一种基于遗传算法的板形模式识别方法

针对冷轧带钢生产中板形控制的要求 ,提出采用遗传算法进行板形模式识别的方法 ,该方法的特点是可以根据不同轧机的板形控制模式决定板形模式方程 ,板形识别精度高。仿真结果证明了该方法的有效性     

多任务小批量流水线遗传算法仿真与实施

文章阐述了在流水线调度时,可利用遗传算法计算出工件的最短通过时间, 但这并非最佳方案,应同时考虑交货期的影响、设备的负荷率和员工加班等问题.在设计过程中,根据多任务,小批量流水线生产的特点,改进常规遗传算法,设计出一种基于交货期的遗传算法,可以很快地搜索到最优个体,并实例证明了其可行性.     

模具生产联合体加工作业统一调度问题的研究

模具生产联合体是由小规模企业组成的模具设计、制造联盟，由于设备、工装和人员分属于不同的加盟企业，其作业排序过程非常复杂。为此提出一种复合式模具生产联合体的生产排序方法：依据基本优先规则首先完成单一工序作业，然后对多工序作业用改进遗传算法进行工艺优化，求出最优解和次优解，再使用评价函数法选择最佳作业路线。该方法在生产试验中取得了良好的成效．能较好满足模具用户和加盟企业两方面的需要。     

基于云计算的混合并行遗传算法求解最短路径

为提高最短路径求解问题的效率,提出一种基于云计算的细粒度混合并行遗传算法求解最短路径的方法。方法采用云计算中H adoop的Map Reduce并行编程模型,提高编码效率,同时将细粒度并行遗传算法和禁忌搜索算法结合,提高了寻优算法的计算速度和局部寻优能力,进而提高最短路径的求解效率。仿真结果表明,该方法在计算速度和性能上优于经典遗传算法和并行遗传算法,是一种有效的最短路径求解方法。     

基于混合遗传算法的去耦电容网络设计

结合基于目标阻抗的设计方法,将混合遗传算法应用于PDN(电源分配网络)的去耦电容网络设计,对所需去耦电容器的种类和数目进行优化计算,同时与标准遗传算法和传统设计方法进行对比,借助Cadence电源完整性仿真工具验证设计结果的有效性和合理性。避免了传统设计需要借助EDA工具进行反复修改和验证的繁琐过程,同时减少了设计冗余,节省了PCB布局布线空间,为高频电路的PDN设计提供参考。     

微震定位系统中拾震器布阵研究

对微震监测中拾震器阵列进行科学有效的布置是保证微震定位系统能有效运行的一个关键条件,设计了4种拾震器阵列布设方案,使煤矿中微震定位监测系统运行得更加科学有效.首先建立复杂地质模型,利用微变网格射线追踪正演模拟出微震源起震到拾震器阵列接收信号的过程,然后在施加随机扰动的情况下,利用粒子群-神经网络算法(PSO-BP)反演推算出震源位置,最后通过震源位置的误差来分析各个布阵方案的特点,同时分析了阵列中拾震器数量的合理值.研究结果表明,在微震监测系统中拾震器利用率最高的情况下,可以给出准确、合理、有效的拾震器布阵方案.     

Simultaneous optimization of photostrictive actuator locations,numbers and light intensities for structural shape control using hierarchical genetic algorithm

The present paper introduces an investigation into simultaneous optimization of the PbLaZrTi-based actuator configuration and corresponding applied light intensity for morphing beam structural shapes. A finite element formulation for multiphysics analysis of coupled opto-electro-thermo-mechanical fields in PbLaZrTi ceramics is derived and verified with the theoretical solution and the commercial software ANSYS. This element is then used to simulate beam bending shape control using the orthotropic PbLaZrTi actuators and the simultaneous optimization. In this procedure, the controlling and geometrical variables are simultaneously optimized via a hierarchical genetic algorithm. A bi-coded chromosome is proposed in a hierarchical mode, which consists of some control genes (i.e. actuator location and number) and parametric genes (i.e. applied light intensity). Whether the parametric gene is activated or not is managed by the value of the first-grade control genes. The numerical results demonstrate that the achieved beam bending shapes correlate remarkably well with the expected ones and the simultaneous optimization of photostrictive actuator locations, numbers and light intensities can result in optimal actuator layout with less PbLaZrTi actuators and irradiated light energy. The simulation results also show that the hierarchical genetic algorithm has more superior performance over the conventional real-coded genetic algorithm.     

一种基于服务选取的SBS云资源优化分配方法

获取满足全局优化目标的资源分配策略,是影响云环境中基于服务的软件系统(service-based software system,简称SBS)运行时优化效果的关键.然而,由于SBS内部复杂的业务逻辑关系和云环境中的资源约束,现有分配方法无法得到最优资源分配量.以满足SLA约束和最小化资源成本为目标,根据不同资源状态对应不同组件服务性能的特点,将组件服务可能的资源分配量、相应性能及成本转换为备选逻辑服务集,进而提出了一种云环境中基于服务选取的SBS资源优化分配模型,并设计了一种求解模型的混合遗传算法.算法采用整数编码以提高求解效率,并在选择算子中引入了精英保留策略,从而保证收敛到全局最优解.为提高遗传算法的局部搜索能力、加快收敛速度,以局部搜索策略改进了标准变异算子.实验验证了所提出的资源优化分配模型和求解算法的有效性,并表明:与分支定界法及精英保留策略遗传算法相比,混合遗传算法能够在较大规模的问题上快速获得具有较低资源成本的资源分配策略.     

一种基于蚁群算法的呼叫中心人力需求计算方法

针对呼叫中心人力需求优化这一离散约束问题,基于Dantzig提出的集合覆盖模型,建立了单技能呼叫中心的人力需求计算线性规划模型,并提出一种基于改进蚁群算法的求解方法.在该方法中,对算法的信息素更新规则进行了修改,并基于MATLAB编程针对实例进行仿真分析.选取统计学指标将算法的仿真结果与遗传算法进行对比,结果表明:基于蚁群算法的方法计算复杂度可行;能够节约人力,且话务员匹配度可满足实际运营需求;为智能算法在呼叫中心人力需求计算问题上的应用研究提供了一种新的解决思路.     

精馏塔系的软测量建模与优化策略研究

针对工业精馏系统操作优化的需求,在分析过程机理的基础上,本文基于广义回归神经网络和交叉验证等方法,建立了产品质量的软测量模型。随后,通过改进标准遗传算法的算子和结构,提出一种改进的求解有约束稳态优化问题的遗传算法,解决了常规优化算法在求解有约束优化问题时惩罚系数难以选择、易陷入局部最优、所得优化解可能不满足约束等问题。将其应用于以产品质量为约束的精馏塔能耗优化问题,可以求解得到精馏塔系"卡边"生产对应的最优操作条件。仿真结果表明该建模和优化策略具有优化结果好、计算效率高等优点,可为工业精馏系统的操作优化提供有效支撑。