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。     

遗传算法中的光滑约束反演及其在青藏高原面波研究中的应用

光滑约束技术在线性反演中具有重要的作用，但在遗传算法的反演中则很难直接施加于模型参数，其原因是采用光滑处理后的模型参与迭代后，模型的多样性受到很强的压制，并在少量的迭代过程中使种群的各个模型趋向一致，从而得不到满足条件的最优解．本文给出了一种可用于遗传算法反演的间接光滑约束方法．该方法将遗传算法迭代过程中产生的模型经处理后得到的光滑模型，作为误差函数计算的输入模型．迭代过程仍采用原模型，避免了模型的多样性损失，在面波反演和接收函数反演的试验中取得了良好的效果．我们利用该方法对青藏高原地区的瑞利波相速度资料进行了反演，揭示了青藏高原中部地区S波速度结构的横向变化特征．结果表明，青藏高原北部地区地壳Ｓ波速度较南部地区低；大多数路径在15～40ｋｍ 深度范围内，存在12～25ｋｍ 厚的地壳低速层；上地幔低速层位于100ｋｍ 深度以下，厚度主要在40～80ｋｍ 范围内变化，个别路径可达100ｋｍ 以上．安多台以北、玛沁和玉树以西之间，在上地幔90～230ｋｍ 深度范围存在明显的低速层，最低速度约4.2～ 4.3km／s．根据不同路径的S波速度结构和前人的资料，我们认为印度板块的俯冲可能以雅鲁藏布缝合带附近为界．      

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     

土体渗流固结参数识别方法

根据土体固结过程中超孔隙水压力观测资料，建立了基于遗传算法的土体渗流团结参数非线性识别方法，解决了经典高斯－牛顿极小化问题所存在的局部极小问题和最小二乘法所存在的当初始值选择不合适时迭代过程发散的问题，提出了根据观测仪器的精度，建立 工终止条件的方法，数值计算结果表明，本文所提出的非线性反演方法适合于土体团结参数识别等类似的反问题。