优化问题，都可以通过遗传算法得到有效的解决。

基于遗传算法优化SVM的嵌入式网络系统异常入侵检测

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基于遗传算法的多目标决策问题求解研究

基于遗传算法的多目标决策问题求解研究随着现代科技的不断发展，人们对于决策问题的关注度越来越高。

然而，很多问题是多个目标需要同时考虑的，如何进行有效的决策成为了一个关键的问题。

基于遗传算法的多目标决策问题求解研究，正是为了解决这一问题而展开的一项重要研究。

一、多目标决策问题的基本概念在多目标决策问题中，需要在多个目标之间做出最优的选择。

这种问题可以用数学模型来描述，通常称为多目标优化问题。

多目标优化问题简单来说就是：在有多个目标的情况下，求出满足所有目标的最优解。

例如在生产规划中，往往需要同时考虑生产成本，生产周期和产品质量等多种因素，这些因素之间又是相互联系的。

如果只关注其中某一个目标，就有可能导致其他目标得不到满足，从而影响到整体效益。

因此，多目标决策问题必须在多个目标之间寻找到最优的平衡点。

二、遗传算法遗传算法是一种基于生物进化的计算方法，常用于求解优化问题。

其基本思路是将种群中的个体看作是某一问题的潜在解答，通过对这些个体的互相交叉、变异、选择等生物进化过程，来不断产生更优的解。

这些优秀的解，最终被筛选出来，以作为最终的解答。

三、基于遗传算法的多目标决策问题求解基于遗传算法的多目标决策问题求解技术，采用了遗传算法的核心思想，将多个目标作为适应度函数的不同维度，通过父代个体的交叉、变异，来产生新的个体，并根据适应度函数的不同维度特征来选择优秀的种群进行遗传和优胜劣汰。

最终这些个体的集合将包含多个最小适应度值的解，也通称为Pareto解。

Pareto解是基于多目标性能指标，不能再优化其中任何一个指标而不影响其他指标的解的集合。

这些解在可行域内是最优的，也不可比较。

当目标数目较少时，Pareto解集往往会找到全局最优解，但通常情况下的Pareto解集都无法保证找到。

为此，有学者通过加入一定的偏好信息，来选择符合实际需求的Pareto解。

这种方法通常被定义为目标权重法，即为了解决多目标问题，需要在每个目标之间设置相应的权重，并按照当时的实际需求进行加权计算，从而得到最终的可行解。

基于遗传算法的最优化问题求解方法

基于遗传算法的最优化问题求解方法随着人工智能技术的不断发展和普及，最优化问题在工程、经济、管理等领域中得到了广泛应用。

最优化问题是指在一定的限制条件下，寻找最佳的决策方案，从而能够获得最优的效果。

为了解决最优化问题，人们在不断探索新的算法和方法。

其中，基于遗传算法的最优化问题求解方法备受关注。

遗传算法是一种基于生物进化思想的计算机算法，具有全局优化、可适应性强、鲁棒性好等特点，因此在最优化问题的求解中扮演着重要的角色。

一、遗传算法的概念和基本原理遗传算法是模拟生物进化过程的计算机算法。

它是从自然界中生物进化的过程中发掘出来的一种求解最优化问题的方法。

遗传算法的基本原理是模拟生物进化过程的三个操作：选择、交叉和变异。

1.选择操作选择操作是指根据个体适应度大小，按照一定的概率选择优秀个体，淘汰劣质个体。

具体实现方法是在种群中随机选择两个个体比较它们的适应度，然后根据某种方法保留优秀个体并淘汰劣质个体，以此来生成新的种群。

选择操作是遗传算法中最重要的操作之一，它直接影响到算法的性能。

2.交叉操作交叉操作是指将已选择的优秀个体进行交叉从而生成新的个体。

具体实现方法是在两个被选择的个体之间随机选取交叉点，并交换两个个体之间的某些基因信息。

目的是为了保留经过选择操作后的优秀个体，并且在新的个体中引入多样性，增加种群的搜索范围，从而增强算法的全局搜索能力。

3.变异操作变异操作是指在某些条件下，对已经生成的新个体进行个别基因的改变。

具体实现方法是选取某个新个体的一个基因进行随机改变操作，例如随机增加、删除或修改某个基因的值。

变异操作是为了增加多样性，避免算法陷入局部最优解，从而提高算法的全局寻优能力。

二、遗传算法的优点和不足遗传算法具有一系列的优点，主要包括以下方面。

1.全局最优性遗传算法具有全局寻优能力，它能够搜索全部解空间，并找到全局最优解。

这是由于它采用了随机寻优方法，能够避免陷入局部最优解。

2.可适应性强遗传算法能够自适应地调整参数，以适应问题的复杂性和难度，在不同的环境下优化效果也不同。

遗传算法优化机床切削参数的研究

遗传算法优化机床切削参数的研究遗传算法是一种基于生物遗传和进化的优化算法，可以在问题中有效地找到最优解。

机床切削参数优化是制造业工艺改进的重要方面之一，通过合理地选择切削参数，可以提高切削质量、降低成本和提高生产效率。

本文将探讨遗传算法在机床切削参数优化中的应用，并说明其优势和不足之处。

首先，遗传算法通过模拟生物进化过程，在解空间中最优解。

它借鉴了自然界进化的机制，通过选择、交叉和变异等操作对个体进行操作，并根据适应度函数来评估每个个体的适应度。

通过不断迭代和进化，最终找到最优解。

在机床切削参数优化中，遗传算法可以用来寻找最佳切削速度、切削深度、切削宽度等参数。

首先，我们需要根据实际情况构建适应度函数，该函数应考虑切削质量、加工时间、刀具寿命等多个因素。

然后，通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，对当前参数进行调整。

接下来，计算新参数下的适应度，并与之前的最优解进行比较。

如果新的个体具有更高的适应度，那么它将取代之前的最优解。

最后，通过不断迭代，找到全局最优解。

使用遗传算法进行机床切削参数优化具有以下优势：1.可以在复杂的参数空间中进行。

机床切削参数通常是非线性、多目标的，传统的数学优化方法很难找到全局最优解。

遗传算法通过并行处理多个个体，可以在大范围的解空间中进行，提高了找到最优解的机会。

2.通过交叉和变异操作，可以产生新的解，从而增加了空间的多样性。

这样可以避免陷入局部最优解，并有助于找到全局最优解。

3.遗传算法具有自适应性和鲁棒性。

它可以适应不同的问题和约束条件，并且在初始解空间的选择上也比较灵活。

此外，遗传算法对噪声和随机性不敏感，可以处理实际问题中的不确定性。

然而1.遗传算法的过程依赖于参数的设置。

如种群大小、交叉率、变异率等参数的选择可能会影响最终结果。

因此，在实际应用中需要进行参数优化，并且经验设置是一项复杂的任务。

2.遗传算法需要进行大量的计算操作，特别是在参数空间较大的情况下。

这会导致计算复杂度增加，时间消耗较大。

基于遗传算法优化svm算法python代码

遗传算法优化支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，它在处理分类和回归问题上具有很高的效率和准确性。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，通过不断地迭代，寻找最优解。

