基于改进小生境伪并行遗传算法的电力系统无功优化研究

将小生境伪并行遗传算法进行改进,用于对电力系统无功功率进行优化。这种遗传算法是对小生境遗传算法和并行遗传算法的一个有效改进,该方法兼顾了对局部最优解和全局最优解的搜索,既维持了群体的多样性,避免了早期收敛现象的发生,又增强了自然群体进化的并行性,加快了搜索进程。实验结果表明该方法是有效可行的,通过合理选取选择、交叉、变异及小生境算子,能得到电力系统无功功率优化的最优解。     

基于改进灰色绝对关联度的弹簧高维多目标优化设计

提出了一种基于混合离散变量多目标优化设计求解方法,该方法应用改进灰色绝对关联度将多目标优化问题转化为单目标优化问题。该方法能合理地处理优化设计中混合离散变量的取值问题,引入了等概率混沌移民算子对基本遗传算法进行了改进,并开发了混合离散变量优化的灰色复合遗传算法程序。弹簧优化设计实例表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,具有较好的普适性,而且程序运行可靠,全局收敛能力强。     

基于改进遗传算法的矿井防尘供水管网优化

矿井防尘供水管网是一个工程造价高、组成复杂的系统,采用传统经验方法设计管网,无法保证防尘管网设计的全局优化,为解决矿井防尘供水管网优化设计问题,满足综合防尘设备的水量、水压要求,建立了防尘管网优化设计数学模型,并应用改进遗传算法求解模型。改进遗传算法使用整数编码技术,采取精英选择和自适应策略,有效地解决了简单遗传算法全局优化速度较慢和早熟问题,最后以开滦集团钱家营矿管网系统为例,验证了改进遗传算法设计方案经济费用和水力性能优于传统经验设计方法。     

基于改进遗传算法的带式输送机滚筒优化设计

建立了以带式输送机滚筒质量最小为目标的数学模型,并运用实数编码策略、模拟罚函数法处理约束条件、自适应调整选择和交叉概率等对标准遗传算法进行了改进,利用改进的遗传算法对该问题进行了优化设计。优化设计实例表明,该方法是可行的,并可应用于其他优化设计过程中。     

基于多目标遗传算法的地下铲运机性能优化研究

为了能够提高地下铲运机的性能,深入地研究了多目标遗传算法在铲运机性能优化设计中的应用。分析了地下铲运机的主要性能参数;建立了地下铲运机多目标优化的数学模型;然后,分析了改进多目标遗传算法的基本原理;利用MATLAB软件进行了地下铲运机的性能优化分析,优化设计结果使地下铲运机性能得到了极大地提高,并且表明该算法的优越性。     

基于改进遗传算法的煤矿供电系统无功优化

研究了电力系统配电网的无功优化问题,提出了一种改进遗传算法并将其应用到煤矿供电系统的无功优化中。该算法将用于参加迭代运算的群体分为2组,对2组采用不同的操作方法,分别进行进化,并引入灾变算子以提高解的全局性。最后通过对某煤矿供电系统的无功优化验证了所采用算法的有效性。     

基于遗传算法优化BP神经网络的提升机制动系统故障诊断

介绍BP神经网络的基本原理,提出合理的提升机制动系统故障诊断训练,分析神经网络存在的局部最优解和收敛速度慢等问题,利用遗传算法对BP神经网络进行改进。分别对原始的BP神经网络和改进后的神经网络进行仿真分析,结果显示基于遗传算法优化后的BP神经网络优势明显。     

遗传算法在井下防尘供水管网优化中的应用

通过建立井下防尘管网优化数学模型，提出了用改进遗传算法求解该模型的新途径，并结合防尘管网优化详细介绍了改进遗传算法运算的各个步骤，建立了带罚函数的适应度计算公式.最后以开滦(集团)有限责任公司荆各庄矿管网优化项目为例，通过编制的改进遗传算法程序计算，得到了井下防尘供水最不利管路最优管径组合.     

基于采选流程下的露天矿多金属多目标配矿优化模型

多金属配矿的目的是为了保证入选矿石品位的稳定和提高矿石的综合回收率。针对现有多金属配矿模型对选矿影响因素考虑不充分,导致精细化程度不足的问题,在考虑影响选矿回收率的矿石岩性、氧化率、有害物质等配矿指标的情况下,建立了以品位偏差、矿石岩性百分比偏差、总产量偏差和采掘运输成本为优化目标,基于采选流程的多金属多目标配矿优化数学模型。在标准遗传算法的基础上,对算法的变异过程和比较选择过程进行了改进,设计了一种自适应遗传算法对该模型进行求解。以国内某大型钼钨矿为例,将该模型的优化结果与传统模型的优化结果进行对比分析,并采用遗传算法、粒子群算法和所提出的自适应遗传算法分别进行模型求解。研究表明:①该模型在保证采掘运输成本不增加的情况下,对原有配矿模型未考虑的矿石岩性、氧化率、有害物质等影响因素进行了配矿优化,保证了矿石品位的均衡性以及矿石的可选性,从而增加了配矿优化模型的适用性,使得配矿优化模型更符合生产实际;②所提出的自适应遗传算法不仅能够避免陷入局部最优解,而且在计算效率上相比于粒子群算法和遗传算法分别提高了40%和56%,在模型求解精度上提高了10倍左右,表明了改进算法的有效性。     

遗传算法概述

遗传算法是人工智能学科领域中新型的现代计算机技术。为此，详细介绍了遗传算法的基本概念、应用领域和计算方法；深入探讨了遗传算法的功能、特点以及它在对问题进行优化计算中的优势；最后，进一步介绍了遗传算法的应用方法并进行了实例运算。