检索结果-南通市图书馆

2007年国际电子商务、工程及科学领域的分布式计算和应用学术研讨会

作者： Li Deng, Ruihua Lu School of Electronics and Information Engineering, Southwest University Chongqing 400715, China

Aiming at the high computational complexity of the genetic algorithm for image restoration, a kind of blocking restoration method based on the fuzzy genetic algorithm is proposed. It divides averagely a large-scale blurred gray image into blocks and utilizes the genetic algorithm to restore them sequentially. Moreover, the histogram statistics of the blocks are sent to the fuzzy logic controller to adjust the parameters of the genetic algorithm, including the parameters of fitness function, the initial temperature of simulated annealing for fitness scaling, the probabilities of crossover and mutation. Finally, the recovered blocks are recombined to a whole image, and the boundary errors caused by block processing are damped in the meantime. Experiment results show that the presented method can effectively reduce the computational complexity of the genetic algorithm for image restoration, and the quality of the recovered image is obviously improved in comparison with the Wiener filter and the conventional genetic algorithm.

关键词： fuzzy genetic algorithm Image blocking restoration Histogram fuzzy logic controller

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Modeling of Main Steam Temperature Using an Improved fuzzy genetic algorithm

Modeling of Main Steam Temperature Using an Improved Fuzzy G...

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第三十九届中国控制会议

作者： Chuanliang Cheng Chen Peng De-liang Zeng Tengfei Zhang School of Mechatronic Engineering and Automation Shanghai University School of Control and Computer Engineering North China Electric Power University College of Automation and College of Artificial Intelligence Nanjing University of Posts and Telecommunications

Main steam temperature is an important parameter in thermal power plants. In order to get a better control effect, an improved fuzzy genetic algorithm（FGA） modelling method is proposed in this paper. Different from traditional identification methods, the improved FGA is more suitable for modeling the dynamic process of the main steam temperature which has the characteristics of strong coupling and nonlinearity. Firstly, to solve the nonlinear problem, a fuzzy thought is introduced to partition the whole operating region into several local regions. Then an improved genetic algorithm（GA） which has better identification capability is proposed to build the linear model in each local region. The nonlinear dynamic process of studied system is elaborately approximated by the fuzzy combination of the local linear models. The simulation results show that the improved FGA can achieve satisfactory effects even in the case of strong coupling and nonlinearity, which provides theory foundation for other control methods.

关键词： Main steam temperature fuzzy genetic algorithm Scheduling program Local linear models

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基于改进模糊遗传算法的混合车辆路径问题

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物流管理 2012年第7期

作者：张群颜瑞

本文建立了多配送中心、多车型、多产品的车辆路径问题的混合数学模型，提出了一种新的模糊遗传算法求解混合车辆路径问题，通过改进的模糊逻辑控制器实现交叉概率和变异概率的动态调整，以加快算法收敛速度并避免算法陷入局部最优解。... 详细信息

本文建立了多配送中心、多车型、多产品的车辆路径问题的混合数学模型，提出了一种新的模糊遗传算法求解混合车辆路径问题，通过改进的模糊逻辑控制器实现交叉概率和变异概率的动态调整，以加快算法收敛速度并避免算法陷入局部最优解。采用标准算例进行对比，证明模糊遗传算法有较好的计算结果和计算效率，并用模糊遗传算法对混合车辆路径模型进行仿真测试，取得了理想的结果。

关键词：车辆路径问题模糊遗传算法多配送中心 vehicle routing problem fuzzy genetic algorithm multi-depot

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