结合遗传算法与SVM算法可以提高SVM的分类性能，使其更适用于复杂的实际问题。

本文将介绍使用Python语言实现基于遗传算法优化的SVM算法的代码，通过优化超参数、样本权重等方式，提高SVM的性能。

以下是优化SVM算法Python代码的步骤：1. 导入必要的库我们需要导入相关的Python库，包括numpy、pandas、sklearn等。

这些库将帮助我们实现SVM算法，并使用遗传算法进行优化。

2. 准备数据集接下来，我们需要准备用于训练和测试SVM算法的数据集。

在这一步中，我们将读取数据并做必要的预处理，例如对数据进行归一化、划分为训练集和测试集等。

3. 定义适应度函数在遗传算法中，适应度函数用于评估每个个体的适应度，从而决定其在繁殖过程中的选择概率。

在本文中，我们将定义一个适应度函数来评估SVM算法在数据集上的分类性能，例如准确率、召回率等。

4. 初始化种裙在遗传算法中，我们需要初始化一个种裙，其中包含多个个体（可能是一组超参数的组合）。

这些个体将通过交叉、变异等操作不断进化，以寻找最优解。

5. 选择操作在遗传算法的每一代中，我们需要选择一部分个体作为父代，并用它们繁殖下一代。

选择操作根据个体的适应度进行，通常适应度越高的个体被选择的概率越大。

6. 交叉操作交叉操作是遗传算法中的一种重要操作，它用于生成新的个体。

在本文中，我们可以使用不同的交叉方式，例如单点交叉、双点交叉等，来产生新的个体。

7. 变异操作变异操作可以帮助种裙跳出局部最优解，进而寻找全局最优解。

在本文中，我们将通过一定的概率对个体进行变异操作，例如对超参数进行微调。

8. 更新种裙经过选择、交叉、变异等操作后，我们将更新种裙，得到新的一代个体。

9. 迭代重复进行选择、交叉、变异和更新种裙的操作，直到达到迭代的终止条件。

基于Matlab的遗传算法程序设计及优化问题求解

曲靖师范学院学生毕业论文（设计）题目：基于Matlab的遗传算法程序设计及优化问题求解院（系）：数学与信息科学学院专业：信息与计算科学班级：20051121班学号：2005112104论文作者：沈秀娟指导教师：刘俊指导教师职称：教授2009年 5月基于Matlab的遗传算法程序设计及优化问题求解摘要遗传算法作为一种新的优化方法，广泛地用于计算科学、模式识别和智能故障诊断等方面，它适用于解决复杂的非线性和多维空间寻优问题，近年来也得到了较为广阔的应用. 本文介绍了遗传算法的发展、原理、特点、应用和改进方法，以及基本操作和求解步骤，再基于Matlab编写程序实现遗传算法并求解函数的优化问题. 程序设计过程表明，用Matlab语言进行优化计算，具有编程语句简单，用法灵活，编程效率高等优点. 经仿真验证，该算法是正确可行的.关键词：遗传算法；Matlab；优化Matlab-based genetic algorithm design and optimization of procedures forproblem solvingAbstract：As a new optimizated method,genetic algorithm is widely used in co mputational science,pattern recognition,intelligent fault diagnosisandsoon. It is suitable to solve complex non-linear and multi-dimensionaloptimizatio n problem.And it has been more widely used in recentyears.This paper descri bes the development of genetic algorithms,principle,features,application an d improvement of methods.At the same time,it in-troduces basic operation and solution steps.And then,it achievesgeneticalgorithm on the matlab programmi ng andsolves the function optimization problem.The program design process sh ows that this optimization calculation has advantages of simple programming language,flexible usage and high efficiency in Matlab language.The algorith m iscorrect and feasible by simulated authentication.Keywords: Genetic algorithm； Matlab；Optimization目录1 引言 (1)2 文献综述 (1)2.1国内外研究现状及评价 (1)2.2提出问题 (2)3 遗传算法的理论研究 (2)3.1遗传算法的产生背景 (2)3.2遗传算法的起源与发展 (3)3.2.1 遗传算法的起源 (3)3.2.2 遗传算法的发展 (3)3.3遗传算法的数学基础研究 (4)3.4遗传算法的组成要素 (6)3.5遗传算法的基本原理 (7)3.6遗传算法在实际应用时采取的一般步骤 (8)3.7遗传算法的基本流程描述 (9)3.8遗传算法的特点 (10)3.9遗传算法的改进 (11)3.10遗传算法的应用领域 (12)4 基于MATLAB的遗传算法实现 (14)5 遗传算法的函数优化的应用举例 (17)6 结论 (18)6.1主要发现 (18)6.2启示 (18)6.3局限性 (19)6.4努力的方向 (19)参考文献 (20)致谢 (21)附录 (22)1引言遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟自然界生物进化机制的一种算法即遵循适者生存、优胜劣汰的法则也就是寻优过程中有用的保留无用的则去除. 在科学和生产实践中表现为在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解决方法即找出一个最优解. 这种算法是1960年由Holland提出来的其最初的目的是研究自然系统的自适应行为并设计具有自适应功能的软件系统. 它的特点是对参数进行编码运算不需要有关体系的任何先验知识沿多种路线进行平行搜索不会落入局部较优的陷阱，能在许多局部较优中找到全局最优点是一种全局最优化方法[1-3]. 