混合编码和声搜索算法在动态优化中的应用

采用混合双重编码方法,提出一种混合编码二进制和声搜索算法HBHSA,用以求解动态位匹配问题和时变背包问题。仿真结果表明,与DS_BPSO、HBDE和PDGA算法相比,HBHSA具有更好的鲁棒性和通用性,在动态环境中的搜索能力和对最优解的跟踪能力更优。     

电动汽车充电设施分层递进式定址定容最优规划

电动汽车充电设施作为发展电动汽车产业的重要配套基础设施,是电动汽车产业推广与普及的前提。文章采用分层递进式方法对充电设施进行定址定容规划建模求解。首先,根据交通、地理、需求等因素,采用层次分析法来确定充电设施的候选站址;然后,建立以总体建设成本最小为目标,以充电需求和线路传输容量为约束的优化模型,采用遗传算法,对候选站址进行优化,得到充电设施的建设地址和容量。最后通过一个充电设施规划算例,建立最优化模型并予以求解,验证本文所给的充电设施规划方法的合理性和可行性。     

大型水平输气管线优化设计新方法

提出了含进分气点的水平输气管线优化设计新方法，该方法对于传统的优化思想进行了改进，概念清晰，方法简便，同时，将遗传算法引入输气管线的优化设计中，与常规的优化方法相比，具有明显的优越性。     

基于MATLAB遗传神经网络的实现及其在磨机故障诊断中的应用

神经网络理论的研究是从1943年研究二维神经元阈值模型开始的,经历了半个世纪的曲折发展,上个世纪80年代神经网络研究进入了第二个高潮期。正是此时,开始了神经网络在故障诊断领域中的应用研究,人工神经网络诊断技术是属于人工智能范畴的,基于神经网络的诊断系统具有知识表达,推理及很强的学习能力,神经网络在知识的表达方法上有其独特的一面、它把知队变成为网络的权值和阈值,并分布存储在整个神经网络之中。     

基于改进蚁群算法的渡槽结构优化设计

渡槽结构优化设计属于混合离散变量优化问题,针对利用一般连续变量方法进行离散变量优化设计的不足,对基本蚁群优化算法进行了改进:引入蚁群更新、沿途搜索等策略,在搜索过程中对设计变量进行工程化处理,蚂蚁按处理后的变量进行离散搜索。开发了基于改进的蚁群优化算法的混合离散变量渡槽优化设计的程序。实例研究表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,而且程序运行可靠,全局收敛能力强。     

人工神经网络模拟生物膜滴滤塔废气处理过程

在生物滴滤塔处理有机废气过程中，参数非线性度大，其处理过程适合用人工神经网络(ANN)模拟。通过建立神经网络模拟生物滴滤塔处理有机废气的过程，对遗传算法的改进能够提高其收敛速度，并采用改进遗传算法(MGA)与LMBP算法相结合(MGA—LMBP)，利用已有的实验数据样本训练神经网络，取得了较好的效果。     

Artificial intelligence for the modeling and control of combustion processes: a review

Artificial intelligence (AI) systems are widely accepted as a technology offering an alternative way to tackle complex and ill-defined problems. They can learn from examples, are fault tolerant in the sense that they are able to handle noisy and incomplete data, are able to deal with non-linear problems, and once trained can perform prediction and generalization at high speed. They have been used in diverse applications in control, robotics, pattern recognition, forecasting, medicine, power systems, manufacturing, optimization, signal processing, and social/psychological sciences. They are particularly useful in system modeling such as in implementing complex mappings and system identification. AI systems comprise areas like, expert systems, artificial neural networks, genetic algorithms, fuzzy logic and various hybrid systems, which combine two or more techniques. The major objective of this paper is to illustrate how AI techniques might play an important role in modeling and prediction of the performance and control of combustion process. The paper outlines an understanding of how AI systems operate by way of presenting a number of problems in the different disciplines of combustion engineering. The various applications of AI are presented in a thematic rather than a chronological or any other order. Problems presented include two main areas: combustion systems and internal combustion (IC) engines. Combustion systems include boilers, furnaces and incinerators modeling and emissions prediction, whereas, IC engines include diesel and spark ignition engines and gas engines modeling and control. Results presented in this paper, are testimony to the potential of AI as a design tool in many areas of combustion engineering.     

基于GA优化的地下水水质评价模型的应用

在设定了地下水各污染物的基准浓度情况下,用污染物的实测浓度相对值替代水质污染损害率公式中的浓度监测值,采用遗传算法(GA)对公式中的参数优化,得到了38项指标都适用的水质污染损害率和污染损害指数公式,提出用广义模糊对比法对污染损害分指数进行赋权的新方法,计算水质综合污染损害指数。利用该法对河池市4个水厂的地下水水源进行水质综合评价分析,取得了较好的效果。     

成熟探区油气资源评价方法研究——以渤海湾盆地牛庄洼陷为例

根据对中国东部老区油气资源潜力再认识的国家需求,对目前国内外普遍使用的资源评价方法,即成因法、统计法、类比法的适用性和局限性进行了分析。针对国内外资源评价中存在的问题,选择在中国东部陆相含油气盆地中具有典型意义的渤海湾盆地牛庄洼陷,利用成藏组合统计法进行了资源量计算。该方法首先要对研究区内已探明的石油地质储量的来源构成和分布规律进行研究,通过油气运移方向和路径的分析,明确成烃与成藏的关系,结合构造、地层、沉积和温度压力环境确定总油气系统的边界;随后,在此基础上进一步划分成藏组合评价单元,在相同的成藏组合评价单元内利用统计法进行资源量计算。与以往的资源量评价方法相比,该方法由于充分的利用了成熟探区丰富的地质资料,即避免了成因法中可操作性较差的运聚系数的选取,又弥补了统计法中缺少地质分析的薄弱性,同时该方法能够进一步指出剩余资源在每个成藏组合内的差异,可为老油区的精细勘探提供依据。     

油田措施配置随机动态目标规划

针对油田开发实际中存在的随机现象和动态特征,建立了油田措施的目标随机动态规划模型,并采用具有擅长全局搜索和高度鲁棒性特点的遗传算法进行求解。应用结果表明,该模型给出了各项稳产措施的增油量 、增水量及生产费用,使措施配置更能反映实际生产动态。该方法是油田开发方案调整的极为有力的工具。