【文章概述】 本文主要探讨了基于改进遗传算法的FIR数字滤波器的优化设计。在数字信号处理领域，FIR滤波器因其稳定性、线性相位特性以及设计灵活性而广泛应用。然而，传统的设计方法如窗函数法、经验公式和Parks-McClellan算法各有不足，如无法满足多样需求、设计复杂或收敛速度慢。因此，研究人员转向使用遗传算法来优化FIR滤波器的设计。 【改进的遗传算法】 遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局优化搜索算法，具有较强的鲁棒性。然而，标准遗传算法在寻找全局最优解时可能会陷入早熟现象，导致收敛速度慢。为了解决这一问题，文章提出了结合BP神经网络的改进遗传算法。这种结合方式利用了遗传算法的全局搜索能力和BP神经网络的局部搜索能力，有效地解决了大规模多极值优化问题，提高了算法的收敛速度和效果。 【FIR数字滤波器】 FIR数字滤波器是一种输出只与过去和现在输入相关的系统，其频率特性可以通过单位冲激响应表示。对于M阶线性相位FIR滤波器，存在特定的对称约束条件。滤波器的优化设计目标是使实际滤波器的频率特性H(w)接近理想滤波器的频率特性Hd(w)，通常采用加权的切比雪夫最佳一致逼近准则。该准则通过误差加权函数W(w)来调整通带和阻带的逼近精度。 【优化过程】 文章描述了改进遗传算法在FIR滤波器设计中的具体实现步骤，包括随机生成初始种群，计算个体适应度，以及利用BP神经网络对非最优个体进行优化，生成新一代种群。这个过程不断迭代，直到满足预设的进化代数或误差阈值。 【总结】 通过对遗传算法的改进，结合BP神经网络，设计FIR数字滤波器的效率和精度得到了显著提升。这种方法不仅能够避免标准遗传算法的早熟问题，还能够快速找到接近全局最优的滤波器设计方案，适用于对时间要求严格的系统。这一研究为FIR滤波器设计提供了新的优化策略，对于数字信号处理领域的实践应用具有重要意义。

针对传统的遗传算法存在搜索效率低和无客观判敛标准的缺点,结合不动点算法的渐细剖分思想对其进行改进,首先将函数优化问题转换为不动点问题;然后对解空间做单纯剖分,根据剖分顶点信息进行迭代搜索;最后将寻找到的全标单纯形转换为目标值输出。将改进算法应用到开关磁阻电机的结构优化设计中,建立了以电磁径向力最低为目标的优化设计模型。以功率为2.2kw的电机为例,利用该模型进行优化分析,并与原电机参数进行对比。结果表明,改进后的算法经过10次迭代后求得较好的全局最优解,稳定高效。

将认知无线电中的动态频谱分配技术应用在无线传感网中，针对工作在ISM（industrial，scientific and medical）频段的无线传感网面临的频谱资源紧缺问题，提出一种基于改进自适应遗传算法的动态频谱分配方案。该算法以图论着色模型为基础，以最大带宽收益和最小切换频率为目标函数，在交叉和变异过程中采用自适应交叉概率和变异概率代替固定的交叉概率和变异概率。仿真结果表明，与传统遗传算法和颜色敏感图论着色算法相比，该算法可以实现提高频谱利用率、降低能量消耗的预期目标。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，可用来求解包含离散化变量的复杂优化问题。将遗传算法应用于油田配电网无功优化，并对常规遗传算法的编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行改进，提高了计算效率和全局寻优能力。通过对油田配电网的分析和计算，结果表明该改进遗传算法应用于油田无功优化是合理可行的，其优化效果优于传统遗传算法。

摘要：提供一种改进遗传算法的AGV动态路径规划算法,其中，针对传统变异算子缺少启发式规则导致变异产生优质解的概率较低和算法早熟的缺陷，基于相连的路径片段组成的三

模拟电路的元件参数很多，而且设计时需要兼顾多个性能要求，导致计算调整困难。针对此问题，提出一种以遗传算法为基础的参数自动设计方法。首先，以性能达标程度的加权和作为适应度评价函数，为不同结构、不同性能要求的模拟电路建立了形式较为统一的数学评价模型；其次，采用子代竞争择优、精英超突变等策略改进遗传算法，提高了算法的收敛速度和局部搜索能力，并对遗传算法求出的元件参数做了可行化处理，使其满足实际制作的需要；最后，利用该方法设计制作中心频率为115 MHz的电压控制振荡器，验证方法有效性。

摩擦力 LuGre模型能很好地解释摩擦力的动静力特性,但确定 LuGre参数时却非常困难。利用改进遗传算法辨识 LuGre模型参数时,静力参数辨识与传统方法相同,动力参数辨识时利用伺服系统输出的位移(或加速度)以及输出的控制力直接进行参数辨识。辨识过程中把控制力作为目标逼近值,进而可以辨识出 2个动力参数。从参数辨识结果看,基于改进遗传算法的 LuGre摩擦模型的静动力非线性参数辨识精确很高,参数辨识速度快,鲁棒性能好。

基于改进遗传算法的路径规划MATLAB实现.pdf

将改进遗传算法用于图像分割,利用判断分析法和最佳熵自动阈值法两种阈值分割方法进行实验并加以比较,结果表明,利用最佳熵自动阈值法进行的图像分割优于判断分析法

随着经济的快速发展，众多企业步入科学化管理的时代.销售预测是企业经营活动中必不可少的一个环节，预测的准确性直接关系到销售经营的成败.因此提出基于传统BP神经网络与时间序列预测模型为一体的改良BP神经网络预测模型，通过该模型的预测，可以更可靠地预测企业在未来单位时间内的销售额.改良神经网络参考了同步时间序列的预测做出了自我校准，并利用遗传算法达到通过校准得到自我优化的目的，简化网络结构，提高预测的准确度.