近年来，遗传算法已经在国际上许多领域得到了应用. 该文将从遗传算法的理论和技术两方面概述目前的研究现状描述遗传算法的主要特点、基本原理以及改进算法，介绍遗传算法的应用领域，并用MATLAB 实现了遗传算法及最优解的求解.2文献综述2.1国内外研究现状及评价国内外有不少的专家和学者对遗传算法的进行研究与改进. 比如：1991年D.WHITEY 在他的论文中提出了基于领域交叉的交叉算子（ADJACENCY BASED CROSSOVER），这个算子是特别针对用序号表示基因的个体的交叉，并将其应用到了TSP问题中，通过实验对其进行了验证. 2002年，戴晓明等应用多种群遗传并行进化的思想，对不同种群基于不同的遗传策略，如变异概率，不同的变异算子等来搜索变量空间，并利用种群间迁移算子来进行遗传信息交流，以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题. 国内外很多文献都对遗传算法进行了研究. 现查阅到的国内参考文献[1-19]中, 周勇、周明分别在文献[1]、[2]中介绍了遗传算法的基本原理；徐宗本在文献[3]中探讨了包括遗传算法在内的解全局优化问题的各类算法，文本次论文写作提出了明确的思路；张文修、王小平、张铃分别在文献[4]、[5]、[6]从遗传算法的理论和技术两方面概述目前的研究现状；李敏强、吉根林、玄光南分别在文献[7]、[8]、[9]中都不同程度的介绍了遗传算法的特点以及改进算法但未进行深入研究；马玉明、张丽萍、戴晓辉、柴天佑分别在文献[10]、[11]、[12]、[13]中探讨了遗传算法产生的背景、起源和发展；李敏强、徐小龙、林丹、张文修分别在文献[14]、[15]、[16]、[17]探讨了遗传算法的发展现状及以后的发展动向；李敏强，寇纪凇，林丹，李书全在文献[18]中主要论述了遗传算法的具体的实施步1骤、应用领域及特点；孙祥，徐流美在文献[19]中主要介绍了Matlab的编程语句及基本用法.所有的参考文献都从不同角度不同程度的介绍了遗传算法但都不够系统化不够详细和深入.2.2提出问题随着研究的深入，人们逐渐认识到在很多复杂情况下要想完全精确地求出其最优解既不可能，也不现实，因而求出近似最优解或满意解是人们的主要着眼点之一. 很多人构造出了各种各样的复杂形式的测试函数，有连续函数，有离散函数，有凸函数，也有凹函数，人们用这些几何特性各异的函数来评价遗传算法的性能. 而对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题用其他优化方法较难求解遗传算法却可以方便地得到较好的结果. 鉴于遗传算法在函数优化方面的重要性，该文在参考文献[1-19]的基础上，用Matlab语言编写了遗传算法程序, 并通过了调试用一个实际例子来对问题进行了验证，这对在Matlab环境下用遗传算法来解决优化问题有一定的意义.3遗传算法的理论研究3.1遗传算法的产生背景科学研究、工程实际与国民经济发展中的众多问题可归结作“极大化效益、极小化代价”这类典型模型. 求解这类模型导致寻求某个目标函数（有解析表达式或无解析表达式）在特定区域上的最优解. 而为解决最优化问题目标函数和约束条件种类繁多，有的是线性的，有的是非线性的；有的是连续的，有的是离散的；有的是单峰值的，有的是多峰值的. 随着研究的深入，人们逐渐认识到：在很多复杂情况下要想完全精确地求出其最优解既不可能，也不现实，因而求出近似最优解或满意解是人们的主要着眼点之一. 总的来说，求最优解或近似最优解的方法有三种: 枚举法、启发式算法和搜索算法.(1)枚举法. 枚举出可行解集合内的所有可行解以求出精确最优解. 对于连续函数，该方法要求先对其进行离散化处理，这样就有可能产生离散误差而永远达不到最优解. 另外，当枚举空间比较大时该方法的求解效率比较低，有时甚至在目前最先进的计算工具上都无法求解.(2)启发式算法. 寻求一种能产生可行解的启发式规则以找到一个最优解或近似最优解. 该方法的求解效率虽然比较高，但对每一个需要求解的问题都必须找出其特有的2启发式规则，这个启发式规则无通用性不适合于其它问题.(3)搜索算法. 寻求一种搜索算法，该算法在可行解集合的一个子集内进行搜索操作以找到问题的最优解或近似最优解. 该方法虽然保证了一定能够得到问题的最优解，但若适当地利用一些启发知识就可在近似解的质量和求解效率上达到一种较好的平衡.随着问题种类的不同以及问题规模的扩大，要寻求一种能以有限的代价来解决上述最优化问题的通用方法仍是一个难题. 而遗传算法却为我们解决这类问题提供了一个有效的途径和通用框架开创了一种新的全局优化搜索算法.3.2遗传算法的起源与发展3.2.1 遗传算法的起源50年代末到60年代初，自然界生物进化的理论被广泛接受生物学家Fraser，试图通过计算的方法来模拟生物界“遗传与选择”的进化过程，这是遗传算法的最早雏形. 受一些生物学家用计算机对生物系统进行模拟的启发，Holland开始应用模拟遗传算子研究适应性. 在1967年，Bagley关于自适应下棋程序的论文中，他应用遗传算法搜索下棋游戏评价函数的参数集并首次提出了遗传算法这一术语. 1975年，Holland出版了遗传算法历史上的经典著作《自然和人工系统中的适应性》，首次明确提出遗传算法的概念. 该著作中系统阐述了遗传算法的基本理论和方法，并提出了模式(schemat atheorem)[4]，证明在遗传算子选择、交叉和变异的作用下具有低阶、短定义距以及平均适应度高于群体平均适应度的模式在子代中将以指数级增长. Holand创建的遗传算法，是基于二进制表达的概率搜索方法. 在种群中通过信息交换重新组合新串；根据评价条件概率选择适应性好的串进入下一代；经过多代进化种群最后稳定在适应性好的串上. Holand最初提出的遗传算法被认为是简单遗传算法的基础，也称为标准遗传算法.3.2.2 遗传算法的发展(1)20世纪60年代，John Holland教授和他的数位博士受到生物模拟技术的启发，认识到自然遗传可以转化为人工遗传算法. 1962年，John Holland提出了利用群体进化模拟适应性系统的思想，引进了群体、适应值、选择、变异、交叉等基本概念.(2)1967年，J.D.Bagely在其博士论文中首次提出了“遗传算法”的概念.(3)1975年，Holland出版了《自然与人工系统中的适应性行为》（Adaptation in Natural and Artificial System）.该书系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，提出了遗传算法的基本定理—模式定理，从而奠定了遗传算法的理论基础. 