- 在线时间
- 27 小时
- 最后登录
- 2013-11-5
- 注册时间
- 2011-3-30
- 听众数
- 5
- 收听数
- 2
- 能力
- 0 分
- 体力
- 166 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 20
- 积分
- 73
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 49
- 主题
- 4
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 9
升级   71.58% TA的每日心情 | 奋斗 2013-11-5 15:04 |
---|
签到天数: 32 天 [LV.5]常住居民I
 群组: 第一期sas基础实训课堂 群组: 2013认证赛A题讨论群组 |
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
|