基于混合遗传算法的梳脱割台参数优化

根据标准遗传算法的基本原理，针对梳脱割台的参数优化问题提出了一种混合遗传算法，给出了实现步骤，并将混合遗传算法和传统优化搜索算法进行了比较分析。结果表明：混合遗传算法比传统优化方法在工程参数优化中具有更大的潜力和优越性。     

根系吸水模型参数的混合遗传算法估算方法

构建了遗传算法与Levenberg-Marquardt算法相结合的混合遗传算法,用于求解根系吸水模型参数.分别进行数值试验和棉花根系吸水试验对混合遗传算法求解精度进行验证.数值试验表明,采用混合遗传算法优化求解根系吸水模型参数的优化值具有较高的精度,含水率资料的时间步长和空间步长对根系吸水模型参数的优化精度有较大影响,在实际中时间步长可取值5～10 d,空间步长取值5～10 cm.对室内棉花根系吸水进行模拟分析,结果表明混合遗传算法求解的根系吸水模型可以很好地模拟根系吸水.该方法可用于求解根系吸水参数.     

根系吸水模型参数的混合遗传算法估算方

构建了遗传算法与Levenberg-Marquardt算法相结合的混合遗传算法,用于求解根系吸水模型参数。分别进行数值试验和棉花根系吸水试验对混合遗传算法求解精度进行验证。数值试验表明,采用混合遗传算法优化求解根系吸水模型参数的优化值具有较高的精度,含水率资料的时间步长和空间步长对根系吸水模型参数的优化精度有较大影响,在实际中时间步长可取值5～10d,空间步长取值5～10cm。对室内棉花根系吸水进行模拟分析,结果表明混合遗传算法求解的根系吸水模型可以很好地模拟根系吸水。该方法可用于求解根系吸水参数。     

混合遗传算法在生产线工艺路线排序中的应用

生产线工艺方案的确定是生产线设计的关键,在一条生产线中工步、工位数比较多,其顺序直接影响加工质量和生产效率。在分析生产线工步、工位排序原则的基础上,基于设备负荷平衡的思想,将一种混合遗传算法应用于生产线工艺路线排序过程中,实现了工位间及工位内各工步合理顺序的确定,并通过实例验证了该算法的有效性和可行性。     

基于混合遗传算法的农机科研人员任务调度优化研究

农机科研人员任务调度问题属于NP-hard问题。它允许农机项目中的任务可以由项目团队中的多个农机科研人员完成实施,调度的目的是将任务分配给各科研人员,并对各农机科研人员的任务进行排序以使完成所有项目的时间最小化。本文采用基于禁忌搜索的混合遗传算法进行农机科研人员任务调度研究,提出了一种新颖直观的双染色体基因编码方法,以期达到农机科研人员任务调度决策的科学化,并在MATLAB7.0平台对算例进行仿真。     

粒子群优化算法及其在水轮机调速器PID参数优化中的应用

粒子群优化算法即Particle Swarm Optimization(PSO)是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种基于群智能(Swarm Intelligence)方法的演化计算(evolutionary computation)技术.通过同时动态调整惯性权重和加速度权重以平衡运算性能,提出改进的PSO算法,利用改进PSO优化算法优化的PID控制规律使得调节系统具有更好的动态调节特性和鲁棒性.     

粒子群优化算法在确定含水层参数

以泰斯公式为例,将粒子群优化算法应用于求解分析抽水试验数据,确定含水层参数的函数优化问题．就粒子数目和待估导水系数初值范围等因素对算法收敛性的影响,进行了数值实验．结果表明：1）粒子群算法能够有效地应用于求解分析抽水试验数据,确定含水层参数计算问题;2）粒子数目的大小对运算时间和算法收敛性有一定的影响,在实际运算时,宜设置较大的粒子数;3）待估导水系数的选取初值大小对收敛速度有一定的影响,但不会影响最终计算结果．与其它方法相比较,粒子群优化算法具有原理简单、易于编程和实现等优点．     