同年De Jong3在其博士论文中，首次把遗传算法应用于函数优化问题对遗传算法的机理与参数进行了较为系统地研究并建立了著名的五函数测试平台.(4)20世纪80年代初，Holland教授实现了第一个基于遗传算法的机器学习系统—分类器系统（Classifier System简称CS），开创了基于遗传算法的机器学习的新概念.(5)1989年，David Goldberg出版了《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》（Genetic Algorithms in Search Optimization and Machine Learning）.该书全面系统地总结了当时关于遗传算法的研究成果，结合大量的实例完整的论述了遗传算法的基本原理及应用，奠定了现代遗传算法的基础.(6)1992年，John R.Koza出版了专著《遗传编程》（Genetic Programming）提出了遗传编程的概念，并成功地把遗传编程的方法应用于人工智能、机器学习、符号处理等方面. 随着遗传算法的不断深入和发展，关于遗传算法的国际学术活动越来越多，遗传算法已成为一个多学科、多领域的重要研究方向.今天遗传算法的研究已经成为国际学术界跨学科的热门话题之一. 遗传算法是一种有广泛应用前景的算法，但是它的研究和应用在国内尚处于起步阶段. 近年来遗传算法已被成功地应用于工业、经济管理、交通运输、工业设计等不同领域解决了许多问题.例如可靠性优化、流水车间调度、作业车间调度、机器调度、设备布局设计、图像处理以及数据挖掘等.3.3 遗传算法的数学基础研究模式定理及隐含并行性原理被看作遗传算法的两大基石，后来又提出了建筑块假设，但是模式定理无法解释遗传算法实际操作中的许多现象，隐性并行性的论证存在严重漏洞，而建筑块假设却从未得到过证明. 对遗传算法的基础理论的研究主要分三个方面：模式定理的拓广和深入、遗传算法的新模型、遗传算法的收敛性理论.(1)模式定理的拓广和深入. Holland给出模式定理：具有短的定义长度、低阶、并且模式采样的平均适应值在种群平均适应值以上的模式在遗传迭代过程中将按指数增长率被采样模式定理可表达为：m(H,t+1)≥m(H,t).()fHf.()⎪⎭⎫⎝⎛---PHOlP mHc.1.1δ(1)其中m(Ht)：在t代群体中存在模式H 的串的个数.4()Hf：在t 代群体中包含模式H 的串的平均适应值. f：t代群体中所有串的平均适应值.l表示串的长度pc 表示交换概率pm表示变异概率.Holland的模式定理奠定了遗传算法的数学基础根据隐性并行性得出每一代处理有效模式的下限值是()l c n2113.其中n是种群的大小c1是小整数. Bertoui和Dorigo进行了深入的研究获得当2βln=,β为任意值时处理多少有效模式的表达式. 上海交通大学的恽为民等获得每次至少产生()21-no数量级的结果. 模式定理中模式适应度难以计算和分析A.D.Berthke首次提出应用Walsh函数进行遗传算法的模式处理并引入模式变换的概念采用Walsh函数的离散形式有效地计算出模式的平均适应度并对遗传算法进行了有效的分析. 1972年Frantz首先发现一种常使GA从全局最优解发散出去的问题，称为GA-欺骗题[5]. Goldberg最早运用Walsh模式转换设计出最小的GA-欺骗问题并进行了详细分析.(2)遗传算法的新模型. 由于遗传算法中的模式定理和隐性并行性存在不足之处，为了搞清楚遗传算法的机理，近几年来人们建立了各种形式的新模型最为典型的是马氏链模型遗传算法的马氏链模型[6-7]，主要由三种分别是种群马氏链模型、Vose模型和Cerf 扰动马氏链模型. 种群马氏链模型将遗传算法的种群迭代序列视为一个有限状态马氏链来加以研究，运用种群马氏链模型转移概率矩阵的某些一般性质分析遗传算法的极限行为，但转移概率的具体形式难以表达妨碍了对遗传算法的有限时间行为的研究；Vose 模型是在无限种群假设下利用相对频率导出，表示种群的概率的向量的迭代方程，通过这一迭代方程的研究，可以讨论种群概率的不动点及其稳定性，从而导致对遗传算法的极限行为的刻画，但对解释有限种群遗传算法的行为的能力相对差一些. Cerf扰动模型是法国学者Cerf将遗传算法看成一种特殊形式的广义模拟退火模型，利用了动力系统的随机扰动理论，对遗传算法的极限行为及收敛速度进行了研究. 还有其它改进模型，例如张铃、张钹等人提出的理想浓度模型，它首先引入浓度和家族的概念，通过浓度计算建立理想浓度模型[8-10]，其浓度变化的规律为：5c(Hi，t +1)=c(H，t).()()()t ftOHfi,(2)c(Hi，t+1)表示模式Hi在t时刻的浓度，并对其进行分析，得出结论：遗传算法本质上是一个具有定向制导的随机搜索技术，其定向制导原则是导向适应度高的模式为祖先的染色体“家族”方向.(3)遗传算法的收敛性理论. 对于遗传算法的马氏链分析本身就是建立遗传算法的收敛性理论[11-12]， Eiben等用马尔可夫链证明了保留最优个体的遗传算法的概率性全局收敛，Rudolph用齐次有限马尔可夫链证明了具有复制、交换、突变操作的标准遗传算法收敛不到全局最优解，不适合于静态函数的优化问题，建议改变复制策略以达到全局收敛，Back和Muhlenbein研究了达到全局最优解的算法的时间复杂性问题，近几年，徐宗本等人建立起鞅序列模型，利用鞅序列收敛定理证明了遗传算法的收敛性.3.4遗传算法的组成要素遗传算法所涉及的五大要素：参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作的设计和控制参数的设定，其具体内容如下：(1)参数编码. 遗传算法中常用的编码方法是二进制编码，它将问题空间的参数用字符集{0，1}构成染色体位串，符合最小字符集原则，操作简单，便于用模式定理分析.(2)适应度函数的设计. 适应度函数是评价个体适应环境的能力，使选择操作的依据，是由目标函数变换而成. 对适应度函数唯一的要求是其结果为非负值. 适应度的尺度变换是对目标函数值域的某种映射变换，可克服未成熟收敛和随机漫游现象. 常用的适应度函数尺度变化方法主要有线性变换、幂函数变换和指数变换.[13](3)遗传操作的设计. 包括选择、交叉、变异.①选择(Selection). 选择是用来确定交叉个体，以及被选个体将产生多少个子代个体. 其主要思想是个体的复制概率正比于其适应值，但按比例选择不一定能达到好的效果. 选择操作从早期的轮盘赌选择发展到现在最佳个体保存法、排序选择法、联赛选择法、随机遍历抽样法、局部选择法、柔性分段复制、稳态复制、最优串复制、最优串保留等.②交叉(Crossover). 交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作，其作用是组合出新的个体，在串空间进行有效搜索，同时降低对有效模式的破坏概率. 