货机主货舱多约束条件下集装器装载优化

研究当货机货物装载量确定时,货机主货舱在多约束条件下的复杂集装器装载优化问题。由于主货舱内不同装载区域约束条件的不同,将主货舱分为两个部分考虑,在符合民航货机装载规则的前提下,建立货机主货舱的装载优化模型。不但考虑了货机的重心位置约束、货舱结构约束,还考虑到弯矩、扭矩作用对货机装载的影响。并以实际重心与最优重心偏移量最小为目标,采用遗传算法寻找最优解。以波音777货机为例进行验证,表明了该模型和算法的有效性。通过此货机主货舱装载优化算法,对于货机的安全考虑更加全面,能够在满足多个客观约束条件的基础上,较快的得到最优的装载方案,为今后的航空货运配载工作提供参考。     

门座起重机臂架系统对重平衡运动学分析

本文以门座起重机臂架变幅机构为刚性体,建立其数学系统模型,运用分析软件对其对重平衡和组合臂架重心以及整个变幅机构重心进行运动学计算和数据归纳,准确总结出变幅机构变幅过程中变幅系统对重平衡等各重心位移变化情况,为门座起重机变幅系统平衡性能和吊点货物移动的稳定的优化设计提供数学模型基础.     

新冠疫情和双碳战略背景下班轮运输多目标优化

针对新冠疫情与"双碳战略"背景下的航线配船和货物分配问题,为满足班轮公司对船队运输效率、经济效益、服务质量和环保效益平衡发展的要求,以船队平均舱位利用率和营运利润最大以及货物时间价值损失与单箱碳排放量最小为目标,建立班轮航线配船与货物分配多目标优化模型.根据子问题间的内在联系,将模型分解为双层模型,上层采用混合整数非线...     

基于遗传算法的受电弓优化设计及其虚拟样机验证

在建立某地铁单臂受电弓简化几何模型的基础上,根据列车平稳受流对受电弓提出的各项要求,以受电弓升弓时机车前进方向上的纵向偏移量和弓头平衡杆的平动为目标,以受电弓正常升弓所需升弓转矩等为约束,运用基于遗传算法的多目标优化技术,对该型受电弓机构进行了优化,得到了使受电弓运动性能达到最优的几何参数.并运用虚拟样机技术对弓头升弓轨迹、升弓转矩和平衡杆摆动角度等优化所得参数进行了仿真验证.结果表明优化结构参数是合理、可行的.     

轮辐式航线网络下机型分配与舱位控制的协同优化研究

对于航空公司来讲,机型分配是影响其运营成本的关键因素,而航班舱位控制是其在运营管理过程当中,采用收益管理这一手段来实现最大化收益的核心部分。本文将两者综合考虑,通过建立双层规划模型,来解决轮辐式航线网络下如何合理地分配机型和控制各航班不同等级舱位座位数问题,并设计了两级遗传算法对模型进行求解。计算结果证明本模型有效,表明在轮辐式航线网络下利用双层规划模型可同时解决航空公司机队指派和航班舱位控制优化问题。     

鱼骨型布局拣货路径多车调度混合优化方法

针对一种新型非传统鱼骨型仓储布局模式,建立非传统鱼骨型布局结构中任意货物点之间的距离矩阵计算模型;考虑拣货小车载重约束条件,建立多车协同拣选调度优化模型;在传统遗传算法与粒子群算法结合的基础上,给出一种混合粒子群优化算法.为验证该算法的有效性,在不同订单规模情况下,将该算法与传统粒子群算法、遗传算法和多种群遗传算法进行比较,应用Matlab软件仿真分析,实验结果表明:该算法不但具有粒子群算法收敛快、耗时短的优点,还具备遗传算法寻优能力强的特点.     

基于力矩平衡原理的转向架重心测定方法

为了更加准确的对转向架重心空间位置进行测量,建立了依据力矩平衡原理的重心位置测试模型,分析了转向架重心位置与转向架各轮对轮重的关系.并依据单摆原理建立了天车摇摆法测试模型,分析了转向架重心高度与单摆周期的关系.运用基于力矩平衡原理的测试方法和天车摇摆法两种方法对转向架重心的空间位置进行了测试试验,并对两种测试方法所得到的数据进行分析计算,得到转向架重心位置的空间坐标.实验结果表明:天车摇摆法测试得到的转向架重心高度值与理论值相对误差为10. 47%,而且试验数据重复性差;运用力矩平衡原理测试得到的转向架重心空间坐标与理论值基本一致,相对误差均在0. 5%以内,且试验重复性好,证明了力矩平衡原理测试模型的准确性及可行性.     

