基于遗传算法的沥青路面结构优化方法研究

在分析其他沥青路面结构优化方法的基础上,建立了采用二进制编码的沥青路面结构遗传算法优化方法,摆脱了以往遗传优化方法优化结果带有小数,与实际工程不相符的缺点。结合实例进行分析,结果表明该方法优化结果精确、科学,收敛速度快,易于实现,是一种实用的沥青路面结构优化方法。     

基于遗传算法的智能粒子群优化方法

定义了粒子群优化(PSO)的参数空间,把探索性能最优的粒子群算法转化为一个参数优化问题,提出了用遗传算法优选PSO参数组合的一种方法,并给出了具有较好运算性能的PSO形式(参数组合).数值实验表明此设计方法应用效果好.     

基于改进遗传算法的ANN结构优化

人工神经网络的结构设计没有系统的规律可循,而基于传统学习的神经网络参数优化又易于陷入局部最优解.用带退化的协同进化遗传算法可以优化神经网络结构,同时优化网络参数.将网络参数作为实数编码基因进行遗传选择,参数个体的受损率超过退化阈值时发生结构退化.退化进程由协同进化的控制个体动态控制.试验证明,该方案能有效简化神经网络的结构和优化网络参数,收敛速度比常规遗传算法快.     

基于模拟退火遗传算法的水资源优化配置研究

【目的】通过模拟模型描述水资源系统的复杂关系,解决水资源配置难题,为区域水资源合理开发利用提供决策依据。【方法】建立以经济、社会、生态环境综合效益为最优的水资源优化配置模型,并采用模拟退火遗传算法对模型进行求解,最后以咸阳市为例进行水资源优化配置。【结果】基于所建立的水资源优化配置模型对咸阳市的水资源进行优化配置,在50%保证率情况下,咸阳市2020年地表水、地下水、外调水、中水的供水量分别为69 020万、53 433万、23 435万和7 900万m~3,2030年供水量分别为88 825万、46 533万、46 310万和12 100万m~3,分别较原始供水量节水322.09万和432.46万m~3,除农业用水稍有欠缺外,其他用水户的用水要求均可以得到满足。【结论】基于模拟退火遗传算法的水资源优化配置模型配水结果合理可行,可以作为研究区水资源配置的决策依据。模拟退火遗传算法收敛速度快,寻优能力强,可以应用于水资源优化配置领域。     

基于遗传算法的网络计划资源优化研究

以双代号网络计划技术为工具,提出一种基于遗传算法的建筑工程"资源有限,工期最短"问题的求解模型。针对问题的特点,设计了相应的遗传算子并提出一种用于修正非法染色体的修复算子。算例表明,该方法计算结果优于传统的启发式方法,可较好应用于建筑工程资源优化问题。     

高等级沥青路面结构研究综述

本文根据人-车-路-环境相互作用的系统分析,讨论了高等级沥青路面结构的现状、高速交通对沥青路面结构发展的影响及新型沥青路面结构.从沥青路面的功能角度研究了高等级沥青路面结构,并提出了一些需要进一步研究的问题.     

基于结构优化递归神经网络的网络流量预测

针对传统方法预测网络流量精度较低的问题,提出了一种基于改进双线性递归神经网络模型(BLRNN)的非线性网络流量预测方法.首先,给出了双线性递归神经网络的定义及网络结构描述;然后从网络结构和修剪过程两方面对双线性递归神经网络进行优化改进,采用遗传算法全局搜索进行修剪;最后,通过真实工况下的网络流量数据用仿真试验对模型性能进行分析.试验结果表明,优化后双线性递归神经网络模型大幅降低了算法复杂度,提高了计算效率,与传统的多层神经网络预测方法相比,该方法预测精度更高.同时,该方法也为其他具有相似特征的非线性预测问题提供了一种新的研究思路.     

基于遗传算法的取水泵站优化运行

针对取水泵站在不同季节流量及水源水位变化大,泵偏离高效区运行,导致泵站运行效率低的问题,提出了以取水泵站总能耗最小为为目标函数的优化运行数学模型.该模型以一定的管路装置扬程、供水量等为约束条件,利用遗传算法确定并联运行泵的台数、调速泵的转速及机组间的流量分配,可实现取水泵站的优化运行.     