各种交叉算子均包含两个基本内容：确定交叉点的位置和进行部分基因的6交换. 常用的交叉操作方法有单点交叉、双点交叉、一致交叉、均匀交叉、算术交叉、二维交叉、树结构交叉、部分匹配交叉、顺序交叉和周期交叉等等.③变异(Mutation). 变异是指将个体编码串中的某些基因值用其它基因值来替换,形成一个新的个体. 遗传算法中的变异运算是产生新个体的辅助方法，其目的是使遗传算法具有局部的随机搜索能力和保持群体的多样性. 变异算法包括确定变异点的位置和进行基因值替换. 常见的变异算子有基本位变异、均匀变异、高斯变异、二元变异、逆转变异、自适应变异等.(4) 控制参数设定. 遗传算法中需要确定一些参数取值，主要有串长l，群体大小n，交叉概率pc、变异概率pm等，对遗传算法性能影响很大. 目前对参数根据情况进行调整变化研究比较多，而一般确定的参数范围是：n=20～200，pc = 015 ～110，pm =0～0105.3.5遗传算法的基本原理在自然界，由于组成生物群体中各个体之间的差异，对所处环境有不同的适应和生存能力，遵照自然界生物进化的基本原则，适者生存、优胜劣汰，将要淘汰那些最差个体，通过交配将父本优秀的染色体和基因遗传给子代，通过染色体核基因的重新组合产生生命力更强的新的个体与由它们组成的新群体. 在特定的条件下，基因会发生突变,产生新基因和生命力更强的新个体；但突变是非遗传的，随着个体不断更新，群体不断朝着最优方向进化，遗传算法是真实模拟自然界生物进化机制进行寻优的. 在此算法中,被研究的体系的响应曲面看作为一个群体，相应曲面上的每一个点作为群体中的一个个体，个体用多维向量或矩阵来描述，组成矩阵和向量的参数相应于生物种组成染色体的基因，染色体用固定长度的二进制串表述，通过交换、突变等遗传操作，在参数的一定范围内进行随机搜索，不断改善数据结构，构造出不同的向量，相当于得到了被研究的不同的解，目标函数值较优的点被保留，目标函数值较差的点被淘汰.[14]由于遗传操作可以越过位垒，能跳出局部较优点，到达全局最优点.遗传算法是一种迭代算法，它在每一次迭代时都拥有一组解，这组解最初是随机生成的，在每次迭代时又有一组新的解由模拟进化和继承的遗传操作生成，每个解都有一目标函数给与评判，一次迭代成为一代. 经典的遗传算法结构图如下：图1 遗传算法的结构图3.6遗传算法在实际应用时采取的一般步骤(1)根据求解精度的要求，确定使用二进制的长度. 设值域的取值范围为[a i ,b i ]，若要求精确到小数点后6位，则由(b i -a i )×106<2m i -1求得m i 的最小长度，进而可求出位于区间的任一数：x i =a i +decimal(1001...0012)×12--m i a b i i [15] (3)其中，i=1，2， ...， Popsize ；Popsize 为种群中染色体的个数；(2)利用随机数发生器产生种群；(3)对种群中每一染色体v i ，计算其对应适应度eval(v i )，i=1，2，… ，Popsize ；(4)计算种群适应度之和F ：F=()v eval iPopsizei ∑=1(4) (5)计算每个染色体选择概率Pi ：()F v eval p i i =(5) i=1，2， ... ，Popsize ；(6)计算每个染色体的累加概率qi：q i =∑=ijjp1(6)i=1， 2， ...，Popsize ；(7)产生一个位于[0，1]区间的随机数序列，其长度为N，如果其中任意一数r<q1，则选择第一个染色体，若qi1-<r<qi，则选择第i个染色体，i=1，2， ... Popsize，这样可以获得新一代种群；(8)对新一代种群进行交叉运算：设交叉概率为pc，首先产生一个位于区间[0,1]内的随机数序列，其长度为N，如果其中任意一数r<pc，则对应染色体被选中(如果选中奇数个，则可以去掉一个)，然后在[1，m-1]区间中产生随机数，个数为选中的染色体数的一半，然后根据随机数在对应位置进行交换操作，从而构成新的染色体；(9)变异操作：设变异概率为pm，产生m×N个位于区间[0，1]上的随机数.如果某一随机数r<pm，则选中对应位变异，构成新的种群；(10)第一代计算完毕，返回③继续计算，直到达到满意的结果为止.3.7遗传算法的基本流程描述随机初始化种群p(0)={x1，x2，...，xn}；t=0；计算p(0)中个体的适应值；while(不满足终止条件){ 根据个体的适应值及选择策略从p(t)中选择下一代生成的父体p(t)；执行交叉,变异和再生成新的种群p(t+1) ；计算p(t+1)中个体的适应值；t=t+1；}伪代码为：BEGIN：I=0；Initialize P(I)；Fitness P(I)；While (not Terminate2Condition){I++；GA2Operation P(I)；Fitness P(I)；}END.3.8遗传算法的特点遗传算法不同于传统的搜索和优化方法. 主要区别在于：(1)自组织、自适应和自学习性(智能性). 应用遗传算法求解问题时，在编码方案、适应度函数及遗传算子确定后，算法将利用进化过程中获得的信息自行组织搜索. 由于基于自然的选择策略“适者生存、不适者被淘汰”，因而适应度大的个体具有较高的生存概率. 通常适应度大的个体具有更适应环境的基因结构，再通过基因重组和基因突变等遗传操作，就可能产生更适应环境的后代. 进化算法的这种自组织、自适应特征，使它同时具有能根据环境变化来自动发现环境的特性和规律的能力. 自然选择消除了算法设计过程中的一个最大障碍，即需要事先描述问题的全部特点，并要说明针对问题的不同特点算法应采取的措施.因此，利用遗传算法，我们可以解决那些复杂的非结构化问题.(2)遗传算法的本质并行性. 遗传算法按并行方式搜索一个种群数目的点，而不是单点. 它的并行性表现在两个方面，一是遗传算法是内在并行的( inherent paralleli sm)，即遗传算法本身非常适合大规模并行. 最简单的并行方式是让几百甚至数千台计算机各自进行独立种群的演化计算，运行过程中甚至不进行任何通信(独立的种群之间若有少量的通信一般会带来更好的结果)，等到运算结束时才通信比较，选取最佳个体.这种并行处理方式对并行系统结构没有什么限制和要求，可以说，遗传算法适合在目前所有的并行机或分布式系统上进行并行处理，而且对并行效率没有太大影响. 二是遗传算法的内含并行性. 由于遗传算法采用种群的方式组织搜索，因而可同时搜索解空间内的多个区域，并相互交流信息. 使用这种搜索方式，虽然每次只执行与种群规模N成比例的计算，但实质上已进行了大约O(N3)次有效搜索，这就使遗传算法能以较少的计算。