基于改进混合遗传算法的微型水轮机电子调速器的优化设计

针对微型水电站中水轮机组频率波动较大且运行不稳的问题,本文采用了一种单纯形法与遗传算法相结合的混合遗传算法对其PI调速器进行了优化设计,根据工程实际完成了调速系统的数学建模,并应用MATLAB6.5软件对遗传算法和传统PI算法的控制效果进行了仿真分析和比较,实践证明应用该方法能够有效的解决此问题。     

混合遗传神经网络在边坡稳定性评

将改进的遗传算法与BP神经网络相结合，分析了边坡稳定性的影响因素，建立边破稳定性评价的神经网络模型。分别用改进的遗传算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化。选用边坡实例对网络进行训练检验，结果表明，混合遗传神经网络提高了训练速度和泛化能力，对边坡稳定性分析有较好的适用性，为边坡稳定性评价提供了依据。     

连栋塑料温室气动天窗机构的参数优化

在调查温室所处地区风速分布的基础上 ,研究风载与天窗位置角及风向的关系 ,以及风载、均布结构重量和集中力 3种天窗荷载的作用。建立多目标非线性优化模型 ,合理快捷地确定了气动天窗机构的各个参数 ,给出优化后气缸负载的动态曲线。     

基于改进蚁群算法的PID参数优化

PID控制器的参数优化是自动控制领域的重要问题.一般PID参数的调定都离不开依靠人工经验的调整,但难以得到最佳参数.而蚁群算法因其自身参数限制,在全局搜索上能力较弱,会陷入局部最优.基于此,本研究提出一种将蚁群算法和模拟退火算法融合用于PID控制器参数优化的方法,以模拟退火的搜索方式替代蚁群算法,避免算法陷入局部解.仿...     

基于群智能优化算法的土壤水动力参数反演

土壤水动力参数是模拟田间土壤物质传输过程的基本参数,准确确定土壤水动力参数对实现农田生境精准调控具有重要意义。基于一维垂直入渗试验数据,采用代数方法和数值方法,构造3个不同的目标函数,并分析鲸鱼优化算法和灰狼优化算法反演Brooks-Corey-Mualem模型参数的适用性。结果表明：通过选择合适的目标函数,两种群智能优化算法均可用于反演土壤水动力参数。在代数方法中,鲸鱼优化算法在目标函数2下(由累积入渗量、入渗时间、含水率构成的相对误差)固定参数θ_r、θ_s优化得到的土壤水动力参数误差最小,反演参数得到的累积入渗量、入渗率、含水率的相对误差都在9.74%以下,决定系数都在0.904 0以上,反演时间为70 s;在数值方法中,灰狼优化算法在目标函数3下(由累积入渗量、湿润锋深度、含水率构成的相对误差)固定参数θ_r、θ_s优化得到的参数误差最小,反演参数得到的累积入渗量、入渗率、含水率的相对误差都在2.53%以下,决定系数都在0.991 7以上,反演时间为115 s。因此,代数方法所用时间短、精度相对较低...     

基于混合遗传算法的钻孔最佳走刀路线的求解

泵盖，泵法兰，泵平板等多孔钻削加工问题是钻孔最佳刀路线问题，而现有的自动编程软件是按孔位的x,y坐标逐次编排的方法确定钻孔走刀顺序，这样生成的钻孔走刀路线显然并非最佳路线，通过建立相应的数学模型，利用混合遗传算法求解，得到了较好的结果。     

基于改进型PSO算法的汽车转阀参数优化

提出了基于模拟退火(SA)修正的改进型粒子群算法(SA-PSO)的转阀参数优化方法。建立了整车动力学模型、转向系统模型、高速路感模型和转阀能耗模型,并对模型进行了验证;给出了低速转向轻便性、高速转向路感和能耗的量化指标;提出了以轻便性、路感和能耗量化指标的平方和根最小值为目标函数,以各参数取值范围为约束条件的最优化问题;构建了基于模拟退火修正的改进型粒子群优化算法(SA-PSO)的自适应度函数,运用改进型粒子群算法获得了转阀参数的全局最优解;SA-PSO与PSO的优化结果对比表明,SA-PSO的全局收敛性强、收敛速度快;通过优化参数与另外两组参数双纽线、高速中间位置小转角转向、转阀能耗仿真验证了优化方法的有效性和优化结果的正确性,最后分别进行了转阀参数优化前、后的双纽线、高速中间位置小转角转向、转阀能耗试验,结果表明,优化后的转阀使转向轻便性、高速转向路感和节能性均得到改善。     

