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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。! ?3 N- Z: L7 ^% x7 s# ?
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。0 d0 ~" {8 E3 a5 ?2 X! r
2、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。# f4 _: \" n. `* E$ X( G0 t- o6 M
3、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。- x1 B! f4 v3 ~* Y% ~! F1 T- P
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。! ]3 l/ Z3 E4 c
5、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。& `$ y6 q- ~* r7 T/ t( M3 A! w
6、图像处理
6 N9 u4 a6 S* C4 O7、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。
( l1 w0 }" d* _8 b8、机器学习:调整人工网络的连接权。1 l A" F5 T/ i2 \3 g
9、数据挖掘; ^: U! i+ k9 h" O# F
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。, k* r. ^ Q2 x3 ~- C" |% a2 O
! E D1 S/ B# z0 g
( I( d: U* Q8 H总结:遗传算法的主要应用领域7 \% V: s/ A# |) S; |# O; V
1、控制:瓦斯管道控制、防导弹控制、机器人控制1 s6 i4 o! e. p4 D
2、规划:生产规划,并行机任务分配
6 `! Y. y' \, T& D( `3、设计:VLSI布局,通信网络设计,喷气式发动机设计
5 k! l, c" S6 A1 c" H, ~( g4 x4、组合优化:TSP问题,背包问题,图划分问题
6 h4 n0 d7 y" N5、图像处理:模式识别、特征提取、图像恢复
/ ^* @5 K6 b6 m9 e# s) X" i1 g) S( p6、信号处理:滤波器设计
$ h! ], z. f; O6 h7、机器人:路径规划6 e2 b7 C- z0 c- J
8、人工生命:生命的遗传进化 |
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