基于改进遗传算法的自动小车存取系统升降机调度建模与优化控制

为了提高自动小车存取系统中升降机系统的接货效率,提出了一种基于改进遗传算法的优化调度方法.该方法通过建立升降机调度系统的数学模型,利用启发式均匀交叉算子的遗传算法扩大全局搜索;同时,利用换位表达变异运算获得后代的改进,以对系统运行过程中的升降机进行优化控制.应用该算法分别将目标函数取为小车等待时间最短、升降机总的运行时间最短以及这两个目标函数线性加权和最小进行仿真实验,结果表明了所建立的模型和所改进的算法是可行和有效的.     

面向对象的改进遗传算法优化设计

为提高遗传算法的优化求解性能,从4个方面对遗传算法进行改进:即对障碍项及惩罚项因子的动态变化实现适应度函数的动态变化;对约束函数规格化处理以提高算法的搜索稳定性和算法的收敛速度;采用共享函数的方法使进化个体极易跳出局部最优而达到全局收敛;控制参数的动态变化以适应进化过程不同时期的需要.整个改进措施以面向对象的方法加以实现,并通过单级圆柱齿轮减速器设计实例验证,结果表明相对于常规优化算法,改进后的遗传算法使减速器体积减小25.8%,相比传统遗传优化算法使减速器体积减小5%,从而表明该改进遗传算法具有较高的优化求解效果.     

激光切割路径优化的双重编码改进遗传算法

针对激光切割路径优化的特点,将其归纳为旅行商问题,并利用改进遗传算法进行求解。为使优化更具实际意义,建立了考虑时间距离和热效应的多目标优化数学模型。改进的遗传算法采用双重编码对轮廓扫描顺序和各轮廓的起始点同时进行优化。在编码设计时,被切割件除考虑多边形情况外还考虑到圆及椭圆的情况,通过构建的适应函数将多目标函数转化为单目标优化问题,同时为提高算法的优化性能,适应函数采用动态控制,并改进了交叉与变异操作。仿真结果表明,该算法能有效地对激光切割路径进行优化。     

基于参考点的时变参数不可测对象PID控制器优化设计

针对参数时变,且含有多个目标函数的PID控制器设计,提出了一种基于参考点的时变参数不可测动态多目标优化遗传算法.该算法在常规动态多目标优化遗传算法基础上,加入了参考点及局部搜索和种群更新机制,以实现对不同环境及环境不可测情况下PID控制器参数的优化,用典型测试函数将该算法与DNSGA2-A算法进行比较,验证了算法的有效性.在PID控制器设计部分,首先建立PID控制器时变动态多目标优化模型,将多目标PID控制器设计问题转化为动态多目标优化问题;然后建立参考点,定义基于参考点占优帕累托支配关系,通过局部搜索和种群更新机制对种群进行处理,优化PID参数;最后将该方法应用于柴油机优化问题实例,将误差和方差作为优化目标,对PID控制器的3个参数进行优化,验证了方法的有效性.     

拉深翻边复合成形工艺参数多目标优化设计

通过对拉深翻边复合成形工艺设计中的失稳方式进行理论分析和模拟仿真,建立了破裂、起皱和厚度不均3个目标函数.针对各成形质量目标相互关联而无法同时达到最优的特点,提出一种基于多目标优化技术的综合优化方法.以空调外机面板为例,经试验设计和基于Matlab的数据处理技术构建响应面模型,采用改进的快速分类非支配遗传算法对模型进行全局寻优,获得了一组最小化成形缺陷的非劣解集.结果表明,该多目标优化模型具有较好的优化效果和工程实用性.     

改进的量子遗传算法在冷连轧机负荷分配中的应用研究

量子遗传算法可以克服常规遗传算法迭代次数多、易陷入局部极值的缺点,本文研究并改进了量子遗传算法的量子门旋转角度更新策略,提高了量子遗传算法的性能.应用标准函数测试表明,改进后的量子遗传算法收敛速度快,全局寻优能力更强.将改进的量子遗传算法应用于冷连轧机的负荷分配优化过程,根据Bland-Ford轧制理论以功率和轧制力均衡分配为目标建立综合目标函数,试验数据对比证明,量子遗传算法优化所得的轧制参数比经验分配和常规遗传算法优化所得结果更为合理,符合轧制工艺要求.因此,利用量子遗传算法对冷连轧机进行负荷分配优化是一种有效可行的新方法.     

