基于改进遗传模拟退火算法的结构损伤识别研究

针对遗传算法容易"早熟"、局部寻优能力较差等缺点,提出一种基于改进遗传模拟退火算法的结构损伤识别方法。先用节点的残余力向量来进行损伤定位,然后以节点的残余力向量构造目标函数,以单元刚度折减系数为设计变量,利用改进的遗传模拟退火算法进行损伤程度的识别。最后,对一个桁架结构模型进行数值模拟,结果表明,该算法能够准确识别结构的多处损伤,验证了该方法的有效性。     

基于颜色Petri网的再制造工艺过程建模与优化调度方法

针对再制造工艺过程的众多不确定性问题,建立了一个基于颜色Petri网的再制造工艺过程模型,引入颜色标识描述了再制造工艺路线的不确定性、再制造工艺时间的不确定性和再制造资源冲突不确定性。以最小化再制造工艺成本和延期交货惩罚成本为目标建立了再制造优化调度模型,并提出了一种基于模拟退火算法和最小松弛时间规则的优化调度方法。该混合算法结合概率突跳特性在解空间中随机寻优,确定最优的再制造工艺路线和零部件加工优先级。将所提出的优化模型和方法应用到某废旧机床再制造实践中,运用Matlab编程开展再制造调度仿真。仿真结果表明:所提出模型与方法与基准案例相比,可平均减少15%的再制造总成本。     

基于优化遗传算法的多配送中心车辆路径研究

将遗传算法与模拟退火算法相结合,提出了一种基于优化遗传算法的多配送中心车辆路径调度方法,该调度方法不仅具有自适应遗传算法的强大全局搜索能力,也具有模拟退火算法的强大局部搜索能力。通过对杂交率和变异率进行自适应调整、对接受算子进行退火处理,有效地增强了全局寻优能力,通过对适应值函数退火拉伸,加速了寻优过程。     

基于改进的遗传模拟退火算法的钢框架优化设计

将遗传算法的全局寻优性能好和模拟退火的局部搜索能力强的优点相结合,提出了用于钢框架优化设计的遗传模拟退火算法,并对其进行了改进。在遗传算法部分提出了基于阈值的动态交叉、变异概率,并且采用联赛精英选择策略和最优保存策略,在种群的整体适应度提高的同时,增强了进化后期的种群多样性,提高了算法的收敛速度。在退火部分,针对钢框架优化的具体问题提出了一种更加紧凑灵活的邻域结构,提高了算法寻优性能。最后,将改进的算法用于工程实例,并与其他优化方法相比较,结果表明,该改进算法是一种用于钢框架结构优化设计的更加行之有效的方法。     

基于遗传算法的混全优化反分析及比较研究

围绕优化反演分析中计算收敛速度，精度和稳定性问题，着重就传统和现代两类优化方法开展以下3方面的研究：（1）将阻尼最小二乘法与遗传算法耦合起来，发展了阻尼最小二乘法-遗传耦合算法；（2）将两类混合优化方法，阻尼最小二乘法-遗传算法和模拟退火-遗传算法较早地用于优化反演分析；（3）结合基坑工程算例，对单纯形法，阻尼最小二乘法，遗传算法，模拟退火-遗传算法和阻尼最小二乘法-遗传算法进行了比较分析，结果表明，与单纯形法等传统的优化方法相比，基于遗传算法的一类现代优化方法具有较好的全局收敛性；与常规的遗传算法相比，阻尼最小二乘法-遗传和模拟退火-遗传等算法有效地提高了优化反演的计算搜索速度和精度。     

基于遗传算法的混合优化反分析及比较研究

围绕优化反演分析中计算收敛速度、精度和稳定性问题，着重就传统和现代两类优化方法开展以下3方面的研究：(1) 将阻尼最小二乘法与遗传算法耦合起来，发展了阻尼最小二乘法-遗传混合算法；(2) 将两类混合优化方法：阻尼最小二乘法-遗传算法和模拟退火-遗传算法较早地用于优化反演分析；(3) 结合基坑工程算例，对单纯形法、阻尼最小二乘法、遗传算法、模拟退火-遗传算法和阻尼最小二乘法-遗传算法进行了比较分析。结果表明，与单纯形法等传统的优化方法相比，基于遗传算法的一类现代优化方法具有较好的全局收敛性；与常规的遗传算法相比，阻尼最小二乘法-遗传和模拟退火-遗传等算法有效地提高了优化反演的计算搜索速度和精度。     

基于GASA混合优化策略的双层规划模型求解算法研究

本文提出用遗传—模拟退火算法(GASA)混合优化策略来求解双层规划模型。混合优化策略结合了遗传算法的并行结构和模拟退火算法的概率突跳性,提高了找到全局最优解的可靠性和计算效率。数值模拟实验表明算法性能良好,GASA混合优化策略求得全局最优解时的进化代数比单一的遗传算法减少约35％,比模拟退火算法的迭代次数减少约50％。     

基于遗传-模拟退火算法的单层球面网壳结构破坏模式优化

将遗传算法和模拟退火算法相结合,以遗传算法作为基础,将模拟退火机制融入其中,提出遗传-模拟退火算法(GASA)。通过三个经典函数最小值求解,表明混合算法在优化行为、优化效率及稳定性方面均具有明显优势。以构件截面为优化变量,应用构形易损性理论,以结构集簇过程中自由簇构形度Q标准差最小为优化目标,建立单层球面网壳结构倒塌破坏模式优化模型。以一个原型跨度75m、相似比1∶10的单层球壳振动台试验模型为例,采用GASA算法对此试验模型进行倒塌模式优化分析,通过优化前后自由簇构形度变化规律和加速度时程分析结果的对比,表明提出的优化方法及优化模型能够实现单层球面网壳在地震作用下的倒塌模式从无征兆的动力失稳破坏转化为承载力强度破坏。     

装配式建筑预制构件配送车辆路径优化研究

装配式建筑作为一种低碳建筑形式,对推动我国实现“双碳”目标起到至关重要的作用。本研究以低碳视角下带时间窗的预制构件配送车辆路径优化问题为研究方向,以综合配送成本最小为目标建立数学模型,分别基于遗传算法和混合遗传蚁群算法对模型进行求解,并通过实际案例验证算法的有效性。结果表明,碳排放成本是装配式建筑企业发展过程中不可忽视的重要因素,并且在算法求解方面,改进遗传算法比传统遗传算法表现更优。本研究对于降低装配式建筑企业的运营成本,促进我国建筑业的绿色发展具有重要的理论价值和现实意义。     

岩体渗透系数反演的遗传模拟退火方法及其在边坡工程中的应用

基于岩体内地下水渗流的数学模型,根据观测信息采用反演的方法确定岩体的渗透系数。将遗传算法和模拟退火算法相结合,建立遗传模拟退火算法以保证反演结果的全局最优性并提高收敛速度。结合边坡工程实例检验了所提出反演方法的有效性。