混合遗传算法在车间作业调度问题中的应用

本文在对车间作业调度问题及其调度方法进行描述的基础上，将模拟退火算法引入遗传算法，提出了混合遗传算法(GASA)，并将其应用于解决车间作业调度问题。     

混合蚁群算法在水库群优化调度中的应用

针对梯级水库群优化调度问题的特点,建立蚁群算法求解多阶段最优化问题数学模型.把水库的运行策略转换为水库水位变化序列,通过一定的编码形式分别将其表示人工蚂蚁的路径.人工蚂蚁在满足一定的约束条件下,按预定的目标函数评价其优劣.针对蚁群算法在优化过程中出现搜索时间较长和早熟停滞现象,提出了具有变异特征混合局部优化算法的蚁群系统(MSA-ACS).然后将MSA-ACS和蚁群系统(ACS)分别用于求解雅砻江梯级优化调度问题,通过对优化结果和计算时间的对比分析,验证了改进方法的有效性.该改进方法获得了比较满意的解,不仅能提高蚁群算法的收敛性能,还能增强解的稳定性.     

工程结构优化设计的混合遗传算法

根据工程实际，充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求，建立了工程结构优化设计模型。为了改善遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等缺点，提出一种离散变量结构优化设计的三等分割算法，并与标准遗传算法结合成混合遗传算法。对25杆框架结构优化设计，结果表明，这种混合遗传算法的收敛特性得到很好的改善，即发挥了三等分割算法省时、局部搜索能力强的特点，又发挥了遗传算法全局性好的特点，是有效的工程结构优化设计方法。     

基于混合遗传算法的分布式车间作业调度问题

分布式车间作业计划与调度是一个典型的组合优化问题,而组合优化问题是遗传算法求解的领域.本文描述了分布式车间作业调度问题及其调度方法,结合分布式车间生产模式的实际情况,将模拟退火算法引入自适应遗传算法,提出了混合遗传算法(GASA);详细地阐述了分布式车间作业计划与调度问题的解决策略和操作过程,并以甘特图的方式给出了计算结果.与其它方法比较,混合遗传算法是解决分布式车间作业计划与调度问题的更为优良的方法.     

水库群优化调度中的多层次分解组合优化算法

随机动态规划(SDP)在水库群优化调度中会导致“维数灾”问题,也难应用于多年调节水库。提出了一种水库群优化调度的多层次分解组合优化算法,其包括应用于多年调节水库SDP操作的均匀下泄流量算法,把库群优化问题分解为第1层次的单库SDP优化,然后应用改进的遗传模拟退火算法(GASA)对单库结果进行第2层次的组合优化。在贵州乌江梯级水库群中长期发电优化调度研究中,获得库群多年平均发电量94.72×108 kW·h,大于GA、SA和SDP单独运用的结果,运行速度也较SDP快。结果说明,提出的多层次分解组合优化算法是一种新的有希望的水库群优化调度方法。     

基于下降搜索的混合遗传算法

针对基本遗传算法局部搜索能力不强的问题,提出一种将下降搜索与遗传算法相结合的混合遗传算法,其中下降搜索的优化方向利用每一代中最劣个体所包含的优化信息获得.数值计算表明,该混合算法可加速算法的收敛,具有良好的优化性能和函数适应能力.     

应用于换热网络优化的混合遗传算法性能研究

换热网络综合优化属于系统热集成技术的重要研究方向。换热网络综合优化技术研究对于节约能源、保护环境和提高高耗能企业的市场竞争力具有重要意义。然而,由于换热网络综合优化模型本身属于MINLP问题,形式复杂且解空间大,经典的梯度寻优很难凑效。本文建立了以年总费用函数为优化目标的换热网络综合优化模型,提出了应用改进的混合遗传算法用于换热网络综合优化,并以基本遗传算法为对照,对混合遗传算法的用于换热网络综合的性能进行了研究。实例研究表明改进的混合遗传算法能更有效地进行换热网络综合优化。     

离散变量结构优化设计的混合遗传算法

以力学准则法为基础，提出了一种求解离散变量结构优化设计的拟满应力方法；这种方法能直接求解具有应力约束和几何约束的离散变量结构优化设计问题。通过在遗传算法中定义拟满应力算子，建立了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法－拟满应力遗传算法，算例表明这种混合遗传算法适用性广，具计算效率高。     

基于蚁群算法的水库调度图优化研究

在满足发电保证率的条件下,以年均发电量最大为目标,建立了基于模拟的水库调度图优化模型。通过混合编码描述调度线的形状,采用蚁群算法优化关键点,求解模型。以隔河岩水电站为研究背景,开展隔河岩水库优化调度图编制研究。计算结果表明,较原设计方案,水库优化调度图年均发电量可提高0.32亿kW.h,提高幅度约1.21%,经济效益显著。     

供水系统直接优化调度遗传算法求解模型研究

针对目前我国完全采用微观模型的方法难以满足供水系统优化调度的要求的现实，以测压点压力
宏观模型、水源供水量和水源供水水头之间的关系模型替代复杂的管网水力平衡方程，并以每一泵站每
时段应有水泵运行求得的出水量和管网求得的需水量相等的条件,建立了大型供水系统的多目标混合离散
变量的直接优化调度模型.利用遗传算法对直接优化调度模型进行求解，提出了对各种约束条件处理的方
法;针对遗传算法容易早熟等的不足，提出将遗传算法和模拟退火技术相结合，并采用自适应交叉和变异
率的解决方法.算例计算表明，该算法具有较强的适用性.     