基于改进遗传算法和多目标决策的货位优化策略

为了解决自动化立体仓库的随机库存在线动态货位分配问题,针对仓库货物出入库效率、货物分类存储的合理性和货架整体稳定性方面的需求,基于加权归一化处理多目标决策构建了货位分配优化数学模型.提出一种改进的二次优化遗传算法(quadratic optimization genetic algorithm,QOGA),并利用MATLAB软件进行仿真实现.仿真结果表明,该算法收敛速度大幅提高,出入库效率、货架稳定性明显提升,货物分类存储更加合理.由多目标决策结果验证了改进QOGA的先进性和有效性.     

改进遗传算法在配电网无功优化的应用

提出了考虑配电网运行费用和节电效益的综合目标函数,对于目标函数中的电压越界点和无功补偿容量越界点采用惩罚函数予以解决.无功优化主要采用调整变压器分接头和并联电容器2种方法,笔者采用改进遗传算法实现了配电网无功优化计算,该算法有较好的计算效率和全局寻优能力.通过实例验证了该方法的实用性和有效性.     

神经网络与遗传算法结合的球团竖炉燃烧优化

对神经网络与遗传算法结合的球团竖炉燃烧优化方法进行了研究.首先构建了以矿料成分及含水率、相关操作参数以及燃烧室和炉膛温度等16个参数作为输入量,球团竖炉煤气吨耗和NOx污染物排放浓度作为输出量的人工神经网络模型.采用700组现场运行数据作为样本对神经网络进行训练,训练后的模型具有良好的泛化能力和预测精度,煤气吨耗预测误差低于3％且NOx排放浓度的相对误差在5％以内.此外,结合所建模型,采用实数编码的遗传算法,对球团竖炉燃烧进行优化计算,在寻优过程中对煤气吨耗及NOx排放这2个优化分量采用线性加权和的方法转化为单一数值的目标函数.通过选择不同的权重比例得出不同侧重条件下的优化目标函数,并给出该优化函数下寻优所得的操作参量优化控制方案.由所选优化方案数值解可以看出在煤气吨耗上升1.7％的情况下,NOx的排放浓度下降了20.37％.     

改进双链量子遗传算法及其应用

针对目前传统双链量子遗传算法存在搜索速度慢、搜索精度低、保持种群多样性差、易出现早熟收敛等问题,本文提出一种新的改进的双链量子遗传算法.该算法引入自适应步长系数,使步长随目标函数在搜索点处梯度的变化而变化;在染色体种群更新过程中采用Hε门;提出π/3门进行染色体的变异.通过7个典型函数的优化问题,并与已有几种算法进行比较,验证了该算法的有效性.     

基于地域特征的物流仓储中心逆向选址算法

物流仓储中心地址的选取,从根本上决定了物品出发地和运达地之间的距离,直接关系到物品能否被及时高效地运输,以及配送成本和仓储成本能否最小化。针对传统物流仓储中心选址求解算法脱离实际应用、且容易出现局部最优、求解速度较慢和注意力单一等问题。为减少物流配送时间,降低物流成本,切实提出选址解决方案,通过对K均值聚类算法和帝王蝶优化算法进行改进,研究了京津冀地区物流仓储中心的选址问题。实验仿真结果表明,提出的改进帝王蝶优化算法较其他优化算法在求解精度、收敛速度和迭代次数上均有优势,能够有效完成物流仓储中心选址问题,切实可以缩短物流配送距离,提高物流配送效率。     

基于群集智能算法的路径规划问题

在工业及服务系统行业,特别是物流及交通运输系统中经常遇到路径规划问题。该文针对自动化立体仓库单拣选台分层水平旋转货架系统,建立了数学模型,引入基于群集智能的蚁群优化算法解决货物拣选路径规划问题。该方法能够对旋转货架系统存储的货物进行快速拣选,并在全局内找到最优货物拣选路径,求解质量高,计算时间短。在货单条目为40的情况下,该文使用改进的蚁群算法求解最优拣选路径比模拟退火算法减小了1 367.17s,比混合遗传算法节省了533.4 s。实验表明该方法适合求解中小规模货物拣选路径规划问题。     