西南大学第二阶段网络赛成绩校内赛获奖名单

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该文模型的建立不够完整，两个模型的联系不够紧密，引用较多，自本科组许一诺余深柳李玺该文以风格，情感为标准的二维分类方法，思路清晰，结果较合理，本科组叶建张华琳马颖该文首先使用MFCC对各时代的代表人物和歌曲进行选择，在建立分类本科组蒲军黄泽舟丁林该文建立了分别SVM和HMM模型，所选方法比较合理，得到比较合理的本科组刘莹罗婷李浩琛该文针对每个时代代表性的歌曲进行数据分析，建立了3个模型，文本科组张帅景天贺敬潇该文采用逐步分析方法对流行音乐年代进行分类，使用BP神经网络方本科组向艳梅袁静蕴吴安琪该文先建立聚类分析模型对音乐的风格分类，再通过NFL方法差值拟本科组田梁斌尚莹刘晓梅该文从歌曲题材等五个方面建立层次分析模型判断其所处年代，但是本科组保红王玲杨友能该文考虑了不同时代流行音乐的声学，情感等方面的特征，模型简单本科组谭曾珍袁奎赵高锦该文建立了5个模型，从不同的角度对歌曲年代进行分类，论文写作本科组汪林殷德秀高江荣该文先对原始数据经行合理的处理，再分别建立SVM模型和基于内容本科组向宇高星匡其浪该文先建立高斯混合模型来识别歌手，最后使用SVM分类器对歌曲经本科组潘陈玉洁刘晓会夏苇该文以爵士乐为例，以小见大，建立了三个模型对其年代进行分类，本科组杜娟吕俊超文乙茹该文分别对东西方音乐建立不同的模型进行年代分类，结果较合理，本科组罗洁黎宇李石磊该文分别给予流行音乐伴奏和简谱建立两个模型，摘要比较单薄，方本科组夏吴斌游婷婷该文建立了基于RMS的音频分割模型，但是模型的建立不完整，摘要本科组黄勇赵阳程林雨该文分别建立了3种模型，方法比较得当，但是分析不够全面深入，本科组曾立平刘洋田宸宇该文分别对音乐的主旋律，语音，内容特征建立了三个不同的模型，本科组周杰周丽洁郑加琴该文建立语音识别系统，对歌曲的原唱和曲谱进行加权分析，但是模本科组王雨欣朱佳玲王超该文建立了基于音乐时代特征向量的模型，但是引用较多，自己分析本科组陈一丁彭厚林陈里林该文先对音乐的三要素（节奏，旋律，和声）对音乐的物理，乐理，本科组杨楠张萍成菲该文建立了SVM-HMM混合模型，方法比较得当，但是自己的分析很少本科组刘国龙葛广付黄河该文建立了3个分类模型，逐层深入，对模型一步步优化，方法得当本科组陈嘉鑫刘晓娟涂丽该文分别建立了3个模型，写作精细，分类结果精度较高，但是自己本科组檀国林夏琪琪刘慧然该文结合音乐的物理属性和成功要素，建立GMM模型，用MATLAB得到本科组刘丽李晶晶何秋农该文建立基于GMM和Thayer模型和基于互信息量的音乐风格模型，得本科组李月符彦平李炳锐该文结合第一阶段的结果分四步建立年代分类模型，思路清晰，方法本科组周俊樊朝波谷丹彤该文对音乐关键段进行截取的建立了三个模型，各模型考虑的因素均本科组秦廷美马欣华洋该文通过对音乐各个因素对比，一步步对模型进行优化改进，但是模本科组徐凯旋汪遗颂习九麟该文提出多模型多方法的音乐年代判断方法，模型比较简单易懂，结本科组马文博邓欧阳越大娥该文建立了BP神经网络模型，模型比较全面，思路清晰，但是结果精本科组高参桐徐海靳高芳该文建立了首先模糊综合评判模型对数据处理，然后建立3个分类模本科组孙思颖潘丽颖解瑞该文分别从音乐音色，节奏，情感，最后将这三个方面进行加权组合本科组陈倩李怡君兰玲瑶该文首先对流行歌手和歌曲进行加权处理，再建立SVM模型，具有一本科组张楠孙婷婷陈识该文虽罗列了线性拟合、主成分分析、层次分析、模糊综合评价多种方法，本科组贾唯艺陈长菊梁超该文运用回归分析、灰色组合关联度分析等方法建立了多个模型，直接和间本科组向前佘佳敏石睿清该文运用主成分分析与灰色预测方法，预测出投资情况，后用DEA数据包络本科组沈家俊陈倩莹任维该文欲采用主成分分析法讨论旅客总量，货运总量等多方面对GDP贡献的影本科组覃志涛黄雪垚王佼龙该文着重于方法理论介绍，结合题目分析稍微偏题，文章写作较差。本科组何海林杨锦莹沈元俊该文采用灰色预测与熵权法从人口及各类产值入手分析，综合预测投资比例本科组高敏谭杨雒晓雅该文应用了多元回归分析、灰色预测方法，根据人均生产总值确定投资比例本科组卢佳佳陈笑之段芳明该文采用了灰色预测与线性回归方法预测出资金投入比例，但问题四未涉及本科组何明波何正玲吴瑶该文提出应用灰色预测及主成分分析方法，却着重介绍方法内容，未结合题本科组倪淑雯余天娇和涛该文运用了因子分析、多元回归、灰色预测多种方法建立多个模型，综合分本科组陈成冷婕王要敏该文采用主成分分析法并考虑到了时间因素预测出投资情况，思路独特，二本科组吴柴乐吕冰冰秦金晓该文提出了层次分析、主成分分析、模糊综合评价多种方法，文章偏向于方本科组陈凯兰韵诗林艳青该文应应用主成分分析、层次分析、灰色预测模型，较全面的分析预测出投本科组徐晓伟耿畅刘洁

