基于改进混合遗传算法的冷链物流配送中心选址优化

针对冷链物流配送中心的选址是一个受空间和时间限制的优化问题(需要同时考虑成本、时间窗、货物品质及客户服务水平的约束,是一复杂组合优化模型),构造了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法相结合的、并用贪婪算法改进交叉算子的混合遗传算法对模型进行求解.实验结果表明,这种改进的混合遗传算法可以有效地避免早熟及局部最优现象,得到质量较高的解,进一步提高了计算效率.     

集装箱船装载问题的混合遗传智能优化算法

为了提高集装箱的利用率,以空间利用率最大化为优化目标,建立集装箱船装载问题的数学模型,提出了一种新型混合遗传智能算法.算法中设计了一种包含货物装填顺序和放置状态的两段编码方式,构造适应集装箱船装载问题的部分映射交叉算子、两点交叉算子、顺序逆转变异算子和基本位变异算子,并对此算法进行了仿真验证.以Loh和Nee的两组经典测试数据为实例进行算法测试,空间利用率分别达到94.3%和91.4%,与相同类型装箱算法进行对比,空间利用率有明显提升,验证了混合遗传智能优化算法的有效性.     

基于纯数值函数优化的一种混合遗传算法

通过引入与进化代数相关的交叉概率和与个体适应度相关的变异概率的自适应遗传算子同时把Powell局部寻优算法融入遗传算法的搜索过程构成了一种数值函数全局寻优的混合遗传算法.实验表明混合遗传算法改善了遗传算法的局部搜索能力,有效地解决了遗传算法的早熟现象,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.同时由于混合遗传算法中只利用函数值信息,所以该混合遗传算法是纯数值函数的优化的一种通用方法.     

基于遗传算法求解0—1背包问题的算法探讨

0-1背包问题是一类典型的组合优化问题,并且是NP完全问题,具有重要的研究意义.介绍了贪婪算法和基本遗传算法求解背包问题的设计思想,提出了基于贪婪算法的混合遗传算法求解0-1背包问题.实验结果表明改进的遗传算法有更好的近似解.     

针对信号安全数据网主机指令日志新的安全审计算法

通过对多家信号安全数据网核心设备厂商进行的调研,发现列控中心、联锁系统、临时限速服务器和无线闭塞中心都没有对其主机指令日志进行审计.主要原因是现有的模式匹配算法并不适合信号安全数据网的主机日志.为此提出了一种针对信号安全数据网主机指令日志的改进审计算法,该算法结合两种改进的模式匹配算法.描述了该算法的匹配原理,结合现有的无线闭塞中心日志数据进行了实验测试.实验结果表明该审计算法效率较高,可以满足功能需求.     

基于改进遗传算法的平面交叉口信号优化控制法

本文对城市交通中单交叉口信号动态优化控制技术进行了深入研究,在此基础上设计了一种应用于单交叉口的智能信号控制优化算法,并在遗传算法的选择算子中对竞争法进行了改进,加入了希尔排序策略,将基本遗传算法改进成了一种新的基于二进制编码的遗传算法. 且计算机模拟复杂度较高的四相位交通控制仿真对比实验取得了良好的效果. 实验结果证明,遗传算法可以较好地应用到交通控制领域,且改进式遗传算法在中、重度交通需求的情况下依然能在很短的计算时间内使控制周期内路口的总延误和排队车辆数明显减少.     

基于遗传算法的片上网络虚通道分配算法

针对虚通道技术导致片上网络(NoC)面积增加的问题,提出了一种基于遗传算法的NoC虚通道分配算法.该算法利用分析模型计算出路由器每个输入端口的带宽利用率,并将该问题转化为遗传优化问题,根据所有端口带宽利用率的分布情况,引入遗传算法实现虚通道资源的分配.仿真结果表明:该算法有效地利用了系统的缓冲资源,提高了吞吐量;在保证网络性能的前提下,与均匀分配算法和贪婪分配算法相比,该算法可节省约39.6%的虚通道资源.     

