基于改进免疫算法的有能力约束车辆路径问题

针对遗传算法、免疫遗传算法在解决车辆路径问题(VRP)中存在的问题与不足,提出了一种改进免疫遗传算法。该算法主要在检查个体的多样性程度方面进行了简化,运用多样性指数阈值控制种群个体的多样性。通过有能力约束VRP的实验验证了新算法,得到了满意的效果。     

免疫遗传算法在配电网重构中的应用

配电网具有闭环设计、开环运行的特点。本文提出免疫遗传算法的方法来解决配电网重构问题,以减小网损。配电网重构属于大规模、混合整型、非线性组合优化问题。免疫遗传算法在传统遗传算法的基础上,借鉴生物免疫机制中的抗体的多样性保持策略和记忆抗原的特点,大大提高了算法的全局搜索和局部搜索能力。该算法将遗传算法中的二进制编码改进为整、实数混合编码,提高了计算速度和精度,同时引入了疫苗接种概念,能有效抑制算法在进化过程中退化现象。实验表明,免疫遗传算法具有更好的全局收敛性,同时加快了计算速度。     

基于改进免疫遗传算法的网格任务调度

为改进网格计算中任务调度的低效问题,采用十进制的实数编码规则产生初始抗体群,由免疫遗传算法经过克隆和变异算子生成资源集合中的蚁群信息素,进而利用蚁群算法的并行性展开全局搜索,通过CloudSim仿真平台进行模拟,与粒子群算法及蚁群遗传算法进行对比,结果表明,改进的免疫遗传算法能够大幅提高网格计算任务调度效率,有效地解决网格任务调度问题.     

免疫遗传算法的现状和展望

介绍了基本遗传算法和免疫遗传算法,重点分析了免疫系统对遗传算法的改进。结合混沌搜索的思想提高了算法运算的效率,并对免疫遗传算法的研究方向做出展望。     

关于生物免疫遗传算法收敛性的一般讨论研究

针对免疫遗传算法收敛性质的研究非常缺乏,提出了利用随机过程理论和引入遗传吸收率、散射率
参数进行分析的方法.通过数学建模证明了免疫遗传算法所形成的种群序列的强马尔可夫性, 利用遗传吸
收率和散射率的计算，证明了在时间趋于无穷的情况下，该免疫遗传算法的概率弱收敛性.采用遗传吸收
率、散射率和小生境技术对于防治早熟概率的详细计算和对混沌算子的分析，得到了该免疫遗传算法实际
收敛效果的量化表示.研究结果表明, 该方法能简化分析计算过程，对于算法效果的改善、算法运行时的
参数选择具有较好的指向作用.     

基于改进免疫遗传算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化是保证系统电压质量、降低网损的重要措施.基于遗传算法、免疫算法的优缺点,提出一种应用于电力系统无功优化的新算法-改进的免疫遗传算法.对IEEE-30节点系统的仿真表明:该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛.     

用免疫遗传算法实现配送路线求解

合理的配送路线可以提高物流配送的效率。针对遗传算法局部搜索能力较差的缺点,提出将免疫算法与遗传算法相结合的遗传免疫算法来对物流配送路线进行优化。采用免疫检测与免疫选择对遗传算法进行改进,并阐述了免疫算法求解配送最优路径的步骤。实例证明,免疫算法能较好地解决遗传算法中出现的退化现象,而且使收敛速度显著提高,具有良好的局部与整体收敛性,是有效可行的。     

基于多目标优化的免疫遗传算法 在Matlab环境中的实现

阐述了基于多目标优化的免疫遗传算法基本原理，合理地在抗原聚类算法中引入孤立度算法。在该算法中，将优化问题的可行解对应于抗体及pareto最优个体对应于抗原，并运用改进的抗原聚类算法不断更新抗原群中的抗原，从而得到分布均匀的pareto最优解。并探讨了在Matlab环境下应用免疫遗传算法实现多目标优化，主要对增强度计算、pareto求优、抗原聚类等进行了算法实现。并以实例说明其在Matlab环境中实现的可行性。     

