遗传算法在货位精确选址中的应用研究

本文结合作者开发自动化立体仓库的实际经验,首先对自动化立体仓库中取、放货和倒库作业时货位状态不符合要求,如何重新确定最优货位的问题,以及大型仓库有多台货物转移台车同时作业,如何优化调度的问题进行分析,然后从人工智能的角度,借助遗传算法．提出了一种优化方法。该设汁方法在实际应用中获得了良好效果。     

基于PLC的自动化立体仓库控制系统设计

本文介绍的自动化立体仓库是自动化技术与物流仓储工程结合产物。硬件方面,介绍了系统中主要部件的特点和功能,完成了PLC与机械手与堆垛机辊道输送的接口连接设计;软件方面分析了系统工作的流程,给出了系统运行的主程序图,旨在提高装置的可靠性和自控精度,从而提高整个系统的工作效率。     

基于PLC的立体仓库控制系统设计

介绍了一种用于自动存取的立体仓库控制系统,该控制系统以OMRON PLC为控制中心,结合变频器,对立体仓库的料仓进行控制,从而实现了计算机对其的实时控制,提高了立体仓库的管理水平。实际应用表明该系统具有较高的控制精度和性能。     

基于遗传算法的逆变器控制规律

目前在逆变电路中被采用的有许多控制策略,但它们求解出来的开关规律都不是最优解。文中提出采用遗传算法来求解逆变电路中开关器件的最优控制规律。在这种新的逆变器开关控制策略中建立多目标优化函数,既使得电压型逆变电路输出电流波形总谐波畸变率尽量小,同时又能减小逆变过程的电力电子开关损耗。由仿真实验可知,选择不同的遗传算法参数可以达到适应度函数最优,仿真结果也证明了该控制策略的优越性、有效性。     

基于多种群遗传算法的电力系统多目标优化

为解决电力系统经济问题中的多目标问题,如煤耗和排放两个目标函数间最优解的相互冲突,协调好各目标函数,提出一种基于交互式多目标处理方法的多种群遗传算法。该算法通过追求最小总体协调度,即寻求满足总体协调度的最短"欧氏距离",来获得决策者的满意理想值;算法还引入精英策略和移民策略,提高寻优范围和效率,且能有效克服标准遗传算法通过迭代次数终止迭代、易早熟的缺陷。优化结果能体现决策者的主观意愿。实验算例验证了该算法的寻优效率,结果表明了算法的适用性和可行性。     

基于遗传算法的系统维修性优化分配方法研究

针对现有的维修性优化分配方法的不足 ,在满足约束条件下 ,以系统维修性分配相关费用最小为目标 ,提出基于遗传算法的维修性优化分配方法。最后举例说明该方法在设备维修性分配中的应用和结果     

基于改进遗传算法的风电场多目标无功优化

针对风电场并网运行的多目标无功优化和电压稳定问题,建立了基于异步发电机内部等值电路的含风电场的电力系统无功优化模型,提出了风电场无功优化的目标函数和约束条件。结合非支配排序思想、精英保留策略、改进的小生境技术,得到了一种将向量模适应度函数作为淘汰准则的改进Pareto遗传多目标优化算法。以某风电场接入IEEE 14节点标准测试系统为例,将改进算法用于含风电场的电力系统无功优化。仿真结果表明,应用改进的遗传多目标优化算法可以同时得到多组Pareto最优解,为决策者提供了更多的选择余地,使风电场并网点母线电压在允许范围内。     

基于伪并行遗传算法的多目标无功分层优化研究

本文对多目标无功优化问题采用分层优化算法降低了计算量,同时综合考虑多个指标和要求,在每一层的优化中,对遗传算子进行了改进,采用了伪并行遗传算法。通过IEEE-14节点系统,验证了该算法的有效性。     

改进的多目标遗传算法在配电网规划中的应用

针对配电网规划复杂多目标优化问题,建立以经济性和可靠性为目标的配电网规划模型,提出改进的多目标遗传算法,采用分解-协调思想将复杂多变量的规划问题分解成多个子问题,分别对各子问题优化,最终达到全局优化的目的.该算法通过精英选择和个体迁移策略提高了收敛速度,将一种新型编码方式应用于此算法使配电网自然呈辐射状,同时在精华种群中加入裁剪算子以提高搜索效率.与常规算法相比较,该算法收敛性好,最后通过算例表明该算法的有效性.     

