基于遗传规划的复杂精馏过程设计

通过建立个体编码与流程结构的对应关系 ,将遗传规划应用于多组分复杂精馏过程设计。借助于等价的简单塔序列流程 ,确定了复杂流程的目标值 (即适应度 )。通过一系列个体间的复制、杂交、变异等操作 ,最终求得经济目标 (设备费用和操作费用 )最优的流程结构。采用的是遗传规划的自动搜索功能 ,不需要给定超结构 ,能够自动求得最优解     

基于改进遗传算法的配电网无功优化规划

以年综合费用最小为目标,建立了考虑系统多负荷水平的配电网无功优化规划数学模型;提出了在灵敏度分析的基础上以负荷功率阻抗矩法确定补偿节点,利用灵敏度分析和灾变思想改进遗传算法的配电网无功规划优化方法;该方法加强了遗传交叉、变异操作的针对性,提高了算法的收敛速度;算例结果表明了其有效性和实用性。     

基于遗传模拟退火算法的QoS组播路由问题求解

提出了一种基于遗传模拟退火算法的带宽时延约束费用最小组播路由选择方法,该方法针对遗传算法的局限性,采用基于备选路径集的整数序列编码机制,对适应度函数进行了调整,改进了交叉和变异操作,并结合了模拟退火算法.实验表明,该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛,能够满足多媒体网络对相应QoS的需求.     

基于遗传规划的费用预测

简要回顾了遗传规划的发展，对其基本原理进行了阐述，提出了基于遗传规划的飞机维修保障费用预测模型，并依据样本数据对所建模型的有效性进行了验证。实例表明，与线性回归方法和偏最小二乘回归方法相比，遗传规划在飞机维修保障费用预测中精度更高，具有较好的应用前景和推广价值。     

单杂质间歇过程总水网络设计

间歇过程水网络集成对于节水减排具有重要意义,总水网络可以最大限度地降低新鲜水消耗和废水排放量。提出了单杂质间歇过程总水网络设计的新方法:多水源法设计用水子网络,中央连续再生单元向用水单元提供稳定的再生水,缓冲储罐连接间歇操作的用水单元与连续操作的再生单元,较高浓度的废水送往再生/处理单元中出口浓度较低者,以使废水再生与处理总量达到最小。文献实例研究结果表明,该方法不仅比文献方法简单,且设计结果优于文献值。     

基于GIS和Tabu搜索的配电网优化规划

针对传统方法求解配电网优化问题时速度慢的缺点 ,引入了具有快速搜索能力的Tabu搜索算法 .为了使规划结果更加直观 ,又引入了地理信息系统 (GIS ,GeographicInformationSystem)平台 .优化模型考虑线路投资的时间价值 ,以计及投资和损耗费用的年费用最小为目标 ,以线路传输容量、配电网的辐射性等为约束条件 ,以备选网络的生成树作为初始解 ,用Tabu搜索算法进行寻优 .算例结果表明 ,该方法具有一定的可行性和有效性     

工业用水网络集成优化系统的设计与应用

设计了在Matlab环境下运行的水网络集成优化系统,该系统集成了水源-水阱关系图、水夹点图和数学规划等技术.介绍了该系统的主要功能模块,以及各个功能模块的相互作用.该系统的主要特点在于能够利用夹点图和数学规划得到的信息来调整水源与水阱的匹配关系,以使优化设计出的用水网络结构尽可能简单.应用该系统对两个实例进行了设计,并与文献报道的设计结果进行了比较,表明该系统在不牺牲优化目标的条件下,能够设计出流程结构更简单的用水网络.     

遗传规划与模拟退火的联合算法在精馏过程综合中的应用

提出了一种可用于多组分精馏流程综合的遗传规划与模拟退火的联合算法:应用遗传规划法确定最优的精馏流程结构;应用模拟退火法确定流程中各精馏塔的最优操作参数值。该方法具有自动搜索功能,并可实现结构变量和连续变量的同时优化。实例表明,该方法为多组分精馏流程的综合提供了一种有效的解决方法。     

基于道路出行者行为的大型活动停车模型

针对高速公路驾车出行的观众,在出行分布和交通分配混合模型基础上发展了大型活动停车场模型。出行者选择停车场的行为采用了基于Logit的效用模型,考虑了驾车时间、停车费用、公交费用和行走费用等主要因素。通过将停车场与场馆间的路段转化为场馆吸引度,使得单目的地停车场网络转化为固定出行多目的地的网络。建立了等价的数学规划模型描述该均衡分配,并证明了其等价性。实验表明,该模型的数学规划模型可以描述基于高速公路出行的大型活动停车选择行为。     

遗传规划研究的现状及发展

遗传规划(GP)是一种关于产生问题解的计算机程序或者其他复杂结构的自动方法。它被成功地应用于自动设计、模式识别、机器人控制、神经网络结构的合成、符号回归、音乐和图像产生等难题。本文描述了遗传规划中的基本算法、理论及各种改进方法，讨论了遗传规划的关键技术，介绍了一些典型的实现系统及主要的应用领域，并指出了遗传规划的发展动向。     

一种集成仿真的快速定制设计方法

针对制造业自动化整线或单元的设计和验证的过程,提出了一种集成仿真的自动化生产整线或单元定制设计方法OiS(Optimization integrated Simulation).基于三维仿真软件Demo3D,搭建整线定制化平台,通过迭代式地调整仿真模型的配置与执行引擎的算法结构,实现定制整线或单元仿真模型配置和执行过程的并行优化.该设计方法能够实现生产线的快速定制、缩短设计开发周期、减少设计和验证成本.     