改进的遗传算法在型钢桁架结构拟满应力优化设计中的应用研究

将遗传算法应用于型钢桁架的拟满应力优化设计中,为改进传统遗传算法优化计算过程中结构重分析次数太多、搜索效率不高的缺点,运用并列选择技术对传统的遗传算法进行了改进.把型钢桁架的满应力优化设计看作是一个多目标优化问题,同时把离散变量的满应力优化设计与改进的遗传算法相结合,充分考虑受压杆件的稳定性,建立以各杆应力比最大为优化目标的适应值函数,根据工程实际充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了型钢桁架结构的优化模型,大大提高了优化运算效率.算例结果表明,改进的遗传算法收敛快、精度高,应用于离散变量结构优化设计是有效的.     

基于遗传算法的供水系统一级优化调度研究

根据多水源多水塔供水系统的网络特性，以测压点压力宏观模型、水源供水量和水头之间的关系模型，替代管网水力平衡方程，并以泵站的供水压力、水塔初始水头为决策变量，建立了供水系统一级优化调度模型．采用罚函数法将各种约束转化为目标函数，然后利用乘除法将多目标优化转化为单目标优化问题，最后利用遗传算法求解．针对遗传算法容易早熟等不足，将遗传算法和模拟退火技术相结合，并采用自适应交叉和变异率的解决方法．算例计算表明，该算法具有较强的适用性．     

基于遗传算法的参与式感知激励机制的优化

以最大化有效参与者数量和最大化感知区域覆盖率为优化目标,以服务提供者的有限预算为约束,建立参与式感知激励机制多目标优化模型,运用遗传算法对模型求最优解。同经典激励机制优化方法 RADP-VPC-RC和GIA在相同参数条件下的仿真结果进行对比,证实了遗传算法优化模型的有效性和优越性。     

电力系统负荷恢复优化的并行遗传算法实现

对电力系统的负荷恢复问题进行了研究.将该问题建模为一个多约束条件的组合优化问题,根据遗传算法特别适合求解大规模组合优化问题的特点,设计了一种粗粒度并行遗传算法来对此优化问题进行求解.在消息传递类并行软件开发环境提供的基于消息传递的并行虚拟环境下,采用master/slave的并行编程模式,有效地提高了算法的计算速度.将各种约束条件与目标函数融合在一起,建立一种序关系,来处理负荷恢复中的约束条件.求解过程满足系统的约束条件,不会出现系统的越限.算例结果表明,所提出的并行遗传算法不仅可以最大限度地恢复负荷,而且可有效提高算法的计算速度.     

一种新的高速网格入侵检测系统模型

提出了一种新的高速网格入侵检测系统模型,将入侵检测系统部署于网格环境,并采用基于特征匹配的检测技术;为了实现网格中各种资源使用的负载均衡,采用改进的遗传算法进行任务的分配;为了实现对分布式攻击的检测,采用数据融合和频繁模式挖掘技术进行报警的合成与关联分析.该模型不仅能够利用网格资源进行攻击检测,而且实现了网格资源使用的负载均衡.     

货物三维装箱问题建模及其乌鸦搜索算法优化

针对货物三维装箱问题建立三维装箱模型.在模型中,为避免货物在运输过程中转弯时由于偏心导致翻车现象的发生,加入了考虑转弯时重心约束,得到重心区域投影为等腰三角形或者等腰梯形.货物放置规则中扩大了剩余空间区域,增加了解的多样性.在算法中,为了提高迭代收敛速度,增强其全局寻优的能力,采用改进的乌鸦搜索算法对模型进行求解与优化.在改进算法中,提出并引入了多概率随机游走策略和解修复策略.解修复策略使得算法适用于模型求解,尽可能增加解的多样性.多概率随机游走策略是种群迭代后继续以多种不同的概率进行随机游走,使得算法全局寻优能力更强.仿真实例与基准函数测试结果表明,改进后的算法优化效果明显.     

