在边缘计算和物联网场景中,C++的高效性结合遗传算法能够使智能设备在本地快速地优化模型参数,适应不同的运行环境和任务需求,减少数据传输和云端计算的压力。同时,随着 C++语言自身的不断演进和新的库与工具的出现,遗传算法在 C++中的实现将更加便捷和高效,为人工智能模型参数优化提供更强大的支持。 总之,在 C++中实...
4.1 遗传算法在EvoCNN优化中的应用案例 遗传算法在进化卷积神经网络(EvoCNN)中的应用已经取得了显著的成果。通过将CNN架构编码成基因序列,遗传算法能够自动搜索和优化网络结构,从而提高模型的性能。以下是一些具体的案例,展示了遗传算法在EvoCNN优化中的实际应用。 4.1.1 图像分类任务中的应用 在图像分类任务中,EvoCNN...
融合遗传蚁群算法的Web服务组合研究 为了提高Web 服务组合流程中服务选择技术的收敛性能,提出了一种基于遗传算法与蚁群算法相融合的多目标优化策略,用于解决基于QoS 的Web 服务组合问题。本文首先将Web 服务组合的全局最优化问题转化为寻求一条QoS 最优解的路径问题,并通过改进遗传算法得到蚁... 曹腾飞,符云清,钟明洋...
故障诊断仿真实验,结果表明自适应遗传RBF网络的性能得到明显改善,运用于船舶柴油机故障诊断系统,预测故障效果较好,在诊断速度、收敛效果、诊断精度以及网络稳定性能等... 许丽君 - 江苏科技大学 被引量: 0发表: 2015年 遗传算法和神经网络融合型最优控制器及其在铣削加工参数控制 … 本文提出了一种改进的高效率遗传...
一种常见的融合策略是将遗传算法和粒子群优化算法交替应用。具体而言,可以先使用遗传算法进行初始化,并通过选择、交叉和变异等操作,生成一组优秀的解。然后,将这些解作为粒子群优化算法的初始种群,进一步优化搜索过程。这种交替应用的策略能够充分发挥遗传算法和粒子群优化算法的优势,提高算法的搜索效率和解的质量。 另一...
摘要: 遗传算法是将问题的求解用染色体的形式表示,在其复制,交叉,变异的进化过程中收敛为一个最适应环境的染色体,即为问题的解.用遗传算法对模糊控制中的录属度函数进行编码,确定适应函数,作遗传运算与微量调整,可实现对录属度函数及控制规则的优化,改善模糊控制器的性能.关键词:...
车载激光扫描可快速获取大场景点云,由于存在视场限制和遮挡,需地面激光点云作补充.车载与地面点云分别位于大地坐标和局部坐标系统,本文提出结合遗传算法(genetical gorithm,GA)和(iterative closed point,ICP)的自动点云配准方法以统一基准.ICP采用局部优化,效率较高,但依赖初始解;GA为全局优化方法,但效率低.融合策略...
融合算法遗传算法和神经控制是现代智能控制常用的两种方法,它们具有各自 的优点和不足.将遗传算法用于前向神经网络的可能性进行了研究,阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性.针对遗传算法和神经控制各自的优缺点,设计了二者 的融合算法,将遗传算法应用于神经网络控制器的学习和训练,从而使建立的控制器兼有二者的优点,...
本发明涉及一种遗传算法与差分进化算法串行融合的进化算法,该算法包括如下步骤:S1,随机生成初始种群;S2,利用适应度函数对初始种群中的个体进行适应度的计算;S3,实施进化计算步骤,设置适应度函数值的最小阈值为进化计算的终止条件;S4,对种群中不满足终止条件的全部个体进行遗传操作,产生子代种群1;S5,对子代种群1进行...
提出了遗传算法与蚂蚁算法相融合的1种新算法,该算法即保持了遗传算法的全面搜索能力,又利用了蚂蚁算法并行分布的特点,两者优势互补,具有占内存小,数据准确,收敛速度快的特点.通过IEEE-20节点系统的计算结果表明该算法是可行的.doi:10.3969/j.issn.1005-6548.2005.04.005韩富春太原理工大学电气与动力工程学院王晋太原理工...