基于改进小生境伪并行遗传算法的电力系统无功优化研究

将小生境伪并行遗传算法进行改进,用于对电力系统无功功率进行优化。这种遗传算法是对小生境遗传算法和并行遗传算法的一个有效改进,该方法兼顾了对局部最优解和全局最优解的搜索,既维持了群体的多样性,避免了早期收敛现象的发生,又增强了自然群体进化的并行性,加快了搜索进程。实验结果表明该方法是有效可行的,通过合理选取选择、交叉、变异及小生境算子,能得到电力系统无功功率优化的最优解。     

基于混沌遗传混合法的裂隙岩体模型参数识别

利用混沌运动所特有的随机性、遍历性和规律性,以及遗传算法的全局搜索特性,提出了一种混沌遗传混合优化算法。其基本思想是对遗传算法搜索寻优的结果作微小扰动,再进行混沌搜索。该方法兼有混沌优化与遗传算法的优点,比传统的遗传算法更具有跳出局部最优的能力,搜索的效率也有很大的提高。算例表明该方法具有广泛的应用前景。     

基于混沌搜索的螺旋滚筒参数免疫优化

为了提高采煤机螺旋滚筒的装煤能力,建立了滚筒装煤性能参数优化模型,并提出了一种基于混沌搜索的免疫优化算法。利用混沌变量的遍历性和随机性,通过Logistic映射生成初始种群,利用混沌扰动对低亲和力个体进行局部搜索。滚筒参数优化实验结果表明,新免疫算法收敛速度更快,搜索能力更强。     

基于ISSA-FNN的采煤机健康状态评估

为了准确地评价采煤机的健康状况,提出一种改进麻雀搜索算法（ISSA）优化模糊神经网络（FNN）的评估模型。针对麻雀搜索算法（SSA）的不足,引入精英混沌反向学习策略生成初始麻雀种群,提高算法收敛性能,采用柯西高斯变异策略提升种群多样性保持能力和局部空间逃逸能力。实验表明,所提方法提高了FNN的收敛精度和泛化能力,ISSA-FNN在采煤机健康评估中优于SSA-FNN与PSO-FNN模型。     

基于提高系统可靠性、降低网络损耗的配电网重构

在分析研究常规遗传算法的基础上，提出了一种改进的遗传算法，并将其运用到配电网重构优化的计算中。经过算例分析表明，本算法收敛速度快，能够快速搜索到全局最优方案。对煤矿矿区复杂配电网的优化重构具有很高的实用价值。     

基于改进遗传算法优化BP网络的轧制力预测研究

为提高铝热连轧轧制力预报精度, 满足现场生产需求, 采用改进遗传算法优化神经网络建立铝热连轧轧制力的智能模型。以河南某1+4铝热连轧厂连轧实测数据作为实验样本, 在遗传算法的初始化和变异机制中引入混沌序列, 同时选择最优保存机制、动态调整交叉率和变异率等方法, 提出了改进的遗传算法, 并将其与改进的BP算法相结合, 对多层前馈神经网络权值阈值进行优化, 避免学习中陷入局部最小, 使模型最终具有了良好的收敛性和适应性。网络预测结果与实测数据的相对误差基本在10%以内, 该预测精度明显优于传统数学模型, 实现了铝热连轧轧制力的高精度预测。     

基于改进灰狼算法的无人矿车路径规划

针对露天矿山复杂地形环境下常规的运输路径规划方法易陷入局部最优、路径收敛速度慢、耗时长等问题,提出了一种改进的灰狼算法,对无人矿车进行路径规划。考虑矿区地形坡度起伏变化的特点,通过建立坡度-速度模型,将矿区栅格环境中矿车的速度引入到上下坡行驶状态转移规则中;构造一种结合正余弦变换的收敛因子,以更好地平衡全局和局部的搜索能力;将最优灰狼个体进行随机交叉扰动,加强狼群跳出局部最优的能力。仿真试验结果表明,在20 km×20 km复杂的矿区栅格环境下,改进的灰狼算法在规划平均路径和平均运行时耗上较遗传算法、正余弦算法和传统灰狼算法分别缩短了2.53%～4.77%和3.97%～12.32%。在寻优能力、收敛速度以及稳定性等方面均优于传统算法,研究可为智慧矿山建设中露天矿山无人矿车的运输作业工作提供借鉴。     

基于改进灰色绝对关联度的弹簧高维多目标优化设计

提出了一种基于混合离散变量多目标优化设计求解方法,该方法应用改进灰色绝对关联度将多目标优化问题转化为单目标优化问题。该方法能合理地处理优化设计中混合离散变量的取值问题,引入了等概率混沌移民算子对基本遗传算法进行了改进,并开发了混合离散变量优化的灰色复合遗传算法程序。弹簧优化设计实例表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,具有较好的普适性,而且程序运行可靠,全局收敛能力强。     

金属矿山井下单轨运输系统建模及优化

为提高井下矿井机车运输效率,以所有机车平均速度最高为目标建立了井下单轨运输系统模型。 使用改进后的遗传算法来求解机车运行的最优组合,改进后的遗传算法能避免改进前遗传算法收敛过早,陷入局部极值点的缺点。实验结果表明,经过优化后,井下单线运输系统运输效率有较大程度提高, 且溜井完全有能力为所有机车提供服务,基本不会出现排队等待装矿的现象。     

基于PSO优化改进的Snake模型煤矿环境目标检测

针对Snake模型寻优过程中抗噪能力差、不能向凹处收敛等问题,提出适合煤矿等复杂环境的目标轮廓检测新算法。算法对Snake模型进行改进,使其自动分配蛇点,具有拓扑自适应性,并将粗收敛结果作为粒子群算法的初始轮廓。同时针对粒子群优化过程中易丧失群体多样性和易收敛于局部极值的问题结合遗传算法中育种和变异思想改进,淘汰适应度...     