基于智能算法的遗传算法优化研究

基于智能算法的遗传算法优化研究在现代计算机领域中，智能算法是一个非常重要的研究方向。

智能算法使用数学模型来解决不同类型的问题。

其中，遗传算法是一种非常有用的智能算法，它模拟了生物进化论中DNA的自然选择过程。

在本文中，我们将探讨基于智能算法的遗传算法优化研究。

一、遗传算法的基本原理遗传算法主要通过模拟自然选择的过程来达到解决问题的目的。

在遗传算法中，将问题的解决方案称为个体，将个体编码成一种DNA形式的结构体，并将其称为染色体。

由于每种编码都可以看作是一种生物体的DNA序列，因此遗传算法的染色体操作可以看作是生物学中的DNA操作。

遗传算法通过对染色体进行遗传操作，筛选出符合条件的个体，并在整个种群中进行进化，从而使整个种群逐步进化优化。

遗传算法的核心操作包括：1. 选择：从种群中筛选出表现好的个体，然后将他们放到下一代。

2. 交叉：从两个亲代染色体中选择一个交叉点，然后将两个染色体的基因进行互换。

3. 变异：在新个体中，随机选择一个基因并进行不同的变异，例如将其改变为另一种基因。

二、基于遗传算法的优化研究遗传算法可以应用于各种最优化问题。

它可以应用于动态、静态问题以及非线性约束的优化问题。

以下是基于遗传算法优化研究中的三个关键领域。

1. 生产系统规划生产系统规划是指如何合理地规划生产系统，使得生产成本最低并且产品质量高。

遗传算法可以应用于生产系统规划，通过优化供应链、流程和管理方式，使整个生产系统最大程度地提高运营效率。

2. 电力系统规划电力系统规划是指如何将发电、输电和配电设施有机地组合起来，保证电力系统的稳定运行。

遗传算法可以优化电网系统的设计、方案和运营方式，最大限度地提高电力系统的运行效率。

3. 物流规划物流规划是指如何安排和管理运动和存储材料的方式，以尽可能地减少成本和时间，同时保证产品的质量。

通过遗传算法的优化方式，可以优化对物流的监控、运输和存储设施的规划。

三、基于遗传算法的优化研究案例以下是几个基于遗传算法的优化研究案例。

遗传算法优化的matlab案例

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟生物进化过程的搜索和优化算法，通过模拟生物的遗传、交叉和变异操作来寻找问题的最优解。

它以一种迭代的方式生成和改进解决方案，并通过评估每个解决方案的适应度来选择下一代解决方案。

在Matlab中，遗传算法优化工具箱提供了方便的函数和工具，可以帮助用户快速开发和实现遗传算法优化问题。

下面，我们以一个简单的最优化问题为例，演示在Matlab中如何使用遗传算法优化工具箱进行优化。

假设我们要优化一个简单的函数f(x)，其中x是一个实数。

我们的目标是找到使得f(x)取得最小值的x值。

具体来说，我们将优化以下函数： f(x) = x² - 4x + 4首先，我们在Matlab中定义目标函数f(x)的句柄（用于计算函数值）和约束条件（如果有的话）。

代码如下：function y = testfunction(x)y = x^2 - 4*x + 4;end接下来，我们需要使用遗传算法优化工具箱的函数ga来进行优化。

我们需要指定目标函数的句柄、变量的取值范围和约束条件（如果有的话），以及其他一些可选参数。

以下是一个示例代码：options = gaoptimset('Display', 'iter'); % 设置显示迭代过程lb = -10; % 变量下界ub = 10; % 变量上界[x, fval] = ga(@testfunction, 1, [], [], [], [], lb, ub, [], options);在上面的代码中，gaoptimset函数用于设置遗传算法的参数。

在这里，我们使用了可选参数'Display'，它的值设置为'iter'，表示显示迭代过程。

变量lb和ub分别指定了变量的取值范围，我们在这里将其设置为-10到10之间的任意实数。

横线[]表示没有约束条件。

基于SVM和遗传算法的建模与全局寻优方法

摘
要：系统建模与寻找函数的全局最优解是很常见的工业应用问题。本文首先讨论使用支持向量机来根据由系统中提
取的样本数据进行函数拟合，然后将所得到的函数作为目函数，介绍了用遗传算法寻找函数最优解的步骤．并对优化结果标进行了检验，结果表明了遗传算法具有良好的全局快速搜索能力。关键词：支持向量机：遗传算法：建模：全局寻优
维普资讯
ＭｄｌｎｎｌｂｌｐｉｕｅｋｎｅｈｄＢｓｄｏＶｎＡｏｅｇａｄＧ０ａＯｔｍｍＳｅｉｇＭｔｏａｅｎＳＭａｄ采用支持向量机来为工业系统进行函数拟合，然后再使用遗传算法来寻找函数的最优解，即工业
过程的最优参数。１支持向量机建模
支持向量机ＳＭ（ｕｐｒｅｔｒＭｃｉｅ）￣ａｐｋＶＳｐｏｔＶｃｏａｈｎｓ是［Ｖｎｉ
函数，可设线性函数为ｆｘ＝ｘｂ（）ｗ・－，并假设所有训练数据
ａｏｄｉｇｔｔｅａｐｌｔｅｃｃｒｎｏｈｓｍｅｄａａｄｒｉｖｆｍｈｓｔｍ．ｈｈｅｐｅｉｔｏｄｃｔｅｒｃｅｓｏｉｇＧＡｔｓｅｋｅｄｒｏｔｅｙｓｅＴｅｎｔａｐｒｎｒｕｅｓｈｐｏｓｅｓｆｕｓｎｏｅ
Ｏ引言
领导的Ａ＆Ｂｉ实验室研究小组在１６年提出的一种新的ＴＴｅＩ９３
非常有潜力的分类技术，能非常成功地处理回归问题和模式
随着科学技术的进步，工业生产过程中的自动化水平也
日益提高，如今，仅仅是工业过程的稳定运行已经远远不能

GA优化的SVM在量化择时中的应用

GA优化的SVM在量化择时中的应用量化择时是在金融市场中用数学和统计方法来为投资者提供决策支持的一种方法。

优化算法被广泛应用于量化择时中，其中遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种常见的优化方法。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用于分类和回归问题的机器学习方法。

