基于POX交叉的遗传算法求解Job-Shop调度问题

通过改进传统的遗传算法求解Job—Shop调度问题。为基于工序的编码提出了一种新的POX交叉算子，并与其他交叉算子进行了比较以显示其高效性。为了保留父代的优良特征和减少遗传算子的破坏性，设计了一种子代交替模式的交叉方式。将提出的改进遗传算法应用于muth and thompson‘s基准问题的实验运行，显示该算法的有效性。     

遗传算法的单纯形交叉算子

提出一种新型的遗传算法交叉算子,即单纯形交叉算子。这种算子实现了遗传算法与单纯形算法之间的结合,它能加快遗传算法的寻优速度,提高遗传算法定位最优解的精度。通过动态调整该算子的调用概率,可以方便地控制它的使用。本文还提出了一种所谓的“淘汰选择”,这种操作使得操作算子生成的新解不再是简单地取代其亲生父代个体,而是取代父代群体中的劣质个体。测试的算例表明该算子效果显著。     

基于变形遗传算法交叉算子的Flow-Shop问题求解

通过合理的作业排序可以提高企业设备的利用率.分析指出了遗传算法中典型的单点交叉算子在求解Flow-Shop问题时进化缓慢的缺陷,提出了一种改进型单点交叉算子,使得交叉点前和交叉点后的基因都有机会保留或改变,扩大搜索范围,提高进化速度.标准测试案例显示,改进型单点交叉算子能够提高进化速度,寻优能力强于单点交叉算子.     

具有自适应交叉算子的遗传算法及其应用

简单遗传算法采用常数交叉概率和随机选择交叉点的方式进行交叉操作，这种操作方式带有一定盲目性和随机性，无法保证子代个体一定优于父代个体。为此提出了一个新的自适应交叉算子，依据每代个体的适应值函数来调整交叉位置和交叉概率，使杂交沿着有利于算法收敛的方向进行．为了验证这种自适应交叉算子的有效性和合理性，对一个二维多峰函数的极大值搜索问题，进行了求解．并将新算法进一步应用于离心叶轮的形状优化问题，结果表明具有自适应交叉算子的遗传算法在收敛速度和获得全局最优解的概率两方面都有很大提高。     

基于改进遗传算法的作业车间调度

针对传统遗传算法在求解作业车间调度问题时存在的算法收敛速度慢、寻优结果易陷入局部最优等缺点,提出了基于禁忌搜索算法的遗传交叉算子,利用禁忌表对交叉过程重复产生的子代进行有效禁忌,以加快算法的收敛速度,提高算法的全局搜索能力。算法设计了特殊的禁忌交叉方式,经实例表明:与传统的遗传算法相比,改进后的遗传算法在算法的收敛速度和求解的质量方面有了明显提高。     

基于遗传算法的交叉滚子轴承优化设计

根据交叉滚子轴承的工况要求,采用多目标遗传算法建立了优化设计模型,对其内部结构参数进行优化设计,并利用Matlab软件的图形用户界面模块创建了用户界面。以KBCB060-A型交叉滚子轴承为例进行了计算,优化后轴承的额定动载荷有了显著提高,优化结果可直接作为工程设计的参考。     

基于改进遗传算法的工艺过程优化设计

提出一种工艺过程优化设计方法。该方法通过同时考虑操作的选择和工序的排序是多种任务来并发地产生整个求解空间，从而实现整个工艺过程的全局动态变化。采用改进遗传算法搜索最优方案，改进遗传算法采用新的交叉和变异方法，使交叉和变异分工合作，交叉进行操作排序优化，变异进行操作选择，二者同时进行实现整个工艺过程的全局优化。     

基于改进遗传算法的液压支架拆卸优化研究

针对液压支架维修拆卸效率低的问题,采用改进遗传算法来进行拆卸路径规划.通过建立拆卸矩阵模型和规则来优化遗传算法的初始种群生成,提出虚拟零件的概念并应用于OX交叉算子中来进行遗传操作.最后以某煤炭开采企业的液压支架为例采用CATIA三维建模软件建立液压支架三维模型,对液压支架零件信息进行统计,以立柱为拆卸目标,运用改进的...     

基于自适应遗传算法的柔性动态调度研究

提出了柔性生产环境下动态调度系统的框架结构。系统主要由评估模块，动态数据库管理模块以及遗传算法模块组成，它能够在扰动发生后快速提供新的调度计划；而自适应策略保证遗传算法有很好的收敛速度与精度。该方案减少了人为的干预，完全可以在实时生产条件下运行。     

基于改进遗传算法的流水车间调度研究与仿真

针对流水车间调度过程中的物料流程混乱、设备负荷不均衡的问题,用矩阵表示工件、工序和机器之间的约束关系,通过引入线性自适应算子对交叉算子和变异算子加以改进,对经典流水车间调度问题Car1(11×5)进行了改进遗传算法实现,此外在考虑传输过程的情况下,对该典型问题的加工过程进行了仿真分析。     

计算机辅助检测光学薄膜参数特性的一种方法探讨

简要的叙述了光学薄膜光学特性的通用计算方法,即特征矩阵法.采用这种方法的逆运算形式,应用计算机辅助计算和检测技术,在国内首次完成对多层光学薄膜镀膜后或制备过程中各膜层光学厚度的检测.同时介绍了有关的计算公式和计算程序流程,最后给出试验数据结果和结论.     

