Bilinear Fuzzy Genetic Algorithm and Its Application on the Optimum Design of Steel Structures with Semi-rigid Connections
University of Zanjan（赞詹大学）
本文提出双线性模糊遗传算法（BFGA）用于半刚性连接钢结构优化设计，结合模糊逻辑与遗传算法处理非线性问题，在合理时间内生成高质量解，满足设计约束，为复杂非线性结构优化提供有效方案。
2024-11-07 cs.AI cs.NE
Multi-Tasking Genetic Algorithm (MTGA) for Fuzzy System Optimization
Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
多任务学习利用相关任务中的辅助数据或知识来促进新任务中的学习。多任务优化将多任务学习应用于优化，研究如何有效地同时处理多个优化问题。进化多任务优化是多任务优化领域的一个新兴分支，它融合了演化计算和多任务学习。本文提出了一种新的和易于实现的多任务遗传算法（MTGA），它很好地处理显着不同的优化任务，估计和使用它们之间的偏差。在9个基准上与文献中8种最先进的单任务和多任务方法进行的比较研究表明，平均而言，MTGA优于所有这些方法，并且计算成本低于其中6种方法。基于MTGA，提出了一种模糊系统设计的同步优化策略。对双容水箱水位控制的1型和区间2型模糊逻辑控制器同时优化的实验表明，MTGA能找到比其它方法更好的模糊逻辑控制器。
2019-09-14 cs.LG cs.NE stat.ML
A Genetic Fuzzy System for Interpretable and Parsimonious Reinforcement Learning Policies
The University of Queensland（昆士兰大学）；Queensland University of Technology（昆士兰科技大学）
针对传统学习分类器系统规则库庞大难解释的问题，提出基于多目标与协同协同进化的 Pittsburgh 遗传模糊系统 Fuzzy MoCoCo，在 Mountain Car 环境中演化出可解释、高性能且简约的强化学习策略。
2023-05-17 cs.AI cs.LG cs.NE
Optimal Design of Fuzzy Based Power System Stabilizer Self Tuned by Robust Search Algorithm
在互联电力系统网络中，不稳定问题主要由0.2至2.5Hz的低频振荡引起。电力系统稳定器（PSS）提供了除AVR和高增益励磁系统外的辅助控制信号。传统的电力系统稳定器仅在特定的操作点上提供有效的阻尼。但模糊PSS提供了良好的阻尼范围广泛的工作点。采用遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等优化技术可以使模糊逻辑控制器设计中的瓶颈最小化，本文采用一种新的遗传算法遗传算法对模糊逻辑控制器的隶属函数进行优化。这种设计方法是实现在一个单机无限总线（SMIB）系统。在SMIB上的仿真结果表明，所提出的PSS的有效性和鲁棒性在很宽的操作条件和系统配置。
2009-12-23 cs.NE
HydroPower Plant Planning for Resilience Improvement of Power Systems using Fuzzy-Neural based Genetic Algorithm
本文提出了一种基于负荷频率控制的小水电优化调度新方法，该方法采用自校正模糊比例-微分（PD）方法进行规划的估计和预测。由于频率不受任何甩负荷或其他因素的控制，因此该电厂处于动态频率变化下，将使用PD控制器，该控制器通过模糊规则进行优化，然后使用神经深度学习技术和遗传算法优化。本文的主要目的是为了使小水电厂的频率保持在额定值。因此，本文提出的模糊PD遗传算法优化控制器将用于小水电系统的LFC。该方案可用于小水电和柴油发电机组的不同设计。也可以在水电系统中使用柴油发电机，当消费者需求高于发电量时可以关闭。仿真将在MATLAB/Simulink中进行，以表示和评估动态频率变化下的这种控制方案的性能。尖峰神经网络（SNN）作为主要的深度学习技术来优化这种负载频率控制，从而变成深度尖峰神经网络（DSNN）。实验结果表明，与其他方法相比，该方案具有鲁棒性和高性能的频率控制。
2021-06-16 cs.NE cs.SY eess.SY
Discrete and fuzzy dynamical genetic programming in the XCSF learning classifier system
Department of Computer Science and Creative Technologies（计算机科学与创意技术系）；University of the West of England（西英格兰大学）