在量化择时中，GA优化的SVM可以应用于股票市场、期货市场等多个金融市场，为投资者提供交易决策的支持。

首先，SVM是一种监督学习方法，通过将数据映射到高维空间，找到一个最优的超平面来进行分类或回归。

在量化择时中，我们可以将时间序列数据作为输入，将未来的价格作为输出，利用SVM来预测未来的价格走势。

然而，由于金融市场数据的非线性和噪声的存在，传统的SVM可能无法达到理想的效果。

这时候，GA可以用来优化SVM的相关参数，以提高模型的预测能力。

在GA优化的SVM中，首先需要定义适应度函数。

适应度函数可以根据具体的量化择时策略来定义，例如可以使用收益率作为适应度函数。

然后，利用遗传算法对SVM的参数进行优化。

GA通过对不同的参数设置进行个体的交叉和变异，不断地进行迭代优化，直到找到最优解。

常见的SVM参数包括核函数类型、惩罚因子C和核函数参数等。

一旦找到了最优的SVM模型，就可以使用该模型进行未来价格的预测，进而进行量化择时的决策。

首先，GA能够全局最优参数组合。

由于金融市场数据的复杂性，传统的优化方法可能会陷入局部最优解。

而GA通过遗传操作，能够避免陷入局部最优解，同时保证全局的能力。

其次，GA优化的SVM可以灵活适应市场的变化。

金融市场的特征和行情经常发生变化，需要不断调整模型的参数。

GA可以通过迭代优化的方式，快速适应市场的变化，提高模型的鲁棒性。

另外，GA优化的SVM可以自动提取特征。

在量化择时中，选择合适的特征是非常重要的。

传统的人工选择特征的方法可能会忽略一些重要的信息。

而GA优化的SVM可以通过遗传操作自动提取特征，减少了人工选择特征的难度。

故障检测开题报告PPT

国内外研究现状
2000年J.B.Tenenbaum和S.T.Roweis等人在《Science》上发表了两篇关于流形学习的文章，他们分别提出了各自的流形学习算法、等距映射算法 [13](Isometric Mapping ， ISOMAP ）和局部线性嵌入算法 [14] （ Locally Linear Embedding，LLE）。流形学习方法作为一种新的非线性维数约简的方法，在数据挖掘和特征提取等领域中被广泛应用。Sadeghian Alireza[15]将小波包分解和神经网络技术结合，提出了一种关于转子的故障在线监测系统。Zacharias E. Gketsis[16]等人利用小波变化提取信号中故障特征，然后用人工神经网络的方法进行诊断识别，该方法可以自动识别电机绕组的短路故障。Crampton[17]等人发现当采集的数据含有噪声时，使用SVM检测故障的方法比其它同类方法效果更好。Jack 等[18]人将 SVM 应用于滚动轴承的状态检测中，利用遗传算法优化 SVM 的参数，取得比较好的推广性能。瑞士 KISTLER公司推出了基于切削力的加工监测系统，西门子的数控机床远程监测诊断系统 EPS， FANUC公司的 18i 和 30i 也具有类似功能，但是他们只能实现机床电气系统类型的故障检测。在国内，北京机床研究所和原吉林工业大学是较早开展数控机床可靠性研究的科研机构，于 20世纪 80年代前后开始对数控机床可靠性的概念及其表征方法、数控机床零部件的疲劳强度可靠性进行探讨 [19-21]。胡新等[22]在分析数控机床故障诊断技术发展现状及数控机床故障特点的基础上，以数控车床的工件质量品质因素为对象构建贝叶斯网络，开发了基于贝叶斯网络的故障诊断系统，并通过实验验证了系统的有效性。

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Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｏｄｅｌｈａｓｈｉｇｈｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｆａｓｔｏｐｅｒａｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｓｕｐｐｏｔｒｖｅｃｔｏｒｒｅｒｅｇｓｓｉｏｎ（ＳＶＲ）；Ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ（ＰＣＡ）；ＶＢｖａｌｕｅｐｒｅｄｉｃａｔｉｏｎ
ＮＩＥＰｅｎｇ，ＨＥＣｈａｏ，ＸＵＬｉａｎｇ，ＬＩＺｈｅｎｇｑｉａｎｇ，ＣＵＩＫａｉｑｉ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈｅｎｙａｎｇＡｅｒｏｓｐａｃｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＳｈｅｎｙａｎｇＬｉａｏｎｉｎｇ１１０１３６，Ｃｈｉｎａ）
基于遗传算法优化ＳＶＭ的刀具值预测的研究
聂鹏，何超，许良，李正强，崔凯奇
（沈阳航空航天大学机电工程学院，辽宁沈阳１１０１３６）
摘要：针对刀具磨损量的预测问题，建立了基于支持向量机回归理论的刀具馏值的在线预测模型。对声发射信号和
ｒａｔｅ，ａｎｄｂａｃｋｅｎｇａｇｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｔｏｏｌｔｏｆｏｒｍｔｏｇｅｔｈｅｒｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｓ．Ｂｙｐｉｎｃｒｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｏｒｆｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，
电流信号分别进行ＥＥＭＤ分解和小波包分解得到的能量值，把它与主轴转速、进给量和背吃刀量一起组成初始特征向量。
通过主成分分析进行数据处理，把得到主元作为遗传算法优化的支持向量回归机的输入向量。结果表明，该模型精度高，
运行ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ度快。
ＥＥＭＤｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄ，ａｎｄｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｔｏｇｅｔｔｈｅｅｎｅｒｇｙｖａｌｕｅｓ，ｗｈｉｃｈｗｅｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｓｐｉｎｄｌｅｓｐｅｅｄ，ｆｅｅｄｉｎｇ
ｔｈｅｐｉｒｎｃｉｐａｌｅｌｅｍｅｎｔｓｏｂｔａｉｎｅｄｗｅｒｅｉｎｐｕｔｔｏｔｈｅｍａｃｈｉｎｅｏｆｔｈｅＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（ＳＶＲ）ｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｙｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．
关键词：支持向量回归机；遗传算法；主成分分析；馏值预测
中图分类号：ＴＰ２０６．３文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ３８８１（２０１５）１卜０４３ — ３
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＴｏｏｌＶＢＶａｌｕｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＯｐｔｉｍｉｚｅｄＳＶＭＢａｓｅｄｏｎＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｅｄａｔｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｔｏｏｌｗｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｔｏｏｌｗｅａｒｍｏｄｅｌｏｆｏｎｌｉｎｅＶＢｖａｌｕｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ
２０１５年６月
机床与液压
ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳ
Ｊｕｎ．２０ｌ５
Ｖｏ１．４３Ｎｏ．１１
第４３卷第１１期
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ３８８１．２０１５．１１．０１２
ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｓｕｐｐｏ￣ｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（ＳＶＲ）ｒｅｒｅｇｓｓｉｏｎ．Ｔｈｅａｃｏｕｓｔｉｃｅｍｉｓｓｉｏｎｓｉｇｎａｌｓａｎｄｃｕｒｒｅｎｔｓｉｇｎａｌｓｗｅｒｅｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