求解非满载车辆调度问题的免疫遗传算法

非满载车辆调度问题是车辆调度问题中的一个基本问题,由于它是一个典型的NP难题,传统方法的求解结果往往不能令人满意.曾有研究将传统的遗传算法用于求解非满载车辆调度问题,但是由于遗传算法在遗传后期的波动现象,导致了迭代次数过大和准确率不高.该实验根据生物免疫系统的机理提出的免疫遗传算法,结合了遗传算法的进化操作和生物免疫中的浓度机制,通过抗体的期望繁殖率实现对抗体的促进和抑制,改善未成熟收敛.该算法是在传统遗传算法全局随机搜索的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了传统遗传算法的群体多样性,通过与遗传算法的比较,结果表明,该算法不仅收敛,而且具有更好的全局和局部搜索能力和收敛速度.     

基于妥协方法的免疫算法

免疫算法已开始成为计算智能研究的一个热点.文中提出了一种新的免疫算法-基于妥协方法的免疫算法.在介绍了妥协方法的理论基础上,对免疫算法进行了设计,针对TSP问题进行了验证实验,并与标准遗传算法进行了对比分析.实验结果表明该免疫算法不仅是有效的,也是可行的,具有很强的问题求解能力.     

基于遗传算法的多目标双行车间布局改善方法

在原有布局的基础之上,对双行布局车间进行布局改善。建模过程中,以物料搬运成本、改善过程中产生的设备移动成本,以及基于生产节拍的效率成本作为目标,同时考虑到了车间中的通道和各设备的搬运出入点,应用遗传算法进行求解,并进行了适应度函数的尺度变换以避免早熟。通过实例演示了该布局方法的操作过程及有效性。     

基于改进免疫遗传算法的网络优化设计

为了解决传统方法难以实现网络规划的组合优化问题, 采用改进免疫遗传算法对网络规划进行求解, 提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力。优化模型以网络架构费用最小为优化目标, 以同媒体施工、节点有限负载、网络辐射性连通为约束条件, 通过免疫规划进行网络结构的设计。进化实例表明, 改进免疫遗传算法与传统遗传算法相比, 具有较强的自适应能力和较好的效果。     

基于改进遗传算法的车间布局重构

以车间设备的多行布局为研究对象,建立以设备序列和间距为决策变量、以最小化车间物流总费用为目标的车间布局重构数学模型。采用遗传算法进行求解,对染色体编码和遗传算子进行了改进。结合某凸轮轴加工车间实例,剖析该车间现有布局存在的问题以及重构的必要性,比较布局重构前后的物流费用,验证了车间布局重构数学模型和改进遗传算法的有效性。     

Application of Genetic Algorithm in the Layout of Fixture Components

Automation in the layout of fixture components is important to achieve efficiency and flexibility in computer aided fixture design.Based on basic genetic algorithm and particulars of different fixture components,a mathod of layout space division is presented.Such techniques as suitable crossover rate,mutation rate and selection arithmetic element are adopted in the genetic operation.The results show that genetic algorithm can cffectively be applied in the automatic layout of fixture components.     

虚拟车间设备布局优化的三维可视化研究

研究了基于虚拟现实技术和遗传算法的设备布局优化的三维可视化问题,采用遗传算法作为车间设备布局优化的计算算法,并应用于Multigen-Paradigm公司的Vega环境下建立的虚拟车间系统,通过遗传算法优化模块得到布局文件在虚拟车间中显示三维的优化结果,同时可以在系统中进行实时浏览和生产过程的仿真.     

基于遗传算法的可重构制造单元设备布局优化方法的研究

可重构制造单元设备布局对制造系统的物料传输、生产效率和柔性都有着重要的影响，如何设计一个具有足够柔性的设备布局一直是工业界的一个难题。本文引入了一种适用于可重构制造环境的阵列式混合布局形式，并利用遗传算法对阵列式结构的每一行进行了优化。     

SLP在液压件厂平面布置中的应用

介绍如何利用SLP对某液压件厂进行总体的平面布置设计;通过对该液压件厂基本要素分析和作业 单位之间的物流分析,运用经典的系统布置(SLP)理论求得设施间的相互关系;根据物流关系确定目标参数值,采用 遗传算法求解具体的平面布置优化方案;最后对优化的平面布置方案用成本比较法进行评估,证明了用SLP进行平 面布置的可行性和优化性。