本文在XCSF框架内使用离散和模糊动态系统表示（异步随机布尔网络和模糊逻辑网络），通过自适应的开放式进化设计集成系统，解决多个经典测试问题。
2015-01-25 cs.AI cs.LG cs.NE
Genetic Algorithm Based Coordination and Optimization Model for Generation Grid Load Storage in Active Distribution Networks
State Grid Tianjin Binhai Electric Power Supply Company（国网天津滨海供电公司）；State Grid Tianjin Electric Power Company（国网天津电力公司）
提出一种结合模糊逻辑与遗传算法的优化框架，用于主动配电网中发电、并网、负荷及储能设施的协调与风险评估，通过模糊集处理不确定性，利用遗传算法优化调度，降低技术约束，保持投资水平。
2026-06-23 cs.AI cs.NE
Optimal Intelligent Control for Wind Turbulence Rejection in WECS Using ANNs and Genetic Fuzzy Approach
Faculty of Electrical and Computer Engineering, Tarbiat Modares University（塔比巴特莫达雷斯大学电气与计算机工程学院）；Department of computer science, Tehran University（德黑兰大学计算机科学系）
本文提出利用ANNs和遗传模糊方法优化风能转换系统在风湍流抑制中的智能控制，以提高能量转换效率并减少传动系统负荷。
2014-01-21 cs.NE cs.SY eess.SY
Constrained Multi-Objective Genetic Algorithm Variants for Design and Optimization of Tri-Band Microstrip Patch Antenna loaded CSRR for IoT Applications: A Comparative Case Study
Mohammed V University（穆罕默德五世大学）
本文提出基于多目标遗传算法的三频带微带贴片天线优化方法，通过整合多个性能指标实现多频段谐振与低回波损耗的平衡。
2026-01-24 cs.NE cs.NI
On Integrating Fuzzy Knowledge Using a Novel Evolutionary Algorithm
Khulna University of Engineering & Technology（库尔纳工程技术大学）
模糊系统可以被认为是基于知识的系统，它通过模糊规则和模糊隶属函数将人类知识纳入其知识库。本研究的目的是提出一个模糊知识集成框架，使用一种新的进化策略（NES），它可以同时集成多个模糊规则集及其隶属函数集。该方法包括两个阶段：模糊知识编码和模糊知识集成。四个应用领域，肝炎诊断，甘蔗育种预测，鸢尾属植物分类，井字棋残局被用来显示所提出的知识方法的性能。实验结果表明，该方法得到的模糊知识库比基于遗传算法的模糊知识库具有更好的性能。
2013-04-28 cs.AI cs.NE
Improving Reflexive Surfaces Efficiency with Genetic Algorithms
我们建议使用遗传算法，以提高效率的反射表面的设备中的接收器的位置是从经典的抛物面天线不同。利用这种技术，我们表明，我们可以提高ARAPUCA光电探测器的效率。
2023-02-07 cs.NE physics.ins-det
On the computational analysis of the genetic algorithm for attitude control of a carrier system
Univ. of Tehran（德黑兰大学）
本文研究了基因算法在载具姿态控制中的应用，设计模糊-PID控制器优化推力矢量，并通过调整算法参数评估其对优化过程的影响。
2018-06-27 cs.NE cs.SY eess.SY
Evolutionary Algorithms for Fuzzy Cognitive Maps
模糊认知图（FCM）是一种复杂系统建模技术，由于其独特的优势，最近兴起的流行。它们基于表示要建模的系统参数之间的因果关系的图形，并且它们以其可解释性和灵活性而突出。随着FCM的后期普及，已经进行了大量的研究工作来开发和优化该模型。FCM最重要的元素之一是它们使用的学习算法，它们的有效性在很大程度上取决于它。学习算法学习FCM的节点权重，目标是收敛到期望的行为。本研究回顾了用于训练FCM的遗传算法，以及给出了一个一般概述的FCM学习算法，把进化计算到更广泛的背景下。
2020-12-19 cs.AI cs.NE
Aging, double helix and small world property in genetic algorithms