基于蚁群算法的含水层参数识别方法

含水层参数的确定,是进行地下水资源科学管理的基础和关键。针对传统一些求参方法的缺点,提出了基于蚁群算法的含水层参数识别方法,并给出了实施该方法的具体步骤。以无界承压含水层井流模型为例,讨论了蚁群算法在含水层参数反演中的应用。实例分析结果表明,蚁群算法在确定含水层参数的优化问题中不仅可行,而且具有求解精度高和鲁棒性强等特点,显示了蚁群算法在水科学优化问题中的应用前景。     

基于改进粒子群算法的PlD参数优化

以数控机床进给轴为研究对象,使用MATLAB建立PID控制仿真模型,将标准的粒子群算法与小生境思想结合,同时将分布式计算机集群的思想应用到伺服系统的PID控制器仿真模型当中,改善了常规的PID控制参数自整定不佳,有效减少了系统的响应时间.与标准的POS进行对比,具有更快的收敛性,可以有效避免陷入局部最优,得到更高精度的...     

基于PSO算法的木薯收获机拔起速度控制系统参数优化

新型挖拔式木薯收获机拔起速度控制系统控制的重点在于使用PID算法进行闭环控制液压马达的输出。为此,针对传统的PID参数调整优化方法费时费力的问题,以广西大学研制的新型木薯收获机控制系统为对象,采用PSO算法,以液压系统的传递函数为目标,对PID算法进行参数优化,且进行了田间试验验证。结果表明:采用PSO算法,对控制系统参数进行优化可行,且便捷;当木薯收获机控制系统的参数Kp、Ki、Kd分别为0.644 1、2. 726 9、0. 036 2时,控制效果良好,性能稳定。     

农机安全生产信息系统的设计——基于混合遗传资源调度算法

为了提高多农机联合作业时的安全性,将混合遗传调度算法引入到了农机资源调度和安全生产信息系统的设计上.在农机导航自主路径规划时,混合遗传算法可以通过交叉和变异搜索算法,使农机行走时获得避开障碍物的最佳路径,从而可以提高农机的作业效率和作业的安全性.通过农机作业生产的调度安排,对资源调度安全生产系统进行了测试,结果表明:采...     

混合果蝇优化算法PID参数整定方法的研究

【目的】解决基本果蝇优化算法（FOA）由于算法局限性而出现比例积分微分（PID）参数整定收敛速度慢且容易过早陷入局部最优的问题。【方法】为了在迭代前期具有更高的全局搜索效率,利用粒子群算法（PSO）寻找多个全局较优种群,迭代后期使用具有较强的局部寻优能力的FOA算法提高收敛精度,实现对全局搜索和局部搜索过程的优化。【结果】两个二阶时滞系统的阶跃响应测试结果表明,基于HFOA的PID控制器参数整定的上升时间、调节时间和超调量等指标更优,能够实现更好的系统响应性能。【结论】优化后算法具有控制精度高、响应速度快、鲁棒性好等优点,为PID参数优化提供了参考。     

基于SUFI-2参数最适置信区间的参数优化方法结果对比分析

研究水文模型参数置信区间对于径流模拟的影响,对SWAT模型校准应用具有重要意义.将麻城市举水河流域作为研究区域,选取1953-2006年(1995-1996年为预热期,1997-2000年为率定期,2001-2004年为验证期)的月径流实测资料,并采用SUFI-2方法识别出敏感性参数的置信区间进行模拟,比较参数置信区间...