祁连山北缘断裂滑动参数的GPS数据蚁群算法反演研究

介绍了新近为求解复杂组合优化问题提出的蚁群算法,分析和讨论了蚁群算法在反演参数的搜索空间离散化,将参数反演问题转换成一个组合优化问题等过程;再针对断层参数的特点,改进蚁群算法并结合多断裂位错模型,利用河西地区1999～2001年和2001～2004年期间观测的GPS数据对祁连山北缘断层的三维滑动速率进行了反演计算分析....     

遗传算法在拱坝热学参数反演分析中的应用

在大体积混凝土温度场仿真计算中,热力学参数通常由试验或经验公式获取,与现场实际可能存在较大的出入.根据施工现场获取的实测温度数据,利用基于遗传算法编制的反演分析程序对某混凝土拱坝的热力学参数进行反演分析.通过实例证明:遗传算法在混凝土热学参数反演分析求解中简单通用、适应性好且求效率高.     

断层模型约束反演在MTH地区煤层横向预测中应用研究

利用相干体确定断层平面的走向特征,在剖面上采用井点处断点引导小断层解释,准确落实其空间位置,并建立精细的断层模型,在此基础上,利用断层约束反演技术,进行煤层的横向预测。MTH地区实例表明,基于断层模型约束反演技术的煤层横向预测方法,可精细描述煤层变薄带、分叉合并带、厚度变化等赋煤状态。     

基于遗传算法的热力设备机理模型参数优化方法研究

针对复杂热力系统机理建模参数优化中存在的问题,提出了基于遗传算法的机理模型优化方法。建立热力设备的机理模型,确定优化参数,应用遗传算法进行优化,直到模型精度达到要求。以末级过热器为例进行的仿真研究表明,运用该方法优化的机理模型达到预定的精度要求;优化过程自动进行,缩短了参数优化时间。作为一种通用算法框架,具有简单易用的特点,适用于各类热力设备模型和热力系统模型,为火电厂仿真机数学建模和参数自动优化提出了简单实用的方法。     

黏接界面各本构模型之间形状参数的关系研究

指数型、多项式、三线型及双线性内聚力模型广泛用于表征黏接结构的界面性能,建立不同模型形状参数间的关系,可以为界面问题研究中参数的选取提供参考.首先,保持黏接界面的临界应力和断裂能相等,推导四4种模型形状参数之间的关系,任意2种模型的形状参数可相互表示.其次,基于改进的遗传算法反演识别率相关的铝合金黏接界面4种模型的形状...     

基于多目标遗传算法的水资源承载力模型研究

针对水资源承载力问题,利用遗传算法的并行机制及全局搜索最优解的特性,引入了多目标遗传算法的求解方法,评价了算法在水资源承载力评价方面的可行性,给出了设计思路及应用步骤.初步建立了水资源承载力定量计算的多目标遗传算法模型.     

双线性模型参数辨识的遗传算法

本文以遗传算法为基础,提出了一种辨识双线性离散动态系统模型参数的方法。该方法能够有效地克服噪声的污染,获得双线性系统参数的无偏估计值。应用该算法对双线性系统进行仿真表明,该方法辨识精度高,稳定性好。     

基于遗传算法的ARMA模型参数估算方法及应用

针对时间序列分析与预测中最为常见的ARMA模型的参数估测问题，在传统方法的基础上，提出了首先采用长自回归模型计算残差法拟和模型初值，然后通过分布确定参数的取值范围，最后采用遗传算法计算ARMA模型更为精确的参数值的方法．通过计算实例可以看出，采用遗传算法估测ARMA模型参数是有效可行的，同时也为ARMA模型的参数估测提供了新思路．     

基于遗传算法的PID参数寻优

针对工业过程中常见的二阶大滞后对象的PID参数调节问题,采用具有全局优化能力的遗传算法对PID参数调节和优化,并同单纯形算法作了比较。仿真结果表明了遗传算法应用于控制器参数优化的可行性和有效性     

基于遗传算法的PID参数寻优

针对工业过程中常见的二阶大滞后对象的PID参数调节问题,采用具有全局优化能力的遗传算法对PID参数调节和优化,并同单纯形算法作了比较.仿真结果表明了遗传算法应用于控制器参数优化的可行性和有效性     

地球物理资料非线性反演方法讲座（八）——量子遗传算法

虽然线性反演理论目前已经相当成熟,但由于其方法本身比较依赖初始模型,而且容易陷人局部极小,在实际应用中常常显得“力不从心”。量子遗传算法QGA（Quantum Genetic Algorithm）以量子理论为基础,通过量子位编码和量子旋转门更新种群来寻找全局最优,加快了搜索速度,具有更强的全局寻优能力。通过对量子遗传算法内在机理的分析表明,QGA的寻优质量和效果明显优于传统遗传算法。     

基于遗传模拟退火算法的矩形件排样

将遗传模拟退火算法运用在矩形件排样中,利用遗传模拟退火算法的全局搜索能力,寻找出排样件最优的排样次序(排列最紧密),再结合基于局部板材利用率最高的填充算法不断填充板材,获得近似总体最优的排样结果。此结果适合应用于大批量、多种类的矩形件优化样。     

热工系统中PID参数的遗传算法整定

针对热工系统中常规的PID参数寻优策略的缺点以及遗传算法所具有的强大的全局优化能力和鲁棒性，采用了基于遗传算法的PID参数整定与优化方法，仿真结果表明该方法具有可行性和有效性。     

Application of Improved Genetic Algorithm in Network Fault Diagnosis Expert System

Knowledge acquisition is the “botdeneck“ of building an expert system. Based on the optimization model, an improved genetic algorithm applied to knowledge acquisition of a network fault diagnostic expert system is proposed. The algorithm applies operators such as selection, crossover and mutation to evolve an initial popula-tion of diagnostic rules. Especially, a self-adaptive method is put forward to regulate the crossover rate and muta-tion rate. In the end, a knowledge acquisition problem of a simple network fault diagnostic system is simulated,the results of simulation show that the improved approach can solve the problem of convergence better.     

基于遗传算法的TMD系统参数优化和设计

为了达到调频质量阻尼系统最佳减振效果，需要对系统的参数进行优化，即求出最优频率比和最优阻尼比，通过引进遗传算法，针对目标函数采用惩罚函数和适值标定有效引导遗传搜索，从而达到最优解，计算结果表明了该算法对求解复杂优化问题的优越性。