基于混合遗传算法的车辆优化调度研究

将遗传算法和模拟退火算法结合,设计了一种混合遗传算法（自适应的模拟退火遗传算法）,并根据一般车辆优化调度问题的特性,进行算法的设计,比如染色体的编码方式、遗传算子以及参数的设定等,通过实例进行了仿真实验．结果表明：用这种混合遗传算法求解车辆优化调度问题,具有很好的优化性能．     

物流配送网络选址的模糊数学模型及其算法

本文从供应链上企业的生产和客户需求的不确定性出发,提出了物流配送网络选址优化问题的带模糊约束规划的数学模型,并结合算法的特点提出其对应的混合遗传求解算法,模拟结果表明此算法可得到质量更高的优化解.     

新型混合遗传算法对DuklerⅡ截面含液率曲线的回归

针对DuklerⅡ截面含液率曲线,采用由简单遗传算法和单纯形法结合起来的一种新型的混合遗传算法对其进行了回归。基于研究问题的特征和遗传算法的特点,采用了实数编码,提出了利用混合遗传算法进行曲线拟合的十个步骤,并对图中的一条曲线进行了拟合。     

基于混合遗传算法的土坝漏测沉降量计算

由于种种原因,已建土坝中很多存在初始沉降量的漏测现象,而在建立土坝沉降监测模型和裂缝分析中,必须首先确定漏测的初始沉降。本研究提出了一种基于混合遗传算法的土石坝初始漏测沉降计算方法。该方法基于以往文献中的对数模型,并把初始漏测沉降量S0直接作为模型参数,采用标准遗传算法与二次规划有机结合的混合遗传算法HGA直接求解模型参数,通过对2个工程实例的分析结果表明,本研究模型和方法具有物理概念明确、无需人工试算分散系数α,计算速度快,结果精度高的优点。     

油气集输系统拓扑布局优化的混合遗传算法

给出了油气集输系统拓扑布局优化问题的数学模型，对其计算的复杂性进行了分析。根据模型的特点，采用了混合遗传算法进行求解，将局部搜索算法的快速性与遗传算法的全局收敛性有机地结合起来，有效避免了因初始值不同对优化结果造成的不利影响。实例计算表明，混合遗传算法优于传统的分级优化法。     

大规模物流配送车辆调度问题研究

研究大规模物流配送车辆调度问题,提出其整数规划数学模型,把大规模配送车辆调度问题(VRP)转化为配送区域划分问题和单车线路优化问题2个子问题,用改进的基地启发式分区算法(ILBH)解决配送区域划分问题,运用混合遗传算法(GA NS)解决分区域后区域内的配送车辆的单车线路优化问题.此改进的2阶段算法有效地解决了大规模配送条件下,在可行时间内得到近似解或满意解的问题,该方法已在某物流企业中成功应用并取得了显著的经济效益,其成果在城市配送系统中具有普遍的适用性和应用推广前景.     

给水管网优化设计的混合遗传算法

利用遗传算法全局优化和广义简约梯度法(GRG法)局部收敛速度快的特点，将两者有机结合，构造出一种混合遗传算法应用于新建环状给水管网的优化设计．同时针对遗传算法，采用了实数编码技术，基于扩大采样空间的随机采样、惩罚策略、算术交叉及动态变异技术．最后结合工程实例验证了混合算法的高效性。     

天然气管网系统最优设防烈度决策

以天然气管网工程造价、未来遭遇地震时管道结构的损失期望及灾后管网服务功能失效损失之和最小为目标函数,结合工程投资限制、管网系统抗震可靠度的分配以及部分管道设防的特殊要求,建立了天然气管网系统最优设防烈度决策模型.利用布尔立方体矩阵(BCM)不交化算法,作为多源多汇网络系统抗震可靠度分析工具.将差分进化算法的繁殖策略与遗传算法的交叉、变异相结合形成了一种新的混合遗传算法,用于天然气管网系统最优设防烈度的优化求解.以某天然气管网为例,在管道遭遇烈度为7度地震的情况下,进行了最优设防烈度的决策,给出了相应的计算结果.     

油气集输管网规划现状

集输管网规划具有高度非线性的特征,优化集输系统,建立适用模型对于提高管网的经济效益具有重要意义.介绍了神经网络、MDOD、混合遗传算法、分级优化法和动态规划法在油气集输管网规划优化中的应用,指出了管网规划优化工作的发展方向,提出了集输管网规划工作的建议.     

