毕设时的遗传算法做的作业调度问题开源码

资 源 简 介

毕设时的遗传算法做的作业调度问题开源码

详 情 说 明

针对毕业设计中涉及的多个信号处理与优化算法课题，本文将简要介绍核心实现思路与技术要点。

遗传算法作业调度 采用染色体编码表示任务序列，通过选择、交叉和变异算子模拟进化过程。适应度函数通常设计为最小化最大完工时间，轮盘赌选择保留优质解，两点交叉增强多样性，变异操作避免早熟收敛。

小波盲信号处理 基于小波变换的时频特性，对混合信号进行多层分解。利用统计独立性假设，通过最大化非高斯性准则（如峭度）实现源信号分离，适用于通信信号与噪声的盲源分离场景。

MATLAB压缩感知 构建稀疏基（如DCT/DWT）对信号进行稀疏表示，随机采样矩阵满足RIP条件，通过L1范数优化重构原始信号。关键创新点在于动态调整采样率与重构算法参数平衡精度与效率。

SAR图像去噪新方法 （1）非局部均值滤波结合像素块相似性 （2）基于深度先验的生成对抗网络去噪 （3）各向异性扩散方程保持边缘特征 需特别关注相干斑噪声的乘性特性，预处理时采用对数变换转为加性噪声。

光纤陀螺Allan方差分析 通过时域采样数据计算重叠Allan方差，绘制对数曲线识别量化噪声、角度随机游走等误差源。采用最小二乘拟合确定各误差系数，为陀螺标定提供量化依据。

这些方法的共性在于将数学建模与工程实践结合，后续可探索多算法融合（如遗传算法优化小波阈值）提升性能。