含混合储能的风光储系统容量优化配置

由于可再生能源的不断发展,电网对各种能源存储技术的需求日益增长,通过提出一种利用废弃矿区建立含重力储能的混合储能系统解决新能源消纳的问题。以年均系统成本最小化为目标建立微电网容量优化配置模型,通过分析含风力发电机、光伏组件、蓄电池和重力储能装置的微电网各发电单元特性,并采用改进粒子群优化算法对该模型进行优化求解。算例结果表明,该模型提高了系统的经济性,系统负荷缺电率等可靠性指标也得到了明显提升。     

基于改进BSA的铁路危险货物办理站点整合优化

铁路危险货物办理站点作为铁路危险货物运输基础设施之一,其选址布局、建设规模和职能分工的合理性对于提高铁路危险货物运输效率、满足运输需求和环境风险控制目标都至关重要.为了有效解决铁路危险货物办理站点整合优化的多目标选址-分派模型组合方案规模庞大、计算困难的问题,采用了改进双层模拟退火算法对此问题进行优化.算例结果显示,该算法具有收敛速度快、运行稳定的特点,能够有效解决相关问题.     

聚类优化后的多品种货物配载的容重比平衡法

首先采用聚类优化方式,将体积大、重量小的货物和体积小但重量大的货物聚合在一起,一方面符合实际配载过程中抛货和重货的结合原则,另一方面为下一步的容重比平衡法做出了基础.其次,采用改进后的动态容重比平衡法,将聚类优化后的货物配载装车.最后,运用Matlab进行编程,通过实例计算证明了上述模型和算法的有效性,而且求解的结果也显示出通过聚类优化的容重比平衡法配载结果更加符合实际配载运用.     

高压大容量STATCOM逆变桥缓冲电路的优化设计

提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的缓冲电路优化方法。该方法依据缓冲电路的工作原理将优化设计目标设定为求解三个目标函数的问题,并通过计算关断过程中总损耗最小,进而求得各优化目标的值。最后,以ST1500GXH24型注入增强栅晶体管(IEGT)为例,在PSIM软件中进行仿真验证。结果表明,布谷鸟寻优算法搜索到的最优参数使功率器件表现出了良好的性能。     

基于改进粒子群算法的3-RPS并联机构正解研究

为快速准确求解3-RPS并联机构运动学正解,将其化归为非线性方程组求解问题,又基于优化理论将其转化成多目标优化问题,并以加权法将多目标问题转化为单目标优化问题,最后采用改进粒子群算法进行数值求解,最后给出了算例。仿真结果表明:该方法适用于求解并联机构的正解问题,其收敛速度和计算精度较标准PSO算法有明显改善。     

基于改进内点法的含双馈型风电场的电力系统无功优化研究

针对含双馈型风电场的电力系统无功补偿问题,建立了以有功网损最小、节点电压偏差最小为目标的无功优化模型;并考虑了风电场旋转备用的约束,提出了跟踪中心轨迹内点法实现无功优化。跟踪中心轨迹内点法在传统内点法基础上引入自适应压缩因子,利用自适应压缩因子的动态收敛性,提高算法的局部搜索能力,从而提高算法的效率。在IEEE14系统中进行了仿真测试。实验结果证明了提出的无功优化算法的有效性,算法能较好的减少有功网损;同时使其他目标函数值都得到了不同程度的改善。     

一种改进的量子遗传算法

针对量子遗传算法存在储存量大和易陷入局部最优解等问题,提出一种新的量子遗传算法。该算法采用角度编码方式表示染色体从而减少编码的存储空间;引入小区间方法初始化量子种群, 使量子染色体均匀分布于初值空间;利用改进的旋转门对种群进行更新操作;采用动态的量子步长调整策略实现自适应搜索;引入量子交叉和量子变异操作防止早熟问题。通过典型的多峰值函数优化实验表明该算法具有收敛速度快、全局寻优能力强和计算时间短的特点,可以用于多峰值函数优化问题。     

一种双种群协同多目标粒子群优化算法及应用

针对当前我国油田开采难度大、 经济效益较低等问题, 建立以利润最大化为优化指标, 以年度增油目标、 增液目标、 增注目标为约束条件的多目标油田开采优化模型, 并提出一种双种群协同多目标粒子群优化算法求解该优化模型. 该算法通过双种群协同进化策略扩大搜索空间, 提高算法的全局搜索能力, 并结合Lévy飞行保证种群多样性, 提高算法收敛效率. 实验结果表明, 该算法能有效求解油田开采优化模型, 可优选出满足目标和约束条件的结果.