基于FPGA串并结合FIR滤波器的设计

根据FIR滤波器的特性和分布式(DA)算法的特点,基于FPGA实现FIR滤波器的原理和方法,在拆分查找表的基础上,利用串并结合DA算法对数字滤波器的设计进行优化,设计更高阶次的滤波器并节省所占用的硬件资源.采用串并结合DA算法设计了16阶FIR低通滤波器,在Quartus Ⅱ 7.0下进行仿真,结果验证了该方法滤波效果好,能够有效地减少FPGA硬件资源的使用,提高FIR的运算速度.     

基于混合智能算法的战略储油基地选址问题

混合智能算法是由随机模拟、单纯形法和遗传算法融合而成的一种智能化启发式算法。对于描述设备选址要求,根据建立战略储备的风险,通过运用不确定规划模型,解决了经济发展需求、路径长度受限情况下选择适合的储油基地问题。实例计算结果表明,与传统算法相比,混合智能算法能有效地解决储油基地的选址问题。     

高速逆流色谱法分离前胡提取物中香豆素类成分

采用超临界CO2流体萃取中药前胡中总香豆素,以石油醚:乙酸乙酯为洗脱系统,对提取物进行硅胶柱初步分离,利用高效液相色谱确定石油醚:乙酸乙酯:甲醇:水=5:5:5:4作为高速逆流色谱(HSCCC)分离的溶剂体系,在主机转速为850 r/min、流动相流速为2.0 mL/min、254 nm波长检测条件下,根据色谱图手动收...     

基于遗传算法与粒子群算法的配电网无功优化

根据遗传算法(GA)收敛效果好和粒子群算法(PSO)收敛速度快的特点,将两者相结合对配电网无功优化模型进行求解。计算结果表明:该算法是收敛的、有效的。     

含分布式电源的配电网故障恢复研究

本研究针对含分布式电源的配电网故障恢复提出一种将孤岛划分作为网络重构子优化模块的方案。在重构过程中根据DG的类型和与主网的连通状态,将不能并网的分布式电源进行孤岛划分,最大程度恢复失电负荷,并用二进制粒子群算法和遗传算法的混合算法寻找最优恢复路径。算例结果证明了该策略的优越性。     

加剂原油管道运行参数优化研究

对加降凝剂原油管道的运行参数和泵站的运行特性进行了分析,建立了原油管道的运行优化模型。将遗传算法和模拟退火算法相结合,提出了混合遗传算法,并求解了原油管道的运行优化模型。实例计算结果表明,加剂后管道的最佳运行费用比加剂前减少了8.17%,认为最佳运行方案可以用于指导原油管道的实际生产运行。     

自主迁移的并行遗传算法用于马斯京根模型参数估计

遗传算法是一种随机性的全局优化算法,但简单遗传算法易陷入局部最优。将并行技术与遗传算法相结合,且针对影响并行遗传算法性能的迁移时机进行研究,提出自主迁移的并行遗传算法用于马斯京根模型参数估计。实验结果表明,该算法为估计马斯京根模型参数提供了一种有效的方法。     

A型变尺寸装箱问题之模型及算法研究

消费热点能够引发居民的消费需求是由其特点决定的，这也被改革开放以来的实践所证实。为了更好地培育消费热点，需要揭示培育消费热点的规律。在弄清当前及今后一定时期的消费热点之后，就应该运用科学方法培育这些消费热点。     

基于遗传小波神经网络的电梯故障诊断分析

利用小波分析具有能量分布特征提取的特性和遗传算法优化BP算法的能力,提出了一种基于遗传算法、小波与神经网络的电梯故障诊断方法,并应用电梯故障数据作为实例进行了验证．遗传算法小波神经网络模型诊断速度快、鲁棒性好、故障诊断正确率高．     

基于免疫算法的优化问题

基于前人提出的克隆选择算法,提出一种用于优化问题的免疫选择算法,引入选择算子的概念,可以加快算法的搜索速度,有效地保持种群的多样性。仿真结果表明,与遗传算法相比较,免疫选择算法能更快速准确地收敛到全局最优解,避免了遗传算法中的早熟收敛现象。     

基于混合并行遗传算法的多目标约束优化技术研究

多目标约束优化问题属于NP问题。并行遗传算法是解决该类问题的常用算法,它具有较强的全局搜索能力和并行性,但局部搜索能力差,禁忌搜索算法则比较适合于局部搜索。提出了一种基于混合并行遗传算法的多目标约束优化方法,该方法综合了并行遗传算法和禁忌搜索算法的优势,改进了并行遗传算法的性能,能有效避免局部最优解。