用改进遗传算法求解电力系统负荷恢复

对系统恢复过程中最后一个阶段的负荷恢复问题进行了研究.考虑系统恢复过程中负荷对电力需求优先级的不同,将电力系统的负荷恢复问题建模为多约束条件的组合优化问题,并用改进的遗传算法对问题进行求解.在选择策略中采用稳态策略、精英策略和重叠种群策略,提高了遗传算法搜索的遍历性并使算法具有群体爬山性.将各种约束条件与目标函数融合在一起,建立一种偏序关系来处理负荷恢复中的约束条件.求解的过程满足了系统的约束条件,不会出现系统的越限.算例结果表明了算法的有效性.     

灾变遗传算法在配电系统最优时变重构中应用

提出一种灾变遗传算法来求解中压配电网最优时变重构问题,以达到网损最小和负荷平衡的目的.首先采用协调方法将多目标规划问题转化为单目标寻优问题,并给出了协调后的数学模型.求解过程采用灾变遗传算法以提高种群个体的多样性,防止局部收敛.通过对南方某城区配电系统的计算,证实该算法在求解速度和全局收敛能力上较普通遗传算法均有较大幅度的改善.     

用并行遗传/Powell/蚁群混合算法求解卫星舱布局问题

卫星舱布局优化设计问题数学上属NP-hard问题．较有效的求解途径之一是研究混合算法，为此构造了并行混合PGA-Powell-蚁群算法（简称PGPAHA）．该算法以并行遗传算法为基本框架，根据各子群体收敛速率的快慢来决定它们之间迁移的时机，在收敛后期加入Powell法作为并行遗传算法的算子来加快收敛速度，并利用蚁群优化算法提高计算的精度．最后应用该算法求解了简化的三维带性能约束的国际商用通讯卫星的卫星舱布局设计问题，数值实验结果表明，该算法与并行遗传算法（PGA）相比，在计算精度、计算效率及计算稳定性方面较优。     

多宇宙并行量子遗传神经网络人脸识别算法研究

针对传统遗传算法交叉、变异过程过于繁琐和神经网络在极值判断及收敛速度受限等问题,提出了一种并行的量子遗传算法优化神经网络权值的算法.首先引入了量子计算的概念,在量子计算的过程中使用量子旋门实现染色体的训练,然后引入量子交叉克服了早熟收敛现象,避免了遗传算法中繁琐的交叉、变异过程.最后设计实现了并行的卷积神经网络,使用并行量子遗传算法优化了卷积神经网络权值,实现了并行量子遗传神经网络人脸识别系统.实验结果表明,相对于原来的遗传算法,该算法在鲁棒性和实验速度上都有明显的提高.     

基于模糊遗传算法的机组组合问题的求解

为求解机组组合问题,提出一种模糊优化与遗传算法紧密结合的新的模糊遗传算法.通过建立模糊推理规则,对交叉率和变异率进行模糊控制,从而提高了收敛速度,避免了不成熟收敛.将该模糊遗传算法应用于一工程算例中求解机组组合问题,与传统遗传算法相比,在同样的种群规模和终止准则下,采用该算法的收敛迭代次数减少,减幅最大达122次,而每次迭代计算时间最多仅增加约0.01 s;优化组合的发电成本减小,减幅最大时达总发电成本的0.73%.     

基于离散灰狼算法的资源分配问题求解

针对标准灰狼优化算法(GWO)只适合求解连续优化问题,无法直接求解离散域上的资源分配问题,提出一种基于马太效应的离散灰狼优化算法(DGWO)来求解资源分配问题.首先,根据数学映射思想给出一种将连续空间转化为离散空间、实数变换为整数的编码转换方法;然后,对其中的不可行解采用基于马太效应的修复与优化方法处理;最后,将DGWO计算结果与遗传算法结果进行对比发现不论是收敛速度,还是求解质量,DGWO算法均优于遗传算法.实验结果表明了DGWO算法求解资源分配问题的可行性、正确性和优越性.     

一维下料问题的自适应广义粒子群优化求解

针对现有粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子速度迭代难以定义的问题,首先将粒子群优化算法与遗传算法相结合,利用交叉算子、变异算子,提出一种广义粒子群优化算法来求解一维下料问题;然后引入模拟退火算法作为自适应策略,避免算法陷入局部最优.仿真实验结果表明,采用自适应广义粒子群优化算法求解一维下料问题具有高效性和鲁棒性.     

基于改进粒子群算法的海洋钻机系统布局优化

为提高海洋钻机的工作效率和平台的空间利用率,应用改进的粒子群算法对海洋钻机系统进行布局优化研究。针对多目标、多约束的钻机系统布局优化问题,建立钻机系统布局优化数学模型,应用多目标粒子群算法直接求解,得出相应的最优解集。利用线性加权法将多目标转变为单目标进行求解分析,针对单目标粒子群算法的缺点,基于约束条件、惯性权重以及遗传算法的选择和杂交对粒子群算法进行改进,完成不同改进算法的测试实验。结果表明,在应用粒子群算法求解布局问题时将约束条件作为目标函数、单独引入遗传算法的杂交思想求解速度和精度更好。提出的基于杂交的动态惯性权重粒子群算法的布局优化问题求解性能更优,得到的优化方案符合海洋钻井作业要求且占用甲板面积较小。     

