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自适应遗传算法文献资料
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基于改进的遗传算法求解脑电逆问题
由大脑头皮电压推断大脑内活动源的信息,称之为脑电逆问题,即通过脑电图数据去反演可以反映脑电活动等效偶极子源的参数信息.其中,遗传算法由于其良好的鲁棒性、自适应性和全局优化性,是解决这类非线性问题的有力工具,但仍存在一些问题.文章分别采用了改进的自适应遗传算法和混合遗传算法,分别对单偶极了和双偶板子模型进行仿真.仿真结果表明,相对于基本遗传算法,混合遗传算法在搜索的早期效率较高,而自适应遗传算法在中后期防止局部优的性能方面有较大提高.
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自适应遗传算法配准三维数字样品模型及其CAD模型
通过包围盒的初始匹配和浮点数编码自适应遗传算法的精确匹配,实现了三维数字样品模型及其CAD模型的配准.初始匹配决定精确匹配空间变换参数的范围;精确匹配在搜索变换矩阵的6个变换参数过程中,采用小二乘方法构造目标函数;遗传算法中引入种群多样性指标;在遗传操作的交叉算子和变异算子中引入该指标,并将该指标用于交叉概率和变异概率两个参数的调整,有效地克服了遗传算法的早收敛问题.实验结果表明该方法较好地解决了三维数字样品模型及其CAD模型的配准问题,且算法稳定,易于实现.