基于最优保存并行混合遗传算法的直接盲信号检测

针对现有的盲均衡遗传算法适应度函数构造复杂,辨识信道结构简单,只能在连续空间搜索的问题,本文借助接收数据阵补投影算子对待测发送序列向量的零化作用,把信号盲检测问题转化为整数约束下的二次规划问题,提出了基于最优保存并行混合遗传算法的直接盲信号检测的方法。本文所用遗传算法的特点是:适应度函数是针对被检测序列直接构造的,编码空间与遗传空间一致,搜索是离散、有限的,最优保存策略保证算法每一步搜索能够保存最佳基因。仿真结果表明,该算法收敛速度快,性能稳定。     

基于遗传算法的水电站优化调度研究

用基于十进制编码的遗传算法研究水电站优化调度问题 ,与通常采用的基于二进制编码的遗传算法相比 ,采用十进制编码 ,避免了由于二进制编码串很长而造成的算法搜索效率低的缺陷 .实例计算中 ,以动态规划法求得的优化解为比较基础 ,采用十进制编码较之二进制编码在相同进化内更接近最优值 ,运行速度大大加快 ,提高了算法的运行效率     

改进差分进化算法在梯级水库优化调度中的应用

针对标准差分进化算法缺乏全局与局部搜索的动态调整,进化后期由于种群多样性降低,算法极易陷入局部最优的问题,采用控制参数的余弦函数调整策略,并提出综合分布参数概念,根据种群个体进化过程的特点及算法的阶段特性,自适应调整算法的控制参数及进化策略.通过对工程实例的模拟计算,其结果表明了改进的差分进化算法在解决水库优化调度问题上的有效性.将改进差分进化算法的计算结果与POA及标准差分进化算法进行比较分析,充分体现了改进差分进化算法的优点.     

Simulation platform of economical operation and dispatch for power plant based on float-coded genetic algorithm

This paper discusses a float-coded genetic algorithm and its application to the optimization of the power plant operation concerning the simulation problem of economical operation for power plant systems. The method proposed realizes the load optimization between generating units of power plants and their loads, solves the problem of influence of a unit plant pause spoilage and load variance on the optimal plant combination and load, and finally establishes a simulation platform for the power plant economical operation.     

轴辐式网络快递货运问题的混合遗传算法求解

目前具有区域集散地群的轴辐式网络快递货运是快递运输的主要形式。此类网络的物流优化1＂-3题是快递公司获得最佳效益所面临的关键问题。本文分析了轴辐式网络快递货运的特点,提出了单一轴点轴辐式网络快递货运问题的混合遗传算法求解办法。该算法采用混合编码方式,并将货运站车辆调度算法嵌入到遗传算法中形成混合遗传算法。实验结果表明,本文算法给出的轴辐式网络快递货运集散地群划分方案和货运站车辆调度方案合理可行,能达到节省运营成本的目的,从而使企业获得较好的经济效益。     

多约束条件下自动配棉的混合遗传算法

现有自动配棉方法求解的问题规模不大或者不易找到最优解,为此建立了一个多约束条件下自动配棉问题的数学模型.基于基本遗传算法,采用罚函数法处理多个约束条件,通过对种群进化程度进行监控并适时地增大选择压力,形成求解自动配棉问题的基于自适应罚函数法的混合遗传算法（MGA1）.进一步提出了求解自动配棉问题的基于模拟退火算法和隔代相传策略的混合遗传算法（MGA2）.以企业实际棉批库存与质量数据为例进行实验验证,结果表明,对于中小规模的配棉问题,MGA2具备较好的寻找最优解和较优解的能力,并且其解表现出多样性的特点;而对于大规模的配棉问题,MGA1保持良好的收敛性,能够找到比MGA2更好的最优解和较优解.     

混合遗传算法在输电塔阻尼器优化布置中的应用

以输电塔阻尼器优化布置方法为研究对象,提出了一种多目标优化的混合遗传算法.该算法将遗传算法与劣出优入算法相结合,选取输电塔的H2和H∞范数、阻尼器的总量与阻尼器平均耗能作为优化的目标函数,对输电塔阻尼器的布置方式进行了优化.通过对多个优化方案的比较分析说明,应用该方法并合理选用目标函数得到的阻尼器优化布置结果,不仅有效的控制了输电塔的风振,同时减少了需要安装的阻尼器数量.     

基于遗传算法的IC自适应系统设计

提出了一个基于遗传算法的仿人智能控制器自适应控制系统,解决一阶纯滞后对象的控制问题.采用基于遗传算法的系统模型参数辨识和智能控制器参数优化,依据系统辨识的结果自适应调整仿人智能控制器参数.在系统参数变化时,可以自动根据系统参数变化修正控制器的控制参数,使系统保持稳定并运行在优化状态中.