基于遗传算法的透射光谱法测量薄膜光学参数

基于多光束干涉理论建立了单层薄膜的透射率模型,并且得到了薄膜透射率与厚度及折射率之间的关系的数学模型,进而利用遗传算法求解该数学模型。根据薄膜透射光谱数学模型的特殊性,按照实际的精度需求,有针对性地选取了遗传算法中种群大小、交叉概率和变异概率等关键参数,并且针对透射光谱的具体情况,设计了离散化的适应度函数。最终的拟合结果表明,基于遗传算法的透射光谱法能够快速、准确地得到薄膜的光学参数。     

基于遗传算法的透射光谱法测量薄膜光学常量

目前的实际生产加工需求中,需要一种高精度、简单易行的薄膜参数检测方法。但是,传统的基于透射光谱法的单纯形法只能够得到薄膜的厚度信息,无法获取准确的薄膜的折射率。本文基于多光束干涉理论建立了单层薄膜的透射率模型,并且得到了薄膜透射率T与厚度d及折射率n之间的关系的数学模型。进而利用遗传算法求解该数学模型。由于薄膜透射光谱数学模型的特殊性,按照实际的精度需求,有针对性的选取了遗传算法中的关键参数：种群大小、交叉概率和变异概率。并且针对透射光谱的具体情况,设计了离散化的适应度函数。最终的拟合结果表明,基于遗传算法的透射光谱法能够快速、准确的得到薄膜的光学参数。     

基于改进型遗传算法的薄膜厚度及光学常数反演

准确的测量薄膜的厚度和光学常数,在薄膜的制备、研究和应用中都十分重要。借助Cauchy色散模型和P阶评函数,通过薄膜透过率测量曲线,用改进的遗传算法对透过率曲线进行全光谱拟合,从而反演得到薄膜的厚度和光学常数。理论验证是对电子束蒸发制备的TiO_2和反应磁控溅射制备的Si_3N_4薄膜进行测试拟合,计算得到的结果与文献报道的一致,误差小于0.5%。     

透射光谱法测试薄膜的光学参数

推导了使用透射光谱极值法来确定薄膜光学参数的理论公式,并对溶胶一凝胶法制作的掺不同浓度二氧化锡的二氧化硅薄膜的折射率和厚度进行了计算。由于透射光谱法来确定薄膜的光学参数时需要其有一定的厚度来形成干涉峰,而用溶胶凝胶浸渍法单次提拉的薄膜厚度太薄,因此用多次提拉的方法来增加厚度。最后借助于柯西色散公式,在其它波段对折射率进行了拟合。结果表明,薄膜的折射率随着二氧化锡含量的增加而增加,相同提拉次数的薄膜厚度也基本相同。     

蒸发诱导自组装法制备多孔二氧化硅光学薄膜

报道采用溶胶—凝胶技术、蒸发诱导自组装法,通过酸/酸二步法控制实验条件,实验中采用表面活性剂十六烷基三甲基溴化氨(CTAB)为模板剂,正硅酸乙酯为硅源,以及二次去离子水,盐酸为催化剂等原料制备前驱体溶胶。加入不同量的1,3,5-三甲基苯(TMB)辅助剂来调整膜的孔径。简单提拉迅速蒸发溶剂制备多孔二氧化硅光学薄膜,利用红外光谱对样品进行结构分析,采用UV-VIS-NIR分光光度计测量了薄膜的透过光谱,原子力显微镜(AFM)观察发现多孔薄膜的表面形貌具有明显的多孔结构、表面光滑、均匀;结果表明所制备的薄膜有好的光学性能、机械性能。     

同步辐射与光学薄膜

介绍同步辐射光源及光学薄膜在其中的应用。     

基于二维光学相干层析的多层薄膜结构无损定量评价

为了实现对多层薄膜结构厚度进行快速准确的测量和无损定量评价,研制了二维光学相干层析(Optical Coherence Tomography,OCT)系统,避免了传统一维OCT系统逐点扫描导致成像效率低下的问题。阐述了去除OCT共轭镜像理论,采用了五步相移干涉法,具体由压电驱动器驱动参考镜实现,做到了对OCT共轭镜像的去除,避免出现OCT图像的混叠。所研制的OCT系统具有极高的系统分辨率和较好的信噪比,可以实现对手机钢化玻璃薄膜内部四层结构厚度(钢化玻璃、静电胶层1、防爆贴膜和静电胶层2)进行准确测量。实验结果表明:自研制的系统可快速高精度地对多层薄膜结构厚度进行测量,可以推荐使用在多层薄膜的无损定量评价中。     

双阈值控制的遗传算法求解作业车间调度问题

针对作业车间调度问题自身的求解难点和遗传算法的特点,分析了目前遗传调度算子存在的问题,提出了一种双阈值控制的多父辈POX交叉算子,即用父辈相似度阈值调整变异的时间,收敛度阈值调整变异概率,在变异的同时提高交叉性能.利用这种方法求解作业车间调度问题,能防止父个体相似时交叉不能产生新个体,防止交叉产生的优秀个体再变异,并防止早熟现象.仿真实验表明,该算法可以显著提高解的质量和收敛速度.