自适应DNA免疫算法在化工软测量中的应用

将T-S模糊模型与RBF神经网络相结合,构成T-S模糊RBF神经网络,提出了一种自适应DNA免疫算法优化设计T-S模糊RBF神经网络的规则后件参数的方法。该方法采用基于抗体浓度和克隆选择的更新策略调节机制,能有效地保持抗体的多样性,避免早熟收敛。将该方法应用于延迟焦化汽油干点的软测量建模,仿真结果表明了DNA免疫遗传算法在T-S模糊神经网络系统优化设计中的有效性,并可获得较高精度的模型。     

改进遗传算法求解三维集装箱装载问题

集装箱配载是一个复杂的组合优化问题,约束条件多,属于NP完全问题,求解难度大。本文在考虑一些实际应用中的约束条件下,提出了一种三维集装箱装载的改进遗传算法。算法中考虑了货物放置方向、装载容积等约束条件,给出了有效的解码算法。实例仿真结果说明了该算法的有效性和实用性,可以直接在实际中应用。