遗传算法的发明和无数的改进以及成功的实现已经过去了四分之一个多世纪，但我们仍然缺乏对其内部工作原理的深入分析。其中一个基本问题是：我们需要多少代来解决优化问题？本文试图回答这个问题，虽然在一个模糊的方式，利用双螺旋的概念。作为一个副产品，我们获得更好的理解的方式，其中遗传算法可以微调。
2002-05-23 cs.DS cs.NE physics.data-an
Linear Antenna Array with Suppressed Sidelobe and Sideband Levels using Time Modulation
本文的目标是实现超低副瓣电平（SLL）和边带电平（SBL）的时间调制线性天线阵列。这里遵循的方法不是给数组的元素提供固定的激励水平，而是随时间动态地改变它。不同阵元的激励电平随时间变化，以获得低旁瓣和边带电平。详细给出了获得SLL和SBL的数学方法，并利用数学结果进行了仿真。使用遗传算法（GA）优化随时间的激励模式。由于阵元激励的幅值在有限范围内变化，结果表明，与以往的等幅激励时调阵相比，该方法具有更好的旁瓣和边带抑制效果。
2012-11-08 cs.NE
Failure-Free Genetic Algorithm Optimization of a System Controller Using SAFE/LEARNING Controllers in Tandem
提出了一种系统控制器无故障遗传算法优化方法。遗传算法提供了一个强大的工具，便于产生接近最优的系统控制器。应用于诸如神经网络或模糊逻辑的计算智能方法，这些方法能够将后者的非线性映射能力与直接学习系统行为相结合，即，无需先验模型。同时，遗传算法常规地产生导致受控系统失效的解决方案。这种解决方案对于必须保证安全操作的应用通常是不可接受的。我们在这里提出了一种设计方法，它允许无故障的应用程序的遗传算法，通过利用安全和学习控制器串联，其中安全控制器恢复系统从危险状态，而学习控制器学习其行为。将该方法应用于一个固有不稳定的倒立摆系统，验证了该方法的有效性。
2003-12-03 cs.LG cs.NE
Genetic Algorithm Based Combinatorial Optimization for the Optimal Design of Water Distribution Network of Gurudeniya Service Zone, Sri Lanka
University of Peradeniya（佩拉德尼亚大学）
本文提出基于遗传算法的组合优化方法，用于斯里兰卡古鲁迪尼亚服务区水分布网络的最优设计，证明了GA在该问题中的有效性。
2026-01-15 cs.NE math.OC
An Implementation of Vector Quantization using the Genetic Algorithm Approach
机器学习（ML）和遗传编程（GP）在图像压缩领域的应用在许多情况下产生了有希望的结果。由于互联网上共享的数据量过大，因此需要进行压缩。文本、视频或图像需要压缩，这些内容几乎在网络上的任何地方都使用，无论是新闻文章、社交媒体帖子、博客、教育平台、医疗领域、政府服务和许多其他网站，都需要数据包进行传输，因此压缩是必要的，以避免淹没网络。本文讨论了图像压缩算法的一些实现，这些算法使用人工神经网络、残差学习、模糊神经网络、卷积神经网络、深度学习、遗传算法等技术。本文还介绍了一种矢量量化的实现，利用遗传算法生成码书，用于有损图像压缩。由于机器学习算法的高度并行和计算量大的性质，所有这些方法都被证明与处理图像的标准方法形成了鲜明的对比。ML和GP的这种非线性能力使其在多个领域中广泛流行。传统方法也与人工智能系统相结合，导致混合系统，以实现更好的结果。
2021-02-16 cs.MM cs.NE
Optimization of sliding control parameters for a 3-dof robot arm using genetic algorithm (GA)
Hanoi University of Industry（河内工业大学）；Thai Binh University（太平大学）；East Asia University of Technology（东亚理工大学）
本文提出用遗传算法优化三自由度机械臂滑模控制参数，相比传统SMC和模糊SMC，能提升轨迹跟踪精度并减少抖振。
2025-08-06 cs.NE cs.RO cs.SY
Using Genetic Algorithms for Texts Classification Problems
人类开发的信息量如雪崩般巨大，产生了知识自动提取的概念--数据采掘（[1]）。这个方向是连接到一个广泛的问题-从识别的模糊集的搜索机器的创建。数据采掘的重要组成部分是对文本信息的处理。这些问题依赖于分类和聚类的概念（[2]）。分类是指将某些元素（文本）的附件定义为预先创建的类之一。聚类意味着将一组元素（文本）划分到聚类上，聚类的数量由给定集合中的元素在这些聚类的某些自然中心附近的定位来定义。实现一个问题的分类最初应该依赖于给定的假设，其中的基础-先验信息的主要集的文本和一个措施的亲和力的元素和类。
