基于遗传算法的航材备件优化模型

依据遗传算法的特点,提出了将遗传算法用于求解备件优化问题,并给出了求解过程,从而有效地解决了某型飞机航材备件优化这一复杂而困难的问题,保障该型飞机正常飞行。     

多维编码遗传算法在城市供水管网优化调度中的应用研究

从供水管网系统整体优化和最小供水费用的角度出发,结合复杂供水系统的生产调度特点,提出了城市供水系统整体优化调度的遗传算法,对其编码规则、染色体的评估以及遗传操作进行了深入的研究,并给出了详细的求解步骤.采用Matlab软件编写了基于遗传算法的优化调度程序,并应用该程序对某市供水管网系统的生产调度进行了仿真研究.仿真结果表明,应用遗传算法求解管网系统优化调度,可以得到问题的全局最优解,采用优化调度程序进行生产调度可以节省运行费用.图2,表1,参11.     

遗传算法研究综述

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度有效的随机搜索算法.近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注.本文介绍了遗传算法的主要特点、基本原理及其设计步骤,并指出了相关的研究方向.     

改进遗传算法在电力系统低频减载中的应用

电力系统低频减载优化整定是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题,其优化过程十分复杂.遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法,比较适合于求解电力系统低频减载问题.本文研究了遗传算法应用于低频减载求解的运算流程,并且在结合低频减载问题自身特点的基础上对遗传算法应用于低频减载求解进行了研究改进,给出了包括编码方案、交叉算子、变异算子和收敛判据的改进遗传算法的实现方案.     

改进遗传算法的常微分方程求解及应用

为研究求解常微分方程的近似解问题,采用理论分析和实例分析的方法,将常微分方程的求近似解问题转化为遗传算法的函数优化问题,借助Matlab遗传算法工具箱实现对常微分方程的求解,并以室内温度摆动问题进行实例分析.研究结果表明:常微分方程的求解问题可以转化为最优化问题,进而将遗传算法应用于求解该最优化问题,最终完成了对常微分方程的求解,同时验证了该算法的有效性与准确性.研究结论拓宽了遗传算法的适用范围,并为常微分方程的求解问题提供了新的理论空间.     

遗传算法研究综述

近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注。本文介绍了有关遗传算法理论的研究现状,包括:编码方式、遗传算子、适应度函数以及常用混合遗传算法,指出了遗传算法的研究方向。     

基于改进遗传算法的水污染控制系统规划

针对水污染控制系统规划,建立了对应的非线性规划模型,该模型可适用于具有污水处理与利用的一般系统.由于模型具有高度的非线性,提出一种改进的遗传算法来进行求解,该算法可弥补传统非线性规划算法无法获得满意效果的不足,克服基本遗传算法容易早熟的弱点.实例表明所提出的改进遗传算法具有良好的局部与全局优化性能,适于复杂模型的优化问题.同时提出了对约束条件处理的方法,该方法可应用于其他类似问题的求解.     

一类二层多目标规划的混沌遗传优化算法及其应用

针对求解一类二层多目标规划问题,首先将其转化为等价的单目标规划问题,然后利用遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,并结合精确罚函数求解非线性约束优化问题,提出了求解此类问题的混沌遗传算法.该方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,求解精度和可靠性较高.实际算例表明,算法是有效可行的.     

遗传算法在数值逼近中的应用

求解复杂连续函数的最佳逼近多项式是有理论和实际意义的,一般而言,求其数值解是很困难的.本文尝试把非数值优化算法——遗传算法,用于传统的数值逼近领域（求解最佳一致逼近、最佳平方逼近等）.通过后面的数值实验,说明遗传算法对这些问题的求解具有强的鲁棒性.     

