基于单亲遗传算法的区域供冷系统管网的布置优化

区域供冷树状管网布置优化属于典型的组合优化问题.针对区域供冷管网系统特点,建立了以管网年度费用最小为优化目标的数学模型和约束条件.以图论和遗传算法为理论基础,应用改进的单亲遗传算法对区域供冷树状管网进行了优化布置,并对编码方案.遗传算子设计,适应度函数进行了设计.应用实例表明,单亲遗传算法直接以管网年度费用最小为优化目标,能够获得年度费用最小的布置方案,与Dijkstra算法对比,算法的寻优效率较高,收敛性和稳定性较好.     

基于蚁群算法的配水树状管网优化布置

配水树状管网优化布置属于典型的组合优化问题.本文应用图论和蚁群算法进行配水树状管网优化布置,分别用管网总长度最短和管网投资最小作为优化目标,并用算例与Dijkstral算法、Kruskal算法和单遗传算法相比较.研究表明该方法是可行和有效的,能减小管网工程投资和提高设计效率,在给排水管网优化布置中有较为广阔的应用前景.     

基于遗传算法的陶瓷配方优化设计

为优化陶瓷配方,以绝对误差为目标函数建立了陶瓷配方优化模型,并采用标准遗传算法进行了配方设计.针对标准遗传算法中出现的早熟、运行效率低等问题,从种群设定、编码方式、操作算子等方面对算法进行了改进.经100次的配方实验表明,改进遗传算法配方精度的绝对误差仅约为0.1,显著优于标准遗传算法.     

改进遗传算法的液压锚杆钻机冲击机构的优化设计

改进了遗传算法的适应度、交叉算子及变异算子,即依据统计规律求概率适应度;对交叉算子的改进,将在随机配对交叉基础上引入人工干预思想;在处理变异算子时引入了人工诱变的思想.采用这种改进的遗传算法优化液压锚杆钻机冲击结构的设计参数.通过优化设计计算结果表明,该改进方法在钻机其他结构理想设计的情况下能使钻机的工作效率从70.8%提高到75.6%,同时这种改进遗传算法也为钻机的其他结构优化设计提供了一种很好的优化方法.     

基于遗传算法的成品油树状管网优化布置

考虑到成品油管网各参数的波动,采用多目标加权法,以生命周期内管道与罐区的投资与维护费用现值、能耗费用现值及混油处理费用现值之和为目标函数,管网布置情况为决策变量,建立了成品油树状管网优化布置的数学模型,并采用遗传算法进行求解.该算法原理清晰,能快速搜索到令人满意的有效解.计算结果表明:利用遗传算法所得的最优解比Krus...     

基于遗传算法的灌溉管网同步优化研究

针对目前灌溉工程树状管网优化中存在的将管网与管径分步研究未能实现同步优化及农业灌溉供水成本过高等问题,以管网管长、管径以及水泵的扬程为变量,以灌溉供水成本最低为目标函数,建立了灌溉管网系统的优化模型,采用管网布置与管径同步优化的整数编码方式,运用遗传算法求解目标函数的最优解。实例证明,遗传算法可以有效并快速地同步优化整个灌溉管网系统,得到灌溉供水成本最低的方案,保护了用户的利益,为今后类似同步优化问题提供了借鉴。     

基于爬山算子和适应值共享的改进遗传算法

提出了一种基于爬山算子和适应值共享的改进遗传算法,将局部搜索算法与遗传算法有效结合,增强了遗传算法的搜索能力.爬山算子以黄金分割法为基础,依次对个体每一维进行优化.数值实验证明,改进后的新算法优于当前一些较好的遗传算法.新算法既有较快的收敛速度,又能以较大概率搜索到优化问题的全局最优解.     

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。     

基于分割树遗传算法的空间布局多目标优化研究

在分析单目标平面布局优化不足的基础上,构建了多目标的车间空间结构布局的非线性规划模型,弥补了传统车间布局过程中对高度、车间空间约束等因素的忽略;同时利用分割树、波兰表达法和遗传算法相结合的方法,对染色体编码和遗传算子变异进行了有效的改进,大大提高了搜索速度.并以某机械加工企业的油缸车间为例,对其布局进行优化,最后画出更加切合实际需求的车间布局图.     

考虑 ＡＧＶ 路径规划的智能制造流水线车间布局研究

智能制造车间以自动导引车（Ａｕｔｏｍａｔｅｄｇｕｉｄｅｄｖｅｈｉｃｌｅ,ＡＧＶ）作为重要的物流运输载体,现有的研究多采用智能制造车间布局和 ＡＧＶ 路径分步骤优化的方式,导致 ＡＧＶ 运行效率不高,无法达到最优布局等问题。为此,以智能制造流水线车间为对象,设计了以物流量最小及 ＡＧＶ 路径 最短为目标的考虑 ＡＧＶ 路径规划的智能制造流水线布局优化模型;研究了改进遗传算法的交叉算子,将编码转变为矩阵形式建立邻接表,改进临边重组法;研究了改进遗传算法的变异因子,将基因编码划分为若干个基因串,在基因串内进行变异操作。提高了算法的效率和精度,并用算例验证了其可行性和有效性。     

