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991.
针对带有时问不确定件的复杂生产过程调度问题,提出一种基于符号演绎的调度方法.首先将时间的不确定性信息看作符号型数据,并提出一种用于处理这些符号型数据的基于不确定区间的符号演绎方法;然后将此符号演绎方法与遗传算法相结合,提出一种预排调度计划与实时调度规则相结合的调度方法来求解上述复杂生产调度问题.实验表明,将基于符号演绎的调度方法用于求解带有时间不确定性的复杂生产过程调度问题,能够取得较好的调度效果. 相似文献
992.
针对无线自组对等网中逻辑拓扑与物理拓扑之间的失配问题,综合节点位置信息和分布状况,构造出具有静态拓扑相关的无线自组对等网.通过中心节点获取网络拓扑的变化信息,将节点标号的最佳分配转化为最大旅行商问题.同时,采用模拟退火算法进行优化求解,实现了网络的动态拓扑感知性.仿真结果表明,该对等网在资源定位过程中,访问路径明显缩短,时延和数据丢包率明显减小. 相似文献
993.
基于改进模拟退火混合算法的移动机器人全局路径规划 总被引:3,自引:1,他引:2
利用改进模拟退火算法与共轭方向法组成混合全局优化算法,对移动机器人全局路径规划进行求解.该混合全局优化算法先用共轭方向法搜索局部最优解,再用改进模拟退火算法跳出局部最优解,依此更新温度值.如此反复操作,直至找到全局最优解.仿真结果表明该算法具有较好的优化效果,能快速收敛到全局最优解. 相似文献
994.
对永磁直线电动机伺服系统提出非线性自适应鲁棒控制器的优化设计方法。在永磁直线伺服系统非线性数学模型的基础上,为实现对速度和电流的准确跟踪,建立了误差系统的动态模型。将跟踪和干扰抑制归结为非线性自适应鲁棒控制器设计问题,通过构造存储函数得到自适应鲁棒控制器的定理,以及电阻和电感的辨识算法。证明定理给出的控制器能满足干扰抑制和系统的渐近稳定。最后,用遗传算法对控制器的参数进行优化。仿真结果表明,用该方法设计的系统能很好的抑制扰动和跟踪给定,满足对高性能数控机床永磁直线伺服系统控制的要求. 相似文献
995.
研究了实时电力系统中输电阻塞管理的成本控制问题.针对同时开放发电侧和负荷侧的情形,引入阻塞率因子,建立了新的阻塞费用优化模型.基于minimax思想和模拟退火算法,将实时阻塞管理问题转化为最大输电阻塞时调整费用最小的非线性规划问题,得到了全局最优解.仿真结果表明,改进的优化模型可有效缩减和控制调整费用,所设计的算法简单可行且安全可靠. 相似文献
996.
建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原理基础之上的支持向量机(SVM)在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此将支持向量机理论应用于电力负荷预测可以获得很好的效果,但是传统SVM回归预测算法对于不同的样本均采用相同的参数,无法体现各样本的重要程度的区别,而且将支持向量机理论应用于实际中也存在对样本数据进行特征选择和对支持向量机模型参数进行选择的问题。因此提出了将遗传算法应用于短期的电力负荷预测中来对加权支持向量机模型进行特征选择和模型参数确定。 相似文献
997.
将遗传算法应用于机器人的全局路径规划,并在AS-R移动机器人上进行了实验研究.首先用栅格法对机器人的工作环境进行划分,得到机器人的环境模型;其次采用遗传算法进行路径搜索,并引入多种遗传算子,增强了算法的实用性.在AS-R机器人上采用VC开发,并在5×5的栅格环境中进行路径规划研究.实验结果表明,遗传算法结合栅格环境对移动机器人进行路径规划,具有简单且通用的效果,所得的折线路径也更适合于机器人进行轨迹跟踪. 相似文献
998.
以多峰RBF神经网络模型为例,研究了结合Matlab神经网络工具箱和遗传算法工具箱建立神经网络模型并求解模型的全局最优解,同时比较该模型中不同交叉算子对遗传算法全局寻优能力的影响.结果表明,采用启发式交叉算子能有效抑制遗传算法的早熟,提高其全局寻优能力,为用遗传算法解决多峰神经网络模型全局最优化问题提供了一种有效的途径. 相似文献
999.
针对最小二乘支持向量机(LSSVM)存建模中的重要参数如何选择问题.提出利用具有随机性、遍历性及规律性的混沌优化算法对LSSVM建模过程中的参数进行优化搜索,为了加快对较大搜索空间中的搜索速度,提出变尺度混沌优化算法与遗传算法相结合遗传算法的组合算法对LSSVM中的参数优化.组合算法克服了单一算法存在的早熟、局部收敛及寻优速度慢等问题,把混沌变最种群映射到LSSVM参数取值区间.按照遗传算法训练,同时利用训练集训练LSSVM,最终得到参数优化值.将该方法应用的谷氨酸发酵过程的建模研究,取得了较高建模精度,提高发酵过程资源利用率的同时增加了谷氨酸产量. 相似文献
1000.