遗传算法在工程爆破参数优化中的应用

工程爆破中的参数优化问题是个复杂的非线性规划问题。以矿山爆破参数优化数学模型为例，采用遗传算法实现了爆破参数的优化。结果证实了利用遗传算法进行爆破参数优化的可行性与高效性，为求解该问题提供了一个有效的新途径。     

混合遗传算法在随机规划问题中的应用

以含有机会约束的生产管理动态规划问题为例,基于随机模拟技术的混合遗传算法实现最优化决策,构造了数学模型。采用ＶＢ编辑,计算机模拟结果显示该模型能很好解决生产过程中的最优化决策问题,它是简单的基于二进制编码的遗传算法所不能解决的。该算法具有很高的鲁棒性,避免了在局部最优解附近徘徊,且因为随机规划问题要求许多数学知识,而算法本身并不要求对优化问题的性质作一些深入的数学分析,从而对那些不太熟悉数学理论和     

遗传算法用于电机电器优化设计的展望

介绍了遗传算法及其特点，分析了传统优化方法在电机电器优化设计领域存在的问题，认为遗传算法将是电机电器优化设计领域较理想的方法。     

求解无约束全局优化问题的新型混合遗传算法

目的更好地解决遗传算法在求解全局优化问题时易陷入局部最优点的缺陷。方法将传统优化的无约束搜索和黄金分割法应用到局部搜索阶段,提出一种改进算法局部寻优能力的新型混合遗传算法（NHA）。结果与结论测试函数的数值实验结果表明该算法对改进遗传算法的缺陷是十分有效的。     

反馈混沌遗传算法及其在约束优化中的应用

针对现有遗传算法中普遍存在的早熟与收敛慢的问题,将混沌映射和后天强化学习策略引入到标准遗传算法中,提出了带反馈的混沌遗传算法.该算法通过混沌映射来保持演化群体良好的多样性;通过基于Baldwin效应的后天强化学习来克服纯粹的随机演化.对复杂约束优化问题--基准问题的数值实验验证了文中算法的高效性及鲁棒性.     

遗传算法在电力电子电路控制参数优化中的应用

本文综述了遗传算法在电力电子电路控制参数中各个方面的应用情况,主要包括PWM控制参数优化、SHEPWM参数优化、交流斩波控制参数优化以及遗传算法与其他方法相结合的应用,详细分析了各种应用的核心问题,为遗传算法在电力电子电路控制参数中的进一步应用研究与实现提供一定理论依据。     

通信网频率分配算法研究

本文总结了在频率分配领域中运用的各种可行、有效的智能算法,它们是：遗传算法,蚁群算法,模拟退火算法,禁忌搜索算法等。这些算法大大丰富了现代优化技术,也为那些传统优化技术难以处理的组合优化问题提供了切实可行的解决方案。对频率的分配有参考价值。     

改进遗传算法在过程系统工程中的求解策略

针对过程系统综合问题的多峰、奇异等特性 ,将遗传算法同可行域序贯搜索技术结合起来 ,实现对混合整数非线性规划问题 (MINLP)的有效求解。为克服遗传算法在可行域边界搜索效率较为低下的弊病 ,将惩罚函数同个体的生成函数有机地结合起来 ,利用惩罚函数将跨越可行域的不可行点拉回到可行域内。对过程系统综合中典型的MINLP问题的求解 ,表明该方法在求解过程中能有效地实现全局浏览 ,得到全局最优解或近优解。     

粒子群优化算法用于二阶状态变量滤波器的设计

用粒子群优化算法设计了高Q值二阶状态变量滤波器,有效地解决了基本遗传算法设计电路存在的收敛速度慢、易早熟的问题.用Pspice对设计出的滤波器进行仿真,得到了令人满意的结果.结果表明,在平均收敛代数和平均收敛时间两个重要指标上,粒子群优化算法明显优于基本遗传算法.     

解全局优化问题的遗传算法的一些新进展

本文综述了求解全局最优化问题的遗传算法的一些新进展，提出了该方向进一步研究的问题。     

优化网络布置费用的遗传算法

【目的】针对网络布置费用的优化问题,利用基本遗传算法的良好搜索性能,设计出优化网络布置费用问题的遗传算法。【方法】通过分析网络布置费用的优化问题,抽象出网络模型,并将该问题转化为求解无向图中最小生成树的问题。【结果】基于遗传算法基本原理和抽象出的网络模型,设计出一种优化网络布置费用的遗传算法。【结论】应用遗传算法解决网络结构优化问题,可以让用户在短时间里获得一个比较满意的结果。