复杂多源注水系统变频调速优化改进遗传算法

为了对复杂多源注水系统变频调速控制进行更全面的优化,以水量、投资回收期等限制作为约束条件,建立了优化控制数学模型.采用实数编码改进遗传算法对模型进行求解,同时优化出变频调速数量、位置和所有泵的运行参数,给出了处理泵排量以及根据投资回收期确定变频调速数量和位置的方法,大大减少了不可行解的产生,通过调整适应函数,使改进遗传算法具有一定的自适应性,提高了算法的优化性能.通过算例证明了该优化方法的有效性与可行性.     

基于改进遗传算法辨识空间机器人动力学参数

为了减小空间机器人动力学参数的误差,提高轨迹规划精度,根据空间机器人的角动量守恒方程,利用名义动力学参数估计角动量与真实角动量的差异,建立动力学参数辨识的误差模型,给出遗传算法的适应度函数.针对常规遗传算法容易出现"早熟"现象,采用小区间生成法、大变异策略和精英保留策略对其进行了改进.以六关节空间机器人为例进行的仿真结果表明,在参数复杂的情况下,采用改进后的遗传算法,计算效率和辨识精度均得到了提高。     

面向大批量定制的产品配置方案综合评价模型研究

大批量定制环境下,如何协助用户选择合适的产品配置方案是一个复杂的多目标决策问题．本文结合大批量定制环境下产品配置的特点,以客户为评价主体,建立了产品配置方案的综合评价体系结构,采用模糊层次分析法对配置方案评价进行建模和计算．以自行车的配置方案评价为实例进行了分析,阐述了对配置方案进行综合评价的过程,验证了该评价方法的可行性和评价模型的合理性．     

基于改进PSO算法的自适应均衡算法

传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢,稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制.具有梯度搜索因子的Grads-PSO算法,结合了传统数值优化方法在计算速度和计算精度上的优势,将梯度法引入粒子群算法中.在梯度搜索因子的指导下,PSO算法的运算过程显得更加有规则,从而提高了算法的收敛速度和运算精度.因此,本文提出将改进PSO算法用作自适应均衡器均衡算法.通过仿真实验表明,改进PSO算法具有收敛速度快,计算精度高的优点,将其作为自适应均衡器的控制算法可收到很好的均衡效果,优于传统的控制算法.     

基于AHP方法在课程学习质量评价中的应用

以河源市职业技术学校的课程学习质量评价表为评价基础,采用AHP方法研究“VB程序设计”课程学习质量评价,解决各评价指标相比较无法定量处理的问题,构建出权重比例合理的“VB程序设计”课程学习质量评价体系,并应用“学习评价系统”软件实现评价,以更好地对学生的学习质量给出更客观、更科学和更公平的评价,为该课程的改革和质量提高提供科学依据.     

一种AHP中群体决策逆判问题的新方法

为了研究AHP中的逆判问题,利用模糊关系对AHP中群体决策的一致性给出了判断方法,即由一致性系数构造模糊关系矩阵,对其一致性进行分类,当分类情况基本一致时,则专家们给出的判断矩阵是公平公正的。通过算例验证了方法的可行性,并对AHP中的逆判问题提出了一种新算法,定义了新的一致性系数,经算例验证与相关文献的结果是一致的。     

受强弱关系理论启发的改进人工蜂群算法

针对原人工蜂群算法在寻优过程中存在收敛精度不高、容易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工蜂群算法(SWT-ABC)。将社会学中强弱关系模型化并引入多子群矩阵式蜂群结构,定义了强关系个体从三个方向随机引导搜索,加快算法收敛速度和提高收敛精度;为增强算法跳出局部最优的能力,定义了弱关系个体交互以实现子群间信息交流来提升种群多样性;增加侦查蜂反向学习机制并确定合适的蜜源上限,能有效提升目标函数评价次数的利用效率。通过基准测试函数的数值实验并与12种改进算法进行对比,改进后的人工蜂群算法收敛精度更高、全局寻优能力更强,并且在高维优化问题求解中仍具备良好的收敛性能。     

融合了K近邻与密度峰值算法的K-means算法

初始聚类中心的随机选择,根据主观经验确定类簇数等问题时常伴随着原始K-means算法。为了攻克以上问题,改进算法采用峰值法以及融合了K近邻算法的密度峰值算法逐一调整。通过在UCI数据集上测试及与原始K-means算法、最大最小距离距离算法在准确率、稳定性和处理数据速率方面的比较,其中最为突出的是,改进算法的准确率达到了96%以上。     

考虑恶劣天气的班轮多阶段重调度方法

受恶劣天气影响的船舶调度是一个非常复杂的优化问题,也是班轮公司重点关注的问题之一。为此,针对某航运网络上的一家班轮公司的所有营运船舶,以获知设计的多阶段重调度机制时段内最新预报的天气信息和这些船舶的实时位置为前提,重点考虑班轮船期表的限制并兼顾港口间航速变化和船舶容量等现实约束,构建了以固定计划期内所有船舶的航运总成本最小为优化目标的非线性数学模型,并设计了嵌入基因修复算子的改进遗传算法用于求解该模型。由此,可以给出集成租船直运、跨航线调船、反挂和货物中转等解决策略的最佳多阶段重调度方案。通过对大、中、小规模的算例进行实验,实验结果表明,可知与传统等待办法相比,多阶段重调度节约了总航运成本的15%以上,验证了所提模型和方案的有效性;与Cplex相比,改进遗传算法的运算效率大大提高,且偏差值均在5%以内,而与蚁群优化（ACO）算法、禁忌搜索（TS）算法、量子差分进化（QDE）算法相比,改进遗传算法能在有效时间内降低10%左右的成本,验证了算法的科学性。所提方法可为班轮公司的实际船舶调度提供参考。     

横向整合战略下异质车辆库存路径优化模型

以实现供货商联盟期望物流成本最小化为目标,针对需求随机波动下的多供货商多产品库存路径问题（IRP）进行了研究。基于横向整合战略,设计了供货商联盟成员间车辆配送成本的合理分摊方式。考虑零售商配送软硬时间窗和库存服务水平要求,构建了多供货商多产品的异质车辆库存路径混合整数随机规划模型,并利用需求累积分布逆函数将其转化为确定型规划模型。然后设计改进遗传算法求解该确定型规划模型。算例分析结果显示,使用异质车辆配送可以比使用同质重型和轻型车辆分别降低供货商联盟总成本8.3%和11.92%,分别提升配送车辆装载率24%和17%。敏感性分析结果表明,无论供货商供货数量占联盟总供货数量比例和零售商商品需求变异系数如何变化,采用异质车辆配送的供货商联盟总成本都能得到有效降低;且需求变异系数越大,采用异质车辆配送的优势越明显。