2009-06-04 cs.LG cs.NE
Evolving Antennas for Ultra-High Energy Neutrino Detection
进化算法从生物学中借用了变异和选择的概念，以进化出已知问题的优化解决方案。GENETIS合作正在开发遗传算法，用于设计对超高能中微子感应无线电脉冲比当前设计更敏感的天线。这次调查有三个方面。第一种是进化简单的线天线来测试概念和不同的算法。第二，优化天线响应模式演变为一个给定的阵列几何形状。最后，天线本身是用中微子灵敏度作为适应性的衡量标准来进化的。这是通过将XFdtd时域有限差分模拟程序与中微子实验相结合来实现的。
2020-05-15 astro-ph.IM cs.NE physics.ins-det
Type-2 fuzzy reliability redundancy allocation problem and its solution using particle swarm optimization algorithm
South Asian University（南亚大学）
提出了一类模糊多目标可靠性冗余分配问题（FMORRAP），该问题在第2类模糊不确定性下，使系统可靠性最大化，同时使系统费用最小化.在建议的配方，高阶不确定性（如参数，制造，环境和设计师的不确定性）与系统建模与区间2型模糊集（IT 2 FS）。区间2型隶属函数（IT 2 MF）的不确定性足迹通过捕获来自多个系统专家的多个意见来容纳这些不确定性。我们考虑IT 2 MF来表示子系统的可靠性和成本，根据其配置，使用可拓原理进一步聚合以评估总系统可靠性和成本，即，串联并联和并联串联。我们提出了一种基于粒子群优化（PSO）的新的解决方法来解决FMORRAP。为了证明两个配方，即，串联并联FMORRAP和并联串联FMORRAP的适用性，我们进行了实验模拟各种数值数据集。决策者/系统专家为目标（系统可靠性和成本）分配不同的重要性，这些偏好由权重集表示。最优结果从我们的解决方案的方法，和帕累托最优前沿建立使用这些不同的权重集。实施遗传算法（GA），比较我们提出的解决方案所获得的结果。对粒子群算法和遗传算法进行了统计分析，发现基于粒子群算法的Pareto解优于遗传算法。
2020-05-02 cs.AI cs.NE math.OC
Global solar irradiation prediction using a multi-gene genetic programming approach
在本文中，一个非线性符号回归技术，使用称为多基因遗传编程（MGGP）的进化算法应用于数据驱动的模型之间的依赖和独立的变量。该技术适用于模拟测量的全球太阳辐射，并通过数值模拟验证。所提出的建模技术显示出改进的结果，模糊逻辑和人工神经网络（ANN）为基础的方法，试图由当代研究人员。这里提出的方法的结果在非线性的解析表达式，不像那些与神经网络，这基本上是一个黑箱建模方法。从建模的角度来看，这种额外的灵活性是一个优势，有助于识别影响预测的重要变量。由于该算法的进化性质，它能够摆脱局部最小值，并收敛到全局最优值，这与用于训练神经网络的反向传播（BP）算法不同。这导致了比当代研究人员使用神经网络获得的更好的百分比拟合。对得到的遗传编程（GP）结果进行了保留交叉验证，结果表明该方法对新数据具有较好的推广性，且不会过拟合训练样本。多基因GP的结果进行了比较，使用其单基因版本，也与四个经典的回归模型，以显示所采用的方法的有效性相同。
2014-03-03 cs.CE cs.NE stat.AP
A Reinforcement Learning-assisted Genetic Programming Algorithm for Team Formation Problem Considering Person-Job Matching
National University of Defense Technology（国防科技大学）；Dalian Maritime University（大连海事大学）；University of Alberta（阿尔伯塔大学）；Qatar University（卡塔尔大学）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
针对考虑人岗匹配的团队组建问题，构建0-1整数规划模型并提出强化学习辅助的遗传规划算法（RL-GP），通过集成种群策略和代理模型平衡探索与开发并加速评估，实验验证了其有效性，为真实企业环境下的项目团队组建提供决策辅助。
2023-04-08 cs.AI cs.LG cs.NE
UAV Virtual Antenna Array Deployment for Uplink Interference Mitigation in Data Collection Networks
针对无人机空对地通信易干扰地面网络的问题，提出基于协同波束成形的上行干扰抑制方案，联合优化多参数构建多目标优化问题，用改进的CNSGA-II求解，可同时降低干扰、提升传输与能量效率。
2024-12-09 cs.NE cs.NI