传感器布置及结构损伤识别的优化方法

假设测试噪音空间非均匀分布的情况,研究了传感器最优布置问题,提出了针对结构损伤识别的传感器最优布置方法。基于结构损伤演化过程的物理特征,将结构损伤识别问题等价为一个优化问题进行求解,通过采用同步优化策略,避免了结构动力特征方程的求解和动力参数灵敏度的计算。算例分析表明,根据传感器布置方案获得的测试数据以及同步优化模式,能够准确高效地得到存在噪音下的结构损伤位置和损伤程度等损伤识别结果。     

无线传感器网络节点的有效能耗最小化策略

如何有效利用节点能量并延长网络的生存期是研究无线传感器网络的一个核心问题。对比拓扑控制策略,能量有效路由策略以及休眠管理的研究,提出有效能量最小化策略(MEPP)。该策略结合前3种类型策略的特点,在网络中活动节点和传输能耗配置的基础上,将降低节点能耗视为求解一般最优化问题。最后给出一个有效能量最小化策略的算法,达到延长网络生存期的目的。     

全球能源互联网受端特高压网架双阶段优化

特高压作为全球能源互联网的关键支撑,其规划将影响世界能源的安全性和经济性,针对受端特高压电网的规划问题,综合落点布局和网架结构调整,提出双阶段优化方法。在第一阶段,以最大化受端交流系统强度、静态电压稳定性和最小化网络有功损耗为优化目标,构建三目标优化模型对特高压落点进行规划,采用归一化方法和标量化方法求解。在第二阶段,以短路电流和性能代价比为指标,基于BPA软件,对受端网架结构进行优化调整。以山东电网特高压网架规划为例进行仿真,结果表明落点优化布局方案与实际情况相符,提出方法能够有效保证特高压接入后电网的安全、经济运行。     

改进的连续Hopfield网络求解组合优化问题 ——以TSP求解为例

利用神经网络求解组合优化问题,是一种有效的途径。对连续Hopfield网络的数学模型及稳定性进行了分析;探讨了组合优化问题的神经网络求解方法,针对传统方法参数配置复杂、收敛速度慢等不足,提出了改进算法;最后,通过系统仿真与性能测试验证了该算法的可行性。     

进化Elman神经网络模型与非线性系统辨识

建立了一种采用改进的自适应遗传算法实现动态递归的进化E lman神经网络模型。提出了对网络的结构、权重、结构单元的初始输入和自反馈增益因子同时进化的学习算法。用初始状态优化的E lman网络集成反馈学习算法和E lman网络在线训练两种动态辨识算法形成的集成化动态递归网络辨识算法,实现了超声马达的速度辨识。模拟结果表明,提出的算法不仅实现了动态递归网络的全自动优化设计,而且明显提高了动态递归网络模型辨识算法的收敛精度,为非线性系统辨识提供了一条新的途径。     

自动监控系统软硬件的完整解决方案

提出了一种基于LonWorks网络控制技术和组态软件的自动监控系统的解决方案，充分发挥了组态软件在构建系统人机界面方面和LonWorks技术在组成控制网络时的优势，使之两者相结合，完成了自动监控系统的方案设计，并在某农药厂的污水处理系统中投入使用。实践证明了该方案的有效性和易实现性。     

给水管网管径组合优化的极大极小蚁群算法

蚁群算法作为模仿蚂蚁寻找食物的进化算法已经成功的应用于许多组合优化领域.针对其在给水管网管径组合优化设计过程中的计算时间长,易陷入局部极小点等问题,提出了单只蚂蚁更新外激素值,并使外激素值限定在一定范围内的基于二进制编码的极大极小蚁群改进算法,并编制了相应的程序代码.将该方法运用到某小区管网的管径组合优化,结果表明,改进的蚁群算法与基本的蚁群算法相比,更容易实现全局最优解,且计算时间较短.     

基于FCND问题的食品冷链运输网络优化

将多商品流网络设计应用到食品冷链物流运输网络的优化之中,来解决一类多商品运输网络优化设计问题,优化设计的目的是在满足一定食品冷链运输服务水平的前提下,有效控制整个食品冷链运输网络的成本。建立了一个能够描述运输网络决策的多商品运输网络设计问题的优化模型,并使用添加／删除算法对模型进行求解分析,最后的算例计算结果验证了模型的合理性和算法的有效性。