基于MATLAB的变压器遗传算法程序编制

介绍了以MATLAB作为软件开发工具、使用遗传算法对变压器进行优化计算的程序编制方法,并给出了应用实例。     

基于改进自适应遗传算法的分布式电源优化配置

分布式电源接入配电网对系统电压、网损等有一定的影响,针对配电网中分布式电源的规划问题,建立了以投资成本最小,电网网损费用最低、电压质量最优为目标的多目标优化模型,采用PSAT搭建算例模型进行潮流计算,同时,为了克服传统遗传算法的早熟现象及收敛性问题,采用改进的自适应遗传算法对分布式电源接入的位置和容量进行了优化,通过对IEEE33节点配电网络进行仿真分析,结果表明采用搭建的模型和算法可以有效改善系统的电压质量、降低网络损耗,验证了上述模型和算法的合理性及有效性。     

基于力控组态的立体仓库监控系统设计

介绍了以PLC为控制器的立体仓库监控系统设计方案、系统的硬件组成和软件的设计。上位机采用Force control V6.0组态软件为开发平台,实现系统的实时监控,下位机采用三菱FX系列可编程控制器,完成堆垛机、输送机、提升机构及伸缩电机现场设备的手动与自动运行控制,实现立体仓库的存货、取货、盘货等多种作业及报表查询打印功能。具有操作简单、灵活通用、维护方便等特点。     

基于多目标遗传算法的电机噪声优化

基于J-MAG软件建立了多目标优化有限元模型,将定转子冲片拓扑结构中影响电机性能的关键尺寸、位置进行参数化;采用软件内嵌的遗传优化算法,进行了电机单目标性能的优化,将转矩脉动、输出转矩、齿槽转矩作为本次电机优化的目标函数;分析了不同性能指标之间的关联性。通过各指标加权,综合考虑转矩脉动、输出转矩、齿槽转矩对电机振动噪声性能的影响,得出最优的设计方案;通过对比实验,验证了该优化方案的有效性。     

基于遗传算法优化神经网络的建筑物电力负荷预测

建立BP神经网络模型,解决了建筑物电力负荷预测由于强耦合性、滞后性和非线性而难于建立模型的问题。利用遗传算法的全局搜索能力对网络模型进行权值优化,解决了传统BP神经网络易陷入局部最优的困扰,使预测更为精准。通过MATLAB软件进行仿真试验,验证了此方法的可行性。     

基于多种群遗传算法的电网无功功率优化

利用新型优化理论-遗传算法进行电网无功功率优化,分析了简单遗传算法各个进化参数对无功优化性能的影响,并对简单遗传算法的生殖操作做了改进,引入多个种群同时进行优化搜索,大大降低遗传控制参数的不当设定对优化结果的影响.通过算例表明多种群遗传算法对抑制未成熟收敛的发生有明显的效果,并且经过同IEEE14节点配电网的算例结果比较,证明了该方法在电网无功优化中的有效性.     

基于遗传算法的三相逆变器最优控制研究

将三相逆变器控制的求解问题转化为数学函数的优化问题,采用遗传算法是解决数学优化的较好的方法,并能解决目前许多控制策略中THD(谐波畸变率)和开关损耗不能兼顾的问题。建立三相全桥逆变器的数学模型,编制C语言及MATLAB程序进行仿真试验,最后得出仿真实验波形并计算出THD和开关损耗。与常规控制策略输出波形比较,证明了该算法的可行性及优越性。     

PLC间接寻址在立体仓库控制系统中的应用

利用可编程控制器（Programmable logic Controller）即PLC的间接寻址功能,高效准确地在立体仓库的多达上千个货位中找到上位计算机指定的货位,使自动堆垛机能够在计算机管理下,完成货物的出入库作业,实施综合库房管理并与上级管理系统联网,从而实现管理现代化、存取自动化。实践表明,PLC的间接寻址在处理内存连续地址中的数据时非常方便,而且可以缩短程序所生成的代码的长度,使编程更加灵活。     

基于改进遗传模拟退火算法的无功优化

针对目前电力系统无功优化算法所存在的问题,提出了一种将遗传算法与模拟退火算法及牛顿下山法相结合的混合求解算法。首先根据个体适应度值进行自适应交叉和变异操作并采用模拟退火进行个体更新,以便增加群的多样性,避免陷入局部最优;然后采用牛顿下山法加快模拟退火部分的求解过程,并采用十进制整数编码和保存最优个体法来提高计算速度和精度。以IEEE 30-bus系统和一某实际电力系统为例对所提出算法的性能和求解精度进行了测试,结果表明改进的混合遗传算法比传统的遗传算法在计算速度和全局收敛方面有了很大提高。