导读:本文包含了扩散式遗传算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:时空插值方法,遗传算法,污染物扩散,浓度过程曲线
扩散式遗传算法论文文献综述
王明阳,陈佳袁[1]（2017）在《基于遗传算法的指数时空插值法在某渠道污染物扩散模拟中的应用》一文中研究指出在考虑污染物扩散影响因素自身物理特性的基础上,提出一种新的时空插值方法线性反距离时空插值方法,但线性反距离时空插值结果与污染物扩散实测结果存在一定误差。因此利用遗传算法对线性反距离时空插值方法进行优化得到指数时空插值方法。实例应用结果表明,基于遗传算法优化的指数时空插值方法的预测精度较单一时空插值方法提高约10%,且计算时间更短,能够为突发性水污染预警系统提供一种新思路。(本文来源于《水电能源科学》期刊2017年01期）
吉志龙,马元巍,王德忠[2]（2014）在《遗传算法动态修正核素大气扩散模型的适应度函数研究》一文中研究指出放射性核素大气扩散模型中,基于示踪实验获得的经验扩散参数依赖于具体的实验条件,在事故条件下,由于风场、大气湍流、地表状态等与实验条件存在差异,经验扩散参数难以准确反映实际扩散过程。为了弥补这一不足,可以以经验参数为先验值,使用实际观测数据对其进行实时动态修正。本文基于遗传算法,建立动态修正模型,通过数值模拟得到4种适应度函数对修正结果的影响。结果表明,根据观测误差设置不同权重的适应度函数修正效果更好。在此基础上,使用Kincaid实验数据集进行模型预测能力的验证,结果表明,使用遗传算法对拉格朗日扩散模型中的扩散参数进行修正,可明显提高扩散模型的预测能力。(本文来源于《核技术》期刊2014年04期）
吉志龙[3]（2014）在《基于遗传算法的气载核素大气扩散反演模型研究》一文中研究指出核事故应急响应支持系统中，核素的大气扩散模拟是很关键的一个组件，通过该模块对核素的扩散过程进行预测，能为指导公众疏散和躲避提供信息，以减少公众安全和财产损失，也为核事故后果评价提供了技术依据。核素扩散模型需要输入源项信息和气象信息，而事故情况下，这些信息并不容易准确获得，所以发展出了利用实际观测数据估计源项和扩散参数的源项反演技术。源项反演问题通常能够转化为求解扩散参数和源项信息，以使得计算值和观测值差距最小的最优化问题。针对这类非线性化程度高，参数众多，存在很多局部最优解的最优化问题，遗传算法具有很好的适用性。针对遗传算法在核素扩散源项反演中的应用，本文做了如下工作：1.实现一个基于拉格朗日烟团模型的核素扩散计算库-pysjtupuf。2.研究遗传算法运行机理，调研国内外对遗传算法应用于源项反演技术的研究现状。总结现有研究中常用的方法和不足。3.采用数值模拟方法研究使用遗传算法进行扩散系数修正时，适应度函数的影响。结果显示为提高反演准确性，应在适应度函数中考虑观测站误差的影响，观测误差越大的数据在适应度函数中应给予更小的权重。4.将Kincaid实验数据转化为pysjtupuf适用的格式，在其基础上进行反演模拟，观察使用遗传算法修正扩散系数后扩散模型预测能力的变化，使用等统计量表征扩散模型预测准确性。结果表明，通过扩散系数修正后，扩散模型预测能力有所提高，且预测准确性与观测站数量呈正相关。(本文来源于《上海交通大学》期刊2014-02-13）
高强,刘本超,房祥波,肖梅,段晨东[4]（2011）在《基于扩散遗传算法的Laplace小波相关滤波法及其应用》一文中研究指出Laplace小波与机械冲击响应波形相适应,能够提取系统固有频率、阻尼等特征参数。但相关滤波法计算量大,耗时长,影响了Laplace小波在工程中的应用。本文介绍了Laplace小波基函数的定义及相关滤波算法,研究了利用扩散遗传算法提高相关滤波效率,提高解精度的方法。对比结果表明,扩散遗传算法能够显着的减少Laplace小波相关滤波所用的时间,得到高精度的解。应用Laplace小波分析了某电厂发电机组高压缸振动故障数据,提取了冲击故障特征,说明基于扩散遗传算法的Laplace小波相关滤波法具有一定的工程实用意义。(本文来源于《Proceedings of the 2011 International Conference on Software Engineering and Multimedia Communication（SEMC 2011 V4）》期刊2011-07-09）
