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[其他资源] 基于遗传算法的应用

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    发表于 2012-12-1 14:39 |只看该作者 |倒序浏览
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    遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架、它不依赖与问题具体的领域,对问题的种类有很强的鲁棒性,所以广泛应用与许多学科。近年来,遗传算法得到了迅速发展。特别在生物技术和生物学、化学和化工学、计算机辅助设计、人工智能、生产调度、机器人学、开矿工程、电信学、售货服务系统等领域都得到应用,成为求解全局优化问题的有理工具之一。下面列出遗传算法一些主要的应用领域。5 n. a2 |; l0 M& D$ T" E8 j$ |
    1、函数优化:对一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题,使用遗传算法可得到较好的结果。
    4 Z$ s. v& C" ]. O) m7 l2、组合优化:遗传算法是寻求满意解的最佳工具,遗传算法对于组合优化中的NP完全问题非常有效。
    1 a7 v4 X4 o" V  P: r3、生产调度问题:采用遗传算法能够解决复杂的生产调度问题,在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、生产规划、人物分配方面,遗传算法都得到了有效的应用。! i  ~6 ~, e& _5 O
    4、自动控制:如基于遗传算法的模糊控制器优化设计,用遗传算法进行航空控制系统的优化,使用遗传算法设计空间交会控制器等。
    2 a1 ]3 a( t$ Z9 t' n% k; j6 R5、机器人学:机器人学是遗传算法的一个重要领域,如:遗传算法已经在移动机器人路径规划、机器人逆运动学求解等方面取得了很好的应用。3 i& t# n+ E3 N& b% h. C. ~
    6、图像处理8 R% s! e9 t2 h& s
    7、遗传编程:遗传程序设计概念,算法基于对一种树形结构所进行的遗传操作来自动生成计算机程序。, u0 K% c0 I# W! U- A8 k5 G- t7 O
    8、机器学习:调整人工网络的连接权。
    $ T5 a. W  ]4 x6 V, b4 O9、数据挖掘* E: D6 u6 g+ B6 C4 D5 H
    10、信息战:使用遗传算法能够进行雷达目标识别、数据挖掘、作战仿真、雷达辐射源识别、雷达天线优化设计、雷达目标跟踪、盲信号处理、空间普估计、天线设计、网络入侵检测、情报分析、信息战系统仿真、作战效能评估、作战辅助决策等。" e: M+ m$ u  e# t

    ) `' g6 G. F3 k( _) h( n
    ' n3 |7 a/ I3 B总结:遗传算法的主要应用领域3 k, @* s& ^/ J* f7 u5 n0 `
    1、控制:瓦斯管道控制、防导弹控制、机器人控制. W1 m- w* O4 ^" m+ |
    2、规划:生产规划,并行机任务分配  g" C1 a5 M1 L0 `; D
    3、设计:VLSI布局,通信网络设计,喷气式发动机设计, Y6 R9 R6 I( a: H- q
    4、组合优化:TSP问题,背包问题,图划分问题
    ' Q, Y7 t2 f# B) f5、图像处理:模式识别、特征提取、图像恢复3 S4 Y; d. S, ]) z
    6、信号处理:滤波器设计9 F  I9 y; T" _+ W. _: l$ u) `
    7、机器人:路径规划/ _  c5 u2 [1 p
    8、人工生命:生命的遗传进化
    zan
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