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

针对心电图自动诊断困难这一问题，提出了一种新的聚类算法：基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法，用于改进心电图（ECG）信号的自动识别技术。利用小波变换的多分辨率和抗干扰能力好的特点，检测QRS波、P波、T波，提高了特征检测的准确性；利用聚类分析具有较好的鲁棒性和适合于大数据量分析的特点，对心电信号进行波形分类。采用MIT-BIH标准心电数据库中的部分数据对识别结果进行判断，改进后的K-means聚类算法的准确率高于传统的K-means聚类算法，实验表明该算法对心电信号可以进行有效分类。

分别用改进的粒子群优化算法和改进的差分进化算法求解柔性作业车间调度问题 问题规模以(工件J*工序P*机器M)表示，例如J20P10M10表示共有20个工件，每个工件有10个工序，总共有10个加工机器可供选择。data文件夹中的文件表示程序所用的数据，其中data_first文件的问题规模是J10P5M6，data_second文件的问题规模是J20P10M10，data_third文件的问题规模是J20P20M15。对于其中数据的解释：横向表示工序，纵向表示机器，每个数值表示机器加工工序的耗时，工序和机器都是按顺序排列的。以data_first.txt文件为例，前五行分别表示第一个工件的5个工序分别在6台机器上加工的时间，第5-10行表示第二个工件的5个工序分别在6台机器上加工的时间，以此类推。 关于编码，本项目采用的是同类问题常用的编码方式，参考论文“基于改进遗传算法的柔性作业车间调度问题研究”，与该论文所述的编码方式不同的是，本项目的编码中第一段为工序编码，第二段为机器编码。DE文件夹中的三个文件分别采用三种不同的初始化方式，其中DE_first.py采用的是完全随机的

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.

针对常规二维最佳熵法计算复杂，运行时间长，收敛性差等不足，提出基于改进遗传算法的二维最佳熵阈值分割方法。通过对选择、交叉、变异等因子的优化设计，使阈值搜索的鲁棒性与收敛性有了很大改善，并对图像的分割效果进行评价。分析与仿真结果表明，改进算法在大大减少阈值搜索时间的同时，保持了良好的分割性能。

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遗传算法（GA）是无人艇路径规划系统中的一种有效方法，为了克服该算法易陷入局部最优早熟和收敛速度慢等缺陷，在不增加算法复杂度的前提下，基于数据驱动线性动态交叉策略提出了一种能够在最短时间内自适应动态调整控制参数的改进遗传算法（LCPGA）。与传统的遗传算法相比，LCPGA增加了种群多样性，能更有效地避免陷入局部最优，并提高了路径规划的精度、稳健性和收敛速度。仿真实验和无人艇现场试验验证了该算法具有更优良的性能，该算法可为无人艇路径规划提供一定的应用价值。