高强,刘本超,房祥波,肖梅,段晨东[5]（2010）在《基于扩散遗传算法的Laplace小波相关滤波法及其应用》一文中研究指出Laplace小波与机械冲击响应波形相适应,能够提取系统固有频率、阻尼等特征参数。但相关滤波法计算量大,耗时长,影响了Laplace小波在工程中的应用。本文介绍了Laplace小波基函数的定义及相关滤波算法,研究了利用扩散遗传算法提高相关滤波效率,提高解精度的方法。对比结果表明,扩散遗传算法能够显着的减少Laplace小波相关滤波所用的时间,得到高精度的解。应用Laplace小波分析了某电厂发电机组高压缸振动故障数据,提取了冲击故障特征,说明基于扩散遗传算法的Laplace小波相关滤波法具有一定的工程实用意义。(本文来源于《Proceedings of 2010 The 3rd International Conference on Power Electronics and Intelligent Transportation System(Volume 6)》期刊2010-11-20）
胡宇祥,陈晓飞,张鸿亮[6]（2009）在《基于多目标遗传算法反求土壤的扩散率与导水率》一文中研究指出土壤水热耦合运移的数学模型是研究土壤中水分迁移及其热量传输的重要依据,而准确地确定土壤的扩散率与导水率是进行研究的重要前提。为此,在水热耦合运移方程的理论基础上,以温度误差、含水率误差最小为目标建立数学模型;在不同初始含水率的土柱冻结试验条件下,利用多目标遗传算法优化反求土壤的扩散率与导水率,通过验证表明计算结果具有较好的精度。(本文来源于《农机化研究》期刊2009年07期）
臧超[7]（2009）在《基于遗传算法的墨扩散效果仿真研究》一文中研究指出随着计算机图形学非照片真实感绘制技术的研究与发展,以及中国传统水墨画艺术的继承与发扬,中国水墨画仿真研究,成为非真实感和中国水墨画艺术的学科交汇点,无论在科学技术还是在绘画艺术层面,都有着深远的意义和影响,此外,对于计算机艺术和数字艺术的发展也有重要的推动作用。墨扩散效果作为中国水墨画中最重要、最基础的艺术效果之一,也是中国水墨画仿真中重点和难点。本文提出一种基于遗传算法的水墨扩散仿真算法模拟水墨的属性和行为特征,另外,给出了一个基于纹理合成和高斯分布的宣纸模型,为墨扩散效果的模拟提供了一条解决困难的新思方法。该方法包括两大部分:仿真目标和仿真对象。前者仔细观察和深入分析了扩散现象的自然规律,从物理学角度分析了一个典型笔迹的艺术特征,从而总结出扩散效果具有的典型特征。为本文奠定了理论基础,并且树立了仿真目标。后者以仿真目标为依据,借鉴传统的基于物理仿真方法的经验,是从水墨扩散实体和过程中抽象出主要属性和行为,建立仿真模型,最终得到仿真目标中的扩散效果。对象仿真是本文的核心,主要包含叁部分:宣纸模型、水墨模型和墨扩散模型。纸模型主要任务是仿真宣纸属性。宣纸属性主要分为微观和宏观两方面。微观方面得用高斯分布模拟了宣纸的纤维结构,它以纸元为基本单位。宏观方面,使用Ashikhmin算法合成了结构纹理,并且提取了纹理特征,构成水墨运动的载体。水墨模型借鉴遗传算法的相关概念,完成了水墨形状和墨色特征的建模。通过边缘检测算子完成形状提取,使用二进制基因编码完成墨色建模。墨扩散模型以遗传算法相关概念为基础,充分考虑墨扩散的由内向外,由浓到淡,层层扩散的扩散特点,建立了一套水墨扩散机制。通过建立多级明考夫斯基距离-变异率映射表,来控制基因变异过程的细腻程度。通过GA个体的随机基因变异,产生新个体的过程模拟水墨在宣纸上扩散的过程。本文不同于传统完全基于物理建模的方法,只对墨和纸等主要绘画工具作为仿真对象。但是,同时又是对过程的仿真,而不仅仅是对表层效果的仿真,这使得扩散效果图更真实。本文引入了多个参数,对扩散过程进行各个方面的控制。通过调整这些参数,用户就可以实现千差万别的扩散效果。(本文来源于《辽宁师范大学》期刊2009-05-01）
臧超,唐棣[8]（2009）在《应用遗传算法仿真墨扩散轮廓》一文中研究指出墨扩散效果的模拟是水墨画仿真的重要工作之一,在分析绘画材料特性和扩散形成机制的基础上,提出一个全新的基于遗传算法的墨扩散仿真模型系统。首先将笔迹和纸张离散化为笔元和纸元;其次借用遗传算法基本概念和原理,对给定的输入笔迹进行轮廓提取作为初始种群,通过种群个体间的选择、重组和变异等遗传活动模拟笔元的扩散过程;最后为了更好地模拟墨扩散方向,使用Ashikhmin算法合成各种宣纸的自然纹理,增强了真实感。实验结果表明,方法可以生成丰富的扩散效果,并且接近真实水墨画。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2009年02期）
