多扇区管制移交间隔管理研究

针对区域管制多扇区移交间隔管理问题,以管制移交点为参考点,研究在容量限制下不同扇区之间管制移交的空中交通运行特征。在单扇区间隔管理问题的研究基础上,引入间隔向量概念,分析多扇区外围和内部两类移交点的间隔冲突和间隔调整方法,以调控时段内的延误控制为指标,建立区域管制移交间隔管理数学模型,并通过增量矩阵的使用提高算法运行效率。运算结果分析表明,该模型能较好地处理多扇区移交间隔管理问题中间隔值的变化。根据实际的运行数据计算得出各移交点间隔数值,可为管制员的辅助决策提供参考。     

考虑相邻跑道干扰的多目标进离场航班排序优化模型

为研究并构建一类考虑相邻跑道干扰的进离场航班排序多目标优化模型,该模型综合考虑了跑道运行模式、管制员工作负荷、飞机类型、航空器安全间隔等多种因素,以航班延误最少、跑道利用率最高为目标.根据该模型特征,设计出带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该非线性问题,揭示了不同目标下Pareto最优解之间的关系,将航班分配给不同跑道,确定其进离场时间.最后,本文以某机场的航班进离场为例,给出了优化方案,并将改进后优化模型与传统模型进行了对比,同时,对模型的参数进行了灵敏度分析,从而验证了该模型的正确性.     

基于遗传算法的无线传感器网络覆盖问题的多目标优化

覆盖是无线传感器网络的一个基本问题,在确定的监测区域内,使用尽可能少的传感器节点而又能实现最优的覆盖度,这样不仅节约能源,而且减少信道访问冲突,延长网络的生存周期.本文对无线传感器网络的覆盖问题进行了研究,建立了网络覆盖问题模型,并通过基于Pareto排序的遗传算法来求解这个多目标优化问题.     

基于遗传算法的机场调度优化算法

随着航班数量的不断增长,航空管理系统已不堪重负,机场容量将成为航空运输发展的瓶颈.为了解决机场容量不足问题,本文将机场调度问题分为杌位分配和滑行道分配两个过程,设计了适合于求解机位分配和滑行道分配问题的遗传算法.对停机位分配问题,在遗传进化过程中为促进算法收敛,采用贪婪算法对种群进行优化,并引入模拟退火思想对适应度函数进行修正.对滑行道分配问题,为适合遗传算法求解,首先将问题转化为图的形式,并设计了相应的遗传编码方式.数值模拟实验表明所提算法能够比较有效地解决机位分配和滑行道分配问题.     

基于遗传算法的目标优化研究

根据快防空作战的节奏、强对抗、多批次入侵特点，提出了武器目标分配模型．并通过分析遗传算法的原理解决武器目标分配的问题．用MATLAB语言进行优化设计，具有语言简单、函数丰富、用法比较灵活、编程效率高等特点．经过仿真验证，该方法可行且有效．     

基于多种群空间映射遗传算法的立体仓库储位优化

针对在自动化立体仓库中储位分配混乱及仓储效率低的问题, 提出一个通过多种群空间映射遗传算法求解的组合优化模型. 该方法对基本遗传算法进行改进, 对货物自身需求量、 货架重心及货物相关性这3个方向组成的目标函数进行整体寻优. MATLAB仿真实验结果表明, 该方法得到了较现有算法更优的结果, 3个目标函数值均有改善, 并且任务容量会影响改进方法的优化能力.     

基于改进遗传算法的拆卸序列优化研究

针对复杂机械装配关键系统的拆卸序列优化问题,建立了拆卸序列规划模型,提出了一种改进的双种群遗传算法.通过拆卸混合图的表达拆卸序列信息,在改进的遗传算法中利用优先约束矩阵生成TOP序列种群,以拆卸时间最少为优化目标对拆卸序列进行优化.某企业生产的装载机变速箱的再制造拆卸序列优化,进一步验证了该算法的有效性和可行性.     

基于分布估计算法的离港航班排序优化

离港排序优化问题是指优化离港航班序列以减少终端区离港航班的延误,是当前空中交通管制领域需要解决的重要问题。该文基于带滑动窗的分布估计算法,实现了对此问题的求解。算法以飞机优先序列进行编码,适应度函数考虑了离港飞机起飞延迟因素,并在传统的优化流程中加入了滑动窗的排序思想,解决了多架飞机参与排序时编码空间不足的问题。仿真结果表明:分布估计算法在离港排序优化问题上具有较好的整体性能,同时滑动窗参数的选择对于优化结果具有明显的影响。     

基于改进遗传算法的自适应越区切换方案

针对列车通信在越区切换过程中切换触发率和切换成功率均较低的问题, 提出一种基于改进遗传算法的自适应联合判决切换算法. 首先, 以遗传算法为基础, 在高速特性下对切换判决过程中的相关参数进行优化, 针对列车的不同运行速度动态选择出满足快速切换需求的迟滞容限值； 其次, 引入满意通信概率（SCP), 当列车在小区之间移动时, SCP值达不到要求的将不能接入下一个小区, 以保障通信质量的优良. 仿真结果表明, 与传统切换方案相比, 该方案可实现提高切换触发率和切换成功率的目标, 具有较高的满意通信概率.     