基于提升的BAN组合分类器

提升是一种有效的分类器组合方法,它能够提高不稳定学习算法的分类性能,但对稳定的学习算法效果不明显.BAN(BN augmented Nave-Bayes)是一种增强的贝叶斯网络分类器,通过提升很容易提高其分类性能.文中比较了GBN(general BN)和BAN的打包分类器Wrapping-BAN-GBN与基于提升的BAN组合分类器Boosting-BAN,最后通过实验结果显示了在大多数实验数据上,Boosting-BAN分类器显示出较高的分类正确率.     

基于TCS-LBP算子的视频帧复制篡改检测算法

针对监控视频帧复制篡改,提出一种基于时空域特征的篡改检测算法.受空域局部二值模式(LBP)算子设计的启发,设计一种时域TCS-LBP算子,反映当前视频帧与其前后若干帧在同一空间位置像素之间的关系;然后在当前图像上逐点计算TCS-LBP特征值,构造能同时反映当前视频帧时域和空域特征的特征图像;利用特征图像,逐帧检测是否存在帧复制;对于初步检测到的篡改区域,再进行虚警和漏检的修正以及篡改边界的精确定位.实验结果表明,文中算法具有良好的性能,与现有的2种同类算法相比,性能明显提升.     

基于可达集的车辆躲避策略及安全性验证

针对目前传统算法在安全性验证中置信水平较低的问题,将自主车辆在道路上的行为视为混合系统,提出以道路边界为约束条件的安全区域可达集建模方法。在此基础上建立安全等级评判标准,给出自主车辆道路行为的哈密顿雅可比方程;提出自主车辆避障问题的最优控制方法。结果表明,该方法不仅可以应用于自动驾驶车辆的安全性验证,还能够对手动驾驶的危险行为进行预警和规避,增加了车辆安全性验证的置信度。     

多约束条件车辆路径问题的二阶段遗传退火算法

针对多约束条件的多配送中心有时间窗车辆路径问题,提出了一种二阶段遗传退火算法.在第1阶段,使用遗传算法对客户按供应量和路径长度进行模糊分区;在第2阶段,采用二维变长染色体编码及相应的遗传算子进行混合遗传算法的全局优化.在初始种群生成和交叉、变异算子中采用了随机贪心算法以避免无效解,并利用退火选择来提高种群的多样性.实验结果表明,二阶段遗传退火算法可加速收敛,提高搜索效率,在模糊分区上的搜索速度较之标准遗传算法提高了3～10倍.     

用遗传-禁忌搜索混合算法求解组合投资问题

提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子.遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现,并且用混合算法求解了概率准则意义下的组合证券投资模型.实例证明,遗传/禁忌混合算法有较强的爬山能力,较遗传算法有更高的计算效率,为组合证券投资者提供了一种高效的决策方法.     

基于CAN-FD总线的车载网络安全通信

以数据加密和入侵检测为基础,建立了一种基于灵活数据速率控制器局域网络的汽车通信网络信息安全方法.提出了包括安全传输、安全启动、时间同步与密钥分配的汽车网络安全通信协议,并通过建立网络仿真模型验证安全协议的有效性.搭建了基于硬件实例的安全通信节点,测试硬件节点的实际通信性能和加密性能.最后针对汽车通信网络潜在的攻击方式,以Dolev-Yao入侵模型攻击和拒绝服务攻击为测试方法,对安全通信模型进行了安全性攻击测试和入侵检测功能验证,确定了网络入侵检测的判定指标.测试结果验证了该方法的安全性和可用性.     

钢铁企业产成品转库车辆路径问题优化

分析了钢铁企业产成品转库问题的特点,通过将转库任务分解的方法将原问题转化为具有最迟访问时间约束和同时访问车辆数限制的车辆路径优化问题,建立了转换后问题的0-1规划数学模型,针对模型的特点设计了迭代局域搜索算法.算法初始解由贪婪算法生成,局域搜索过程采用4种常用局域搜索算子的混合,摄动过程采用变强度的2-opt*算子.该算法可以同时实现转库车辆指派和车辆路径优化.通过仿真生成的算例对模型和算法进行了验证.实验结果表明,该模型和算法是解决该类问题的有效方法.     

