The Integration of Cooperation Model and Genetic Algorithm

In the photogrammetry,some researchers have applied genetic algorithms in aerial image texture classification and reducing hyper-spectrum remote sensing data.Genetic algorithm can rapidly find the solutions which are close to the optimal solution.But it is not easy to find the optimal solution.In order to solve the problem,a cooperative evolution idea integrating genetic algorithm and ant colony algorithm is presented in this paper.On the basis of the advantages of ant colony algorithm,this paper proposes the method integrating genetic algorithms and ant colony algorithm to overcome the drawback of genetic algorithms.Moreover,the paper takes designing texture classification masks of aerial images as an example to illustrate the integration theory and procedures.     

遗传算法在水环境灰色非线性规划中的应用

利用常规最优化方法解水环境中的灰色非线性规划问题难度较大。尝试利用遗传算法与传统非线性规划解法相结合的混合数值算法对此类问题的求解进行了探索。在实例的应用中,该方法有效性得到了验证。     

层次分析法在水环境系统工程中的应用

针对层次分析法中判断矩阵的一致性问题,直接从判断矩阵的定义出发,提出了基于加速遗传算法的层次分析法 (AGA-AHP),利用该法可同时确定层次各要素的相对重要性的排序权值和进行判断矩阵的一致性检验。理论分析和实例分析的初步结果说明:AGA-AHP法直观、可行且有效,计算简便、精度高。     

一个基于GA优化的地下水水质评价的通用公式

在适当设定每项地下水水质指标的“参照值”情况下,引入相对于“参照值”的指标相对值替代污染损害指数公式中的指标监测值,采用遗传算法优化指数公式中的参数,得出了对地下水38项指标都能通用的水质评价污染损害指数公式。该公式应用于若干地下水评价实例分析表明,效果较好。该公式形式简单,易于计算,方便实用,并具有客观性、可比性和通用性等特点。     

重磁遗传算法三维反演中动态数组优化方法

将地下场源划分成很多规划小单元，并且反演这些单元的物性变化是重磁反演，特别是三维反演的重要方向。在应用遗传算法进行该类反演过程中，隐含着数据量大时高维动态数据内存管理问题。为此，作者在本文中提出了简单、有效的动态内存优化方法。     

遗传算法在边坡抗震稳定性分析中的应用

根据遗传算法的思想和拟静力瑞典法基于圆弧滑动面的假定，提出一种用遗传算法搜索最危险滑动面及其对应的最小安全系数的方法。该方法模拟了生物遗传进化过程，克服了传统方法容易陷和局部极小值的缺点，是一种全局优化算法。并通过一个工程实例对其进行了验证。     

遗传算法与最小二乘法相结合的遥感图像子像素匹配

图像匹配在计算机视觉和数字摄影测量中都是一项十分重要的任务。为了加速匹配并为高精度子像素匹配提供稳健而相对精度的初值，本文提出了一种基于遗传算法（GA）和最小二乘法匹配（LSM）相结合的遥感图像子像素匹配算法。实验表明：基于遗传算法的匹配算法比序贯相似度度量（SSDA）和经典的平均绝对差（MAD）方法要快得多。以我们的实验数据为例，MAD与GA在相关计算总量上的比至少为36：1。本文从理论上证明了这一点。     

遗传算法在水文地质参数确定中的应用

利用抽水试验资料确定承压含水层的水文地质参数是一项经常遇到的工作 ,一般采用配线法来确定。本文利用遗传算法来进行水文地质参数优化 ,该算法是基于生物界自然选择和遗传变异等机制的自适应随机全局优化算法。本文结合实例计算 ,且和配线法的计算结果作了简要的对比 ,较为明显的显示该方法的优点     

基于遗传算法的土性参数估计

在土工问题的研究和分析中，土性参数的合理估计非常重要，根据工程中实测值反演土性参数不失为一种有效会计参数的新思路，文章采用遗传算法并结合Biot固结有限元数值法对一假设路堤的双层地基的一些主要土性参数进行反演，结果显示误差很小，收敛速度也很快，说明遗传算法这种新型的优化算法在土性参数优化估计中具有精度高、反演快的优越性，克服了传统优化方法一些缺点，因此值得在岩土工程领域参数优化中推广。