改进遗传算法下的畜禽冷链配送优化研究

在介绍传统遗传算法的基础上,提出了一种改进的遗传算法,通过设定前置交叉算子、互换变异算子、逆转变异算子来进行模型求解。算例分析表明,该算法可以在较短的时间内获得该问题的最优解或满意解。     

基于遗传算法的玉米病害图像特征优化与识别

以玉米病害图像为例,经图像预处理后,采用遗传算法从图像纹理、颜色和形状多个原始特征中优选,优化出相关信息测度、归一化蓝色颜色分量 b 值、Cb、颜色矩、病斑周长和形状因子等独立性、稳定性好及分类能力强的特征向量用于病害识别.利用SPSS软件提供的Bayes判别分析结果表明,该方法提高了病害图像识别的效率和精度.     

基于微型多目标遗传算法的布料机臂架结构优化

针对目前用于散料输送的大跨度布料机布料臂架结构重大、设计冗余度严重过剩等问题,采用一种微型多目标遗传算法对布料臂架主梁结构尺寸进行多目标优化.以各节臂架主梁的截面尺寸为优化变量,以增强臂架刚度和轻量化为优化目标,结合微型多目标遗传算法和参数化有限元建模技术,建立了布料臂架的优化设计模型.此方法既能高效率地解决增强臂架刚度和臂架减重等优化问题,又能仅通过一次计算就提供多组方案以满足对布料机性能控制的不同需要.该优化结果已用于该系列布料机的定型设计.     

基于多岛遗传算法的湍流模型优化研究

采用Isight软件中的优化拉丁方法设计了20组Realizable k ε湍流模型的经验系数,并在Fluent中采用这些经验系数对Ahmed模型的外流场进行了仿真分析.在此基础上,用Kriging模型建立近似面模型,以风洞试验结果为优化目标,采用多岛遗传算法对Realizable k ε湍流模型中的经验系数进行优化.最后,把优化的经验系数应用于某实车的研发,并做了风洞试验验证.结果表明,使用优化的经验系数进行计算,得到的速度场云图与实验更为接近,收敛速度快,阻力系数误差也减小了2.8%.     

湖南省国有企业资本结构优化方法研究

讨论了湖南省有企业资本结构现状 ,分析了其形成原因 ,评价了已有的资本结构调整的思路 ,主要从微观上提出了湖南省国有企业资本结构优化的方法     

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。     

基于遗传算法的易腐货物即时配送路线的优化

通过构造时间惩罚函数和容量限制惩罚函数建立了相应的数学模型,构造了一种具有较强全局搜索能力的引申刘海交叉法,改进了标准遗传算法,提出了易腐货物即时配送路线优化问题的求解策略。利用MAT-LAB编制了相应的计算程序,结合典型实例,验证了利用改进遗传算法在求解此类问题时的可行性和优越性。     

基于动态规划法和遗传算法的配电网无功优化

对配电网无功优化规划问题进行研究,针对配电网的辐射型结构,在无功二次精确矩选择补偿点方法的基础上,提出了配电网无功优化分区的方法,并在选点时考虑已选补偿点对后续优化选点的影响,运用动态规划法来确定最优补偿位置;用改进遗传算法求解补偿点的最优补偿量,对选择、交叉、变异等算子进行改进,每一代群体进行分组进化,并采用自适应罚因子、交叉率和变异率,以提高收敛速度和解的质量.采用IEEE 33节点系统验证了本算法的有效性和实用性.本研究提出的算法能使配电网各分区得到合理的无功补偿,从而提高配电系统经济性和电压质量.     

基于混沌遗传算法的PHEV能量管理策略优化

提出了一种新的混沌遗传算法,改进了混沌映射和遗传算法的结合方式,使种群在进化的过程中能够混沌搜索解空间,从而增强遗传算法的遍历性.该算法有效地克服了遗传算法局部收敛的缺陷.在软件ADVISOR2002中,以一辆采用模糊能量管理策略的插电式混合动力电动汽车(Plug-in Hybrid Electrical Vehicle,PHEV)为研究对象,应用该混沌遗传算法对其隶属函数和控制规则进行了优化.仿真结果表明,该算法可以实现对模糊控制器的全局优化.与原模糊控制策略相比,优化后的燃油经济性提高了5.15%,CO排放减少了6.39%.     

渠系配水优化遗传算法求解

依据遗传算法理论,在配水求解中,摈弃传统的二进制编码,采用与人们处理问题思路一致的十进制编码,从而提高了基因序列的质量,且在目前灌区的管理条件下减少了人工管理的劳动时间,对整个渠系水量调度具有重要的理论和现实意义。     

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。     

基于改进遗传算法在农村供水管网优化中的应用

以改进遗传算法为研究对象,结合农村供水管网的优化作业为例,就在应用改进遗传算法对农村供水管网优化加以支持中的相关问题做出了详细分析与阐述,希望能够为后续实践作业的开展提供一定的参考与帮助。