一种基于车载信号还原机动车道3D地图的大数据方法

提出一种基于多台行驶中汽车产生数据重建机动车道3D地图的大数据策略.每台在线汽车上的程序实时上传经过优化的汽车3D坐标信息至服务器.优化方法为使用最小二乘法结合卡尔曼滤波器，利用汽车总线信号实时修正汽车的位置，相比GPS信号，经纬度和高度误差均降低50%以上.此外，还使用遗传算法代替卡尔曼滤波器，进一步降低卡尔曼滤波器的经纬度误差达16%.其次，服务器根据来自多台在线汽车上传的数据建立道路表面的3D点云数据库，并使用K-聚类算法进行数据挖掘，可推算出具有多条行车线道路的每条行车线的中心轨迹，以此建立机动车道3D地图.所建立的地图可为汽车能耗优化策略提供数据支持，降低行驶能耗.     

改进型DSC的并网锁相环直流偏移消除方法

针对在SRF-PLL的控制内环中使用延迟信号消除(DSC)算子，放缓了动态行为问题，提出了一种用于电网同步的三相PLL中的快速直流偏移抑制方法.通过使用改进型DSC运算器(MDSC)方法，改进了传统的基于DSC的PLL的动态性能.该方法能够有效地克服系统带宽给直流偏移消除带来的影响，并使系统响应速度得到提升.另外基于MDSC的PLL在相位跳变和频率阶跃变化的调整时间也很小.所提方法的有效性通过仿真实验结果得到证实.     

基于网络感知的两阶段虚拟机分配算法

提出了一种基于网络感知的两阶段虚拟机分配算法(NWTP).首先,针对现代数据中心网络拓扑的随机性(树形、服务器和光纤混合),根据交互对象的不同,将虚拟机的带宽请求分为网内带宽和网间带宽两种.其次,将虚拟机的分配过程分解成带宽区域划分和物理主机分配两个彼此连续的阶段,建立网络感知模型.然后,利用流水线技术将带宽区域划分和物理主机分配看作两个连续的工序,并发进行分配处理.在带宽区域划分环节,利用节点介数和聚集系数动态感知物理主机的稳定性,通过差异化的分配策略为虚拟机子集选择合适的物理主机区域.在物理主机分配环节,将更多的虚拟机分配到负载方差最大的物理主机上,提高虚拟机网内带宽的节约度,均衡物理主机的资源负载.最后,对NWTP,遗传GA,模拟退火SA,贪婪GR四种算法进行大量的仿真实验,从分配时间、延迟、吞吐率、CPU利用率、带宽利用率和物理主机使用情况六个方面验证了NWTP算法的性能.     

船体装配线划线优化遗传算法研究

船体装配线划线作业是与船体零件数控切割作业同时进行的,是现代造船模式中的一个重要环节.分析归纳了装配线划线作业的特点,以划线顺序和划线方向为参数,划线空走路径最短为目标,采用多参数混合编码法,建立了划线优化的遗传算法优化数学模型.对划线顺序和划线方向采用不同的遗传策略进行进化.提出的随机变异算子维持了种群的多样性,精英子自进化策略加快了种群进化过程.运用"贪心策略"初始化种群,提高了种群的适应度.仿真证明该模型是可行的,实际应用表明可有效减少划线空走路径,提高船厂生产效率.     

机场飞行区航空器与除冰车协同优化调度方法

针对现行“先到先服务”的机场除冰车调度方式效率不高的问题。以最小化除冰车行驶总距离和航空器等待总时间为目标函数,构建机位除冰车辆和航空器协同调度模型,并提出一种改进的遗传算法对模型进行求解。采用西安机场某天142条航班数据进行仿真实验,并与随机调度算法和贪心算法进行比较。结果表明,改进的遗传算法相较于随机调度算法和贪心算法分别节约15.23%和7.81%的行驶总距离,且航空器等待除冰时间大幅度减少。证明了所提算法在指导除冰车作业方面的优越性。