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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
    |招呼Ta 关注Ta
    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。2 n. M5 |) {: \8 E9 Q
    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。7 b5 N, V7 W6 e; s
    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。
    $ D/ n% r7 h7 H! q; _; \; T3、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。
    0 s5 B* s& {9 P$ Q+ \4 M4、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。
    " L& A* |  t% ?& L+ e5、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。
    & u1 x4 K+ N) W7 N  @8 X7 m7 {9 I6、图像处理
    9 o  I4 W) i6 P1 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。7 z. Z( O& h. ?$ g
    8、机器学习:调整人工网络的连接权。  m2 n) l) n" T& j
    9、数据挖掘
    - R6 ]6 A3 B! Z! u4 ^7 z10、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。! `+ l+ \3 d7 A

    5 [5 }8 I4 E$ i- t
    : T# K4 J9 _4 U3 i" `+ [! o总结:遗传算法的主要应用领域  J* f7 ]3 T1 {4 f  u
    1、控制:瓦斯管道控制、防导弹控制、机器人控制
    ! [% N. c" a5 @4 x* F) t2、规划:生产规划,并行机任务分配
    3 Z# c8 f* R1 Z3 M7 n3 K9 W) j3、设计:VLSI布局,通信网络设计,喷气式发动机设计! N7 `% C0 |, z) y" l0 X
    4、组合优化:TSP问题,背包问题,图划分问题# j2 O- i; G+ y* v  E  `# s
    5、图像处理:模式识别、特征提取、图像恢复
    7 }4 x! I* L4 M4 n. q  x6、信号处理:滤波器设计  R3 z) A( {% v% }& q0 Y' h9 j
    7、机器人:路径规划
      w% i  G5 {7 |2 c1 k2 z* k6 Z3 `8、人工生命:生命的遗传进化
    zan
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