周伟,李智勇[9]（2008）在《多源扩散蚁群遗传算法》一文中研究指出传统的遗传算法在处理多模态函数优化问题时,容易出现早熟收敛,并且局部搜索能力不强。根据蚁群信息素扩散和小生境思想,提出了一种多源扩散蚁群遗传算法。该算法采用了多源选取和保留机制,在每一代种群的个体中选出多个源中心点,并把这些点保留至下一代种群;同时每个源中心点都产生和扩散信息素以指导个体寻优。与简单遗传算法,模拟退火遗传算法和小生境遗传算法进行对比实验,数据表明该算法能搜索到更好的全局最优解,收敛速度更快。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2008年19期）
阮周生,何杰,徐定华[10]（2008）在《对流扩散方程系数反演的改进遗传算法》一文中研究指出在标准遗传算法的基础上,利用欧氏距离来判断个体之间的相似程度。通过竞争,相似程度高且适应度差的个体被淘汰,并辅以随机交叉算子和随机变异算子,构造出了一种改进的遗传算法。改进的遗传算法在迭代过程中既能有效保持群体的多样性,避免出现局部极值,提高遗传算法的内在并行性,又能通过竞争淘汰,使搜索能力得到加强,加快了搜索速度。实验表明,改进的遗传算法能有效的应用于对流扩散方程系数反问题的求解。(本文来源于《东华理工大学学报(自然科学版)》期刊2008年03期）
扩散式遗传算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
放射性核素大气扩散模型中,基于示踪实验获得的经验扩散参数依赖于具体的实验条件,在事故条件下,由于风场、大气湍流、地表状态等与实验条件存在差异,经验扩散参数难以准确反映实际扩散过程。为了弥补这一不足,可以以经验参数为先验值,使用实际观测数据对其进行实时动态修正。本文基于遗传算法,建立动态修正模型,通过数值模拟得到4种适应度函数对修正结果的影响。结果表明,根据观测误差设置不同权重的适应度函数修正效果更好。在此基础上,使用Kincaid实验数据集进行模型预测能力的验证,结果表明,使用遗传算法对拉格朗日扩散模型中的扩散参数进行修正,可明显提高扩散模型的预测能力。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
扩散式遗传算法论文参考文献
[1].王明阳,陈佳袁.基于遗传算法的指数时空插值法在某渠道污染物扩散模拟中的应用[J].水电能源科学.2017
[2].吉志龙,马元巍,王德忠.遗传算法动态修正核素大气扩散模型的适应度函数研究[J].核技术.2014
[3].吉志龙.基于遗传算法的气载核素大气扩散反演模型研究[D].上海交通大学.2014
[4].高强,刘本超,房祥波,肖梅,段晨东.基于扩散遗传算法的Laplace小波相关滤波法及其应用[C].Proceedingsofthe2011InternationalConferenceonSoftwareEngineeringandMultimediaCommunication（SEMC2011V4）.2011
[5].高强,刘本超,房祥波,肖梅,段晨东.基于扩散遗传算法的Laplace小波相关滤波法及其应用[C].Proceedingsof2010The3rdInternationalConferenceonPowerElectronicsandIntelligentTransportationSystem(Volume6).2010
[6].胡宇祥,陈晓飞,张鸿亮.基于多目标遗传算法反求土壤的扩散率与导水率[J].农机化研究.2009
[7].臧超.基于遗传算法的墨扩散效果仿真研究[D].辽宁师范大学.2009
[8].臧超,唐棣.应用遗传算法仿真墨扩散轮廓[J].计算机应用与软件.2009
[9].周伟,李智勇.多源扩散蚁群遗传算法[J].计算机工程与设计.2008
[10].阮周生,何杰,徐定华.对流扩散方程系数反演的改进遗传算法[J].东华理工大学学报(自然科学版).2008