基于改进遗传算法的自适应越区切换方案

针对列车通信在越区切换过程中切换触发率和切换成功率均较低的问题, 提出一种基于改进遗传算法的自适应联合判决切换算法. 首先, 以遗传算法为基础, 在高速特性下对切换判决过程中的相关参数进行优化, 针对列车的不同运行速度动态选择出满足快速切换需求的迟滞容限值; 其次, 引入满意通信概率（SCP), 当列车在小区之间移动时, SCP值达不到要求的将不能接入下一个小区, 以保障通信质量的优良. 仿真结果表明, 与传统切换方案相比, 该方案可实现提高切换触发率和切换成功率的目标, 具有较高的满意通信概率.     

基于遗传算法的自航耙吸挖泥船疏浚参数优化

在系统分析和研究自航耙吸挖泥船疏浚过程的基础上,本文以挖泥船疏浚作业过程为研究对象, 通过控制疏浚作业参数,以提高耙吸挖泥船的疏浚效率。本文建立了基于土壤等工况条件的疏浚模型及目标优化函数,并应用遗传算法进行仿真优化。最后采用“新海凤”号自航耙吸式挖泥船工程实测数据进行了仿真验证,结果表明控制疏浚参数能够提高疏浚效率。     

一种基于遗传算法的优化查询方法

查询效率是数据库系统的重要指标,查询优化是该系统研究的难点和热点.提出了一种基于遗传算法的优化查询方法,该法利用关键字预处理模块,将用户输入的关键字转化为内部关键字,以提高查询准确性;为加快查询响应时间,设置用户搜索统计记录索引表,避免遇到重复搜索时的全库扫描;针对全库扫描时采用遗传算法进行最优求解,提出了相关度的计算方法,根据相关度的大小进行排序,方便用户查询.     

基于启发式遗传算法的公交车智能排班研究

采用基于启发式遗传算法进行公交车辆智能排班的研究,且对遗传算法的各个算子进行了专门化处理．该方法充分利用遗传算法的智能化特征,有效地改善了公交车辆的智能排班,提高车辆运营效率,避免了单一遗传算法的早熟问题,提高了遗传算法的收敛性和优化质量．     

改进遗传算法在公交车优化调度中的应用

公交车调度是智能公共交通系统的重要一环,关系到公交公司的经济效益与社会效益.通过对公交车调度的分析,建立了以乘客等车时间最小、公交运营利润最大为优化目标的公交车优化调度模型.然后应用遗传算法对模型进行求解,改进了优化过程,既加快了进化速度又具有抗早熟的优点,得到比较合理的公交车发车时刻表.     

基于AGA的地面等待问题建模及优化

考虑飞机延误成本差异以及有续航任务航班对延误时间的要求,建立了一种地面等待问题优化模型,以降低航班延误费用以及续航航班延误时间,实现多目标优化。采用自适应遗传算法对问题模型进行求解,通过对典型算例的计算,进一步说明了算法和模型的有效性。     

基于混沌优化的量子遗传算法

量子遗传算法是一种高效的并行算法，但它有时会陷入局部极值。混沌优化的遍历性可作为搜索过程中避免陷入局部极小值的一种优化机制，随机性和规律性使它具有丰富的时空动态。所以二者结合可互补。经试探分析，典型函数测试结果表明，混沌优化与量子遗传算法相结合全局寻优效果更佳。     

基于矩阵编码遗传算法的PCB生产线元件分配优化

PCB组装生产线上元器件的分配是影响整条生产线组装时间的关键因素.在分析实际工程问题的基础上,建立了PCB组装连续生产线上元件分配优化模型,在改进遗传算法中,提出了基于矩阵编码的方式,针对提出的编码方式,结合表上作业的最小元素法实现了种群的初始化,并采用了双点交叉以及改进的局部变异和自适应变异概率操作.最终,通过工程实例求解,得到了较优的结果,提高了PCB组装生产线的效率,从而证明了此算法的有效性.     

基于遗传算法的管材矫直优化

针对管材矫直质量问题,利用单向弯曲的方式,建立了矫直过程的力学模型,提出了优化的目标函数,建立遗传算法模型对矫直工艺参数进行了优化,得出了合理的工艺参数值.将该工艺参数值用于实际加工中,能显著提高管材的矫直质量.