基于遗传算法的雨水管道系统优化设计

建立了一个雨水管道系统优化设计模型，并应用遗传算法求解管网投资最小的最优设计方案，该方法以管段设计流速为决策变量，采用浮点数编码方式将优化问题的解表达为染色体，设计了相应的适应度函数、交叉算子和变异算子，与传统设计方法相比，遗传算法所得到的最优设计方案可比原设计方案节约投资19．38％。研究表明，应用GA进行城市雨水管道系统优化设计是一种可行且非常有效的新方法，不仅可以找到最优设计方案，而且可以为决策者提供多种优化设计方案，为进行方案评价和决策提供可靠依据。     

带有顶端增强算子的遗传算法

二进制编码遗传算法是基于演化和自然选择模型的全局优算法,加速算法的寻优速度具有重要价值,受生物界“王者”现象启发,结合内插外推理论,设计了一种加速遗传算法的顶端增强算子,该算子着眼最优个体群,以赋予适应值最大的个体群更多的操作,顶端加强算子的引入,加强了遗传寻优算法的方向性,有效地防止了算法陷入伪极值点,从而大大提高了算法的收敛速度,该算法不要求被寻优函数连续可微,不增加求解系统的次数,其增加的计算量极小,给出使用该算法对两个遗传法测试函数寻优和一个小规模的神经网络系统训练的算例,并与基本遗传算法进行了比较,仿真结果验证了该算法的有效性。     

带有成长算子的遗传算法

提出了伪极值点的概念,举例说明了由于遗传算法随机性强使得二进制码遗传算法极易陷入伪极值点,致使算法收敛速度缓慢的问题,设计了一种适合于二进制编码遗传算法的成长算子,该算子的引入,加强了算法的方向性,有效地防止了算法陷入伪极值点,从而大大提高了算法的收敛速度。     

基于RBF直齿圆锥齿轮遗传算法优化设计

提出了一种基于RBF网络和改进遗传算法的齿轮优化设计方法。该方法首先利用RBF网络映射优化中的图表问题,提高了优化设计的效率;然后利用改进的自适应遗传算法进行优化设计,提高了齿轮设计的精度。通过直齿圆锥齿轮的优化设计,以及与其它方法的比较,说明该方法是有效的。     

一种基于特殊个体的改进遗传算法

提出了一种不需要变异操作,只由交换操作就能遍历搜索空间所有状态点的改进遗传算法。这种算法通过在种群中增加两个特殊个体,就足以提供交换所需的基因材料。在计算量上这种算法比简单的遗传算法明显要小,仿真结果证明了这种算法的可行性     

基于遗传算法的煤与瓦斯突出影响因素研究

针对采用BP神经网络对煤与瓦斯突出预测时的过学习现象,引入遗传算法对煤与瓦斯突出的影响因素进行选择,并建立了以筛选出的变量作为输入的优化BP网络预测模型.遗传算法中染色体采用二进制编码,个体适应度函数引入了惩罚函数,并对基本遗传算法的遗传操作算子进行了一定的改进,最后利用平煤八矿煤与瓦斯突出的实测样本,在MAT-LAB2009b环境中对上述算法进行仿真研究.结果表明,以遗传算法筛选出的变量作为输入建立的预测模型的输出结果的拟合效果变好,预测精度提高,建模时间缩短.     

基于改进离散粒子群算法的限流措施优化配置

为求解实际电力系统中的限流措施优化配置问题,对传统粒子群算法（PSO）进行改进,提出一种改进离散粒子群算法（MDPSO）.此MDPSO算法采用二进制结合十进制的编码方式,并引入置0算子,优化初始种群,同时引入单方向的变异算子,防止算法陷入局部优化解.应用此算法对新英格兰39节点系统和中国西部82节点系统进行限流措施优化配置计算,并同遗传算法（GA）和普通离散粒子群算法（DPSO）进行比较,仿真结果表明,MDPSO算法是有效可行的.     

基于遗传算法优化的神经网络PID控制器

提出了一种新的改进遗传算法优化的神经网络PID控制器。该方法设计了基于性能指标的适应度函数、自适应的交叉概率、变异概率,引入移民的遗传算法,从而有效地抑制了早熟和维持种群多样性,保证了得到的优化参数为最优参数。该方法为非线性被控对象的控制提供了一种最优参数控制器设计途径。仿真结果证明:利用改进遗传算法设计的控制紧闭环性能优越,鲁棒性强。     

改进遗传算法在WiMAX基站选址问题中的研究（增刊）

针对无线网络规划优化中基站选址问题，建立了一种适用于WiMAX基站选址问题的模型。利用遗传算法中的一些算子所具有的选择、交叉、变异和迁移等特性，提出了改进的遗传算法，设计了一种高效的十字搜索算子(CSO），并将其应用到WiMAX基站选址问题的研究中。仿真结果表明，所提出的改进的遗传算法与基本遗传算法和已有算法相比，收敛速度大大提高，并能在理想的迭代次数内得到全局近似最优解，搜索效果优于已有算法。     

城市供水管网优化设计两步法

为改善城市供水管网的设计方案,从经济性和可靠性角度出发,应用数学建模与最优化理论,对城市供水管网优化设计进行系统研究.提出两步优化的思想,即首先进行供水管网拓扑结构优化,然后进行管径组合方案优化.供水管网拓扑结构优化以单位流量年计算费用作为管段的权值,采用改进的狄克斯特拉算法进行求解,管径组合方案优化采用遗传算法进行求解.分别编制相应计算程序,对某一管网进行优化设计.研究结果表明由该方法产生的优化设计方案在经济性、水力性和可靠性方面均好于传统设计方案,同时两步优化的解无论在收敛速度方面还是在解的优化效果方面都要好于单纯应用遗传算法所求得的解.