ARJ 21飞机起飞速度全局优化方法及效果

为了充分挖掘ARJ 21飞机的性能潜力,提高国产民机商载能力,本文在满足规章要求的前提下,通过分析比较ARJ 21飞机V1/VR、V2/VS在各自可选范围内对最大起飞重量的影响规律;同时讨论了典型运行条件下能够获得最佳载量能力的V1/VR、V2/VS最优取值区间,研究了速度全局优化对最大起飞重量的提升效果;最后以遍历算法为参照,讨论了黄金分割法和遗传算法实施全局优化可行性和有效性。结果表明,ARJ 21飞机实施速度全局优化确能有效提升起飞商载能力,经济效果良好,此外,使用遗传算法能更加高效地完成最大起飞重量全局优化,是一种快速获得最大起飞重量最优解的有效方法。     

基于结构模型的调度员工作负荷优化研究

高铁调度指挥中心承担着对铁路上运行车次的运行状态监督和综合调度工作,同时还需负责控制铁路上的车流,确保各项平衡,在保障行车安全方面发挥着不可替代的作用。在高铁铁路非正常行车的应急场景下,调度人员需要迅速、正确地针对突发事件进行应急处置的操作,对列车的安全运营起着决定性的作用。本文以高铁调度员在应急处置时认知决策过程为研究对象,利用实验室仿真实验平台,面向非正常行车的应急场景,设计了认知决策机理模型的结构及对应测量模型的数据采集方法。基于信息处理模型,结合知觉负载理论和情景意识概念,增添脑力负荷元素,建立面向高铁调度员的认知决策机理模型。针对脑力负荷的评估,设计并采用了一种特征选择和支持向量回归(Support Vector Machine, SVM)参数选择联合优化的粒子群算法,对基于多源生理信号的支持向量回归模型的训练过程进行优化,综合运用信号处理理论及数学方法,针对脑电、心电和眼动三类生理信号提取各自的数据特征。对结构方程模型进行拟合,研究脑力负荷与注意力和工作记忆之间的关系,对后期调度员工作负荷及适岗能力优化更具实用价值。     

遗传算法在动态权值路径寻优中的应用

为了克服传统算法在求解动态权值下最短路径问题时权值设定不合理,所得结果往往不是最优路径这一问题,提出了一种基于遗传算法的复杂路径寻优算法。遗传算法本身的随机性可以很好的避免权值设定这一步骤。为了使路径寻优算法更加可靠,该算法通过优化变异过程使得收敛速度更快,可靠性更高。将其应用在一个实际游戏模型中,实验结果表明其有效性。     

基于遗传粒子群算法风电机组变速与变桨系统PI控制器设计

为了提升风电机组的控制精度并降低关键承载部件的载荷情况,通过遗传粒子群方法研究了变速与变桨系统PI控制器的设计。首先,采用泰勒级数将风电机组线性化展开为状态空间方程。然后通过提取输入、输出和平衡点分别构建变速与变桨系统的数学模型。其次,分别采用Routh法和最小二乘法将变速与变桨系统辨识为低阶惯性系统和惯性时延系统。然后分别基于时间加权绝对误差积分准则和Chien-Hrones-Reswick法整定变速与变桨系统PI控制参数。最后,采用帕累托方法分配控制目标的权重关系并基于遗传粒子群算法优化变速与变桨系统PI控制参数,进而采用最小二乘法将其分别与风速和桨距角拟合构建自适应PI控制。结果表明：在变速控制中能够有效提升输出功率并抑制塔架顶部侧向振动;在变桨控制中能够有效平抑输出功率和发电机转速波动并降低叶片根部载荷情况。可见通过遗传粒子群方法设计的变速与变桨系统PI控制器具有良好的有效性和适用性。     

基于混沌遗传算法的无线传感器网络改进LEACH算法

针对传统LEACH协议及其改进方法能耗过高和负载不均衡的问题, 提出一种采用混沌遗传算法最小化无线传感器网络能量消耗的算法CGA-LEACH. 该算法通过构建新的考量能耗和负载的适应度函数, 采用条件约束的混沌映射生成实数编码染色体, 并用混沌遗传选择、 交叉和变异操作提高收敛速度, 找到最优簇头, 从而形成分布均匀、 能耗和负载均衡的簇结构. 仿真结果表明, CGA-LEACH算法能有效延长网络生命周期, 均衡网络负载, 提高网络能量效率.     

模式切换的中高速重型半挂车挂车主动转向控制策略

为实现中高速不同工况下的重型半挂车稳定性控制,在建立线性变参数三自由度实时简化模型基础上,提出了基于挂车主动转向并采用模式切换的中高速重型半挂车控制策略。针对中高速重型半挂车工况变化,采用模式切换的方法实现了普通工况下的横摆、折叠和路径跟随控制以及极限工况下的侧翻控制。为实现重型半挂车中高速各工况最优控制,采用遗传粒子群算法和不同模式对应的优化目标函数,优化了控制策略权重系数。并且进行了模式切换的中高速挂车主动转向控制策略仿真研究,结果表明控制策略实现了重型半挂车从低附到高附,从普通工况到极限工况的中高速各工况良好地控制。