基于混沌优化神经网络的冲击地压预测模型

为了改进BP神经网络用于冲击地压预测的精度和泛化能力,利用BP算法和混沌优化算法优缺点的互补性,构建了一种组合式优化预测模型（COBP）.将该模型应用于重庆砚石台煤矿冲击地压的预测,结果显示,该模型既利用混沌优化帮助BP算法克服了易陷入局部极值的缺点,又利用BP算法克服了基本混沌优化局部搜索能力有限和有时不能搜索到全局最优的缺陷.     

Hybrid genetic algorithm for the optimization of mine ventilation network

Used genetic algorithm (GA) to optimize the network of ventilation in order to avoid artificial convergence and speed up the convergence rate to introduce the Powell algorithm. The Powell algorithm had been integrated into GA. Powell had the effective capacity of solving the local optimal solution. Powell and the cross as a method of choice, a variation of the parallel operator, can be a better solution to the premature convergence of the GA problem. The two methods will be improved to make it an effective combination of hybrid GA called hybrid genetic algorithm (HGA) for the introduction of mine ventilation network optimization and to be used to solve the problem of regulating mine optimization.     

动态平衡吸附制氧参数优化实验研究

采用正交实验方法,通过方差分析研究了影响动态平衡吸附制氧效果的吸附时间、瞬洗时间和均压时间三个因素。研究结果表明,各因素搭配存在优化组合,吸附时间是决定产氧效果的主要因素,可以作为控制产氧过程的稳定参数,瞬洗时间与均压时间对产氧浓度的影响在实验误差范围内。     

混沌集算法优化采煤机螺旋滚筒性能的研究

利用混沌集算法优化采煤机螺旋滚筒的设计,提高采煤机的工作性能。在分析采煤机螺旋滚筒的工作模型的基础上,构建了具有遍历性的混沌集优化算法模型,以MATALAB实现算法输出,通过对MG250-550-WD型滚筒采煤机的实际测试,验证了混沌集算法对采煤机螺旋滚筒性能的优化效果。     

隧道结构模糊失效概率计算的改进M—C法

提出了计算结构模糊失效概率的改进M-C法，推导了具体的计算公式，并给出了算例。算例表明本文的方法是可行的、高效的，并使所得的失效概率更加接近实际。     

基于遗传算法的动力配煤模型

遗传算法作为一种函数优化方法，不依赖于求解问题的本身，利用简单的编码技术和繁殖机制，快速有效地搜索复杂、高度非线性和多维空间，寻求最优解．动力配煤是一个多元优化问题，混煤与各组成单煤间的非线性关系增加了约束条件向确定性方程转化的难度．将遗传算法用于动力配煤方案优化，利用其全局性、并行性、快速性的特点，有效地解决了配煤中的非线性多约束问题，取得了理想的效果．     

《机械原理机械设计》组卷系统的研究与开发

介绍了“机械原理机械设计”组卷系统的研究和开发过程,运用遗传算法进行组卷算法的研究,同时根据这两门课程考试特点建立了专门的试题库和图形库,最终将试卷转入微软环境下进行试卷页面的排版和打印。     

Optimization of comminution circuit simulations based on genetic algorithms search method

Comminution simulators are extensively used by mineral processing engineers for plant design and optimization purposes. Recently, there had been a great progress in developing new and more powerful optimization methods such as Genetic Algorithms (GA), Ant Colony Optimization (ACO), Particle Swarm Optimization (PSO) and Tabu Search Algorithm (TSA). Simulation optimization is required if one wants to find the best steady-state values of important process variables. In this paper, the authors investigated the integration of GA optimization algorithm with a pre-existing grinding circuit simulator called Ball Milling Circuits Simulator (BMCS) in MATLAB? environment. The BMCS code has been written in ANSI C language and has been validated against real industrial grinding circuit data sets. Various C modules of the BMCS grinding software were restructured under a new single source code file so that it can be imported into MATLAB. Then, a number of input simulation data were identified and selected as possible process variables (e.g., solids flow rate, water addition rate, and number of operating cyclones) which must be optimized in order to achieve a pre-defined process objective (e.g., a specific d₈₀ of circuit output). The obtained results show that BMCS simulation trials can be successfully optimized by applying evolutionary algorithms via MATLAB toolboxes. This allows the mineral processor to perform automatic repetitive simulations to find the possible solutions of the problem at hand quickly.     

采煤机螺旋滚筒上截齿的运动状态分析

以MG2×160/730-WD采煤机的技术参数为基础,结合采煤机牵引速度、螺旋滚筒旋转速度以及摇臂摆动速度,给出了截齿运动状态的计算模型。利用ADAMS软件对截齿进行了运动学仿真,对运动学参数的优化有一定指导意义。     

基于MATLAB的装载机连杆机构优化设计

根据优化设计理论,确定了某装载机连杆机构的设计变量,14个参数的优化目标函数以及约束条件,使用MATLAB软件提供的二次开发工具编写程序对数学模型进行了优化研究。结果显示,铲斗的最大摆动角由12°降为2°,优化效果非常显著。提高了装载机连杆机构的设计速度和设计质量,这种数学模型对于反转六连杆机构的优化设计具有普遍的适应性。