基于自适应并行遗传算法的证券投资组合研究

将传统的马科维茨模型进行了改进,引入了风险厌恶因子,对投资比例设定了上下限,进一步利用熵对风险进行了修正,并加入了专家评价对模型实行了模糊化处理。同时提出了一种自适应并行遗传算法,其运算时间短,而且随机搜索,其遗传因子能够进行自我调节,不易陷于局部最优。将该算法引入证券投资组合领域,将数据随机分为若干个小组,同时进行遗传优化,提高了运算效率。通过应用实例,求解改进的模型,计算表明自适应并行遗传算法能够准确快速地解决证券投资组合优化问题。     

基于改进免疫遗传算法的配电网网架规划

为了解决传统方法难以实现配电网网架规划组合优化的问题,针对改进免疫遗传算法具有生物免疫系统中抗体多样性的保持机制和基于抗体浓度的调节更新机制,同时又具有一般进化算法的随机搜索能力,采用改进免疫遗传算法对配电网网架规划进行求解,提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力.优化模型以网络年费用最小为优化目标,以线路传输容量、电压降、配电网的辐射性等为约束条件;根据配电网辐射性的要求,以备选网络的生成树作为初始解,从而避免了随机产生初始可行解时速度较慢的弊端.并借鉴支路交换的思想设计杂交算子和变异算子,以避免辐射性检查过程,使得算法的寻优能力大为增强.通过算例验证了该算法的有效性,同时算例结果表明该算法的计算速度比常规免疫遗传算法的计算速度有较大提高.     

递归搜索与遗传算法融合的终端优化配置方法

提出了基于递归搜索与遗传算法融合的终端配置优化方法,该方法以各负荷点为起点在含有配电终端的配电网进行主回路搜索和子回路搜索,搜索同时依次判断当前故障对负荷节点的供电可靠性的影响并累加停电时间.通过构建选择算子的选择条件,将递归搜索可靠性计算方法与遗传算法深度结合,能够快速求解配电终端优化问题,易于在计算机上编程实现,且能够在只修改网络基本参数的前提下,得出不同配电网的终端配置的最优方案.算例以不同的平均供电可用率指标作为约束,分析不同约束下的终端配置方案和经济效益,验证了所提算法的有效性.     

基于改进遗传算法的航空器载重平衡

为优化研究航空公司所遇到的飞机载重平衡问题,建立了以业载量最大和重心偏移量最小的多目标载重平衡模型,考虑了单舱位限重、多舱位限重、重心限制等约束,运用遗传算法对模型求解,为加快算法寻优能力和加快收敛速度,在普通遗传算法的基础上添加了进化逆转操作算子。最后运用波音757-200F作仿真优化实例,计算结果显示业载量平均可达21 281kg,重心偏移量平均为2.31%MAC,验证了模型的有效性和合理性。     

企业货运铁路取送车作业智能优化方法

针对综合布局(同时具有放射状和树枝状)的企业货运铁路专用线的特点,提出了一种智能优化方法.该方法在建立取送作业模型的基础上,对问题进行分解,提出了两级优化策略,即先并行求解各车间内树枝状取送作业的子优化问题、再综合求解车间之间放射状取送作业优化问题.依据该优化策略,设计了一种融合遗传算法和蚁群算法的遗传精英蚁群优化算法(GAASelite)求解取送车作业优化问题.实验仿真结果证明,该方法能有效地优化铁路取送车作业问题.     

预制构件生产-运输-装配一体化的建造调度优化

为研究预制构件生产-运输-装配一体化的建造调度优化问题,构建装配式构件全过程的多目标调度优化模型.优化模型将预制构件3个阶段的优化作为一个扩展的生产车间调度优化,并采用改进的双种群遗传算法对模型进行求解.结果表明：改进的双种群遗传算法能够显著提高遗传算法的搜索效率;优化模型能够有效地减少总完工时间和并行机器的总机器成本.     

基于混合遗传算法的应急物资配送路径优化

为解决突发事件下应急物资的配送路径优化问题,以配送车辆的固定成本、运输成本、违反最大载重量以及右时间窗的惩罚成本之和最小为目标,构建了带时间窗约束的应急物资配送路径优化模型;通过将遗传算法与节约算法、大规模邻域搜索算法相结合,设计出了一种混合遗传算法对模型进行求解;最后用算例仿真验证了模型和算法的可行性。实验结果表明:设计的混合遗传算法在求解过程和求解结果上都比标准遗传算法更优,可见能够为解决应急物资的配送路径优化问题提供科学的决策依据。     

Probability Simulation Optimization Approach Using Orthogonal Genetic Algorithm

0 IntroductionIn many practical engineering opti mization prob-lems ,stochastic phenomenonandfuzzy phenom-enon emerge when you make some decisions[1]. Asyou know,complex system with plentiful uncertainphenomenoncannot be expressed as the specificationformula of several objective functions and some con-straint conditions si mply,thatis ,theformof objec-tive functions cannot be given explicitly in terms ofdesign variables .For this class of complex system,traditional opti mization technology can…     

改进的两阶段算法求解差别费率车辆调度问题

针对车辆在负载和空载状态下不同的成本核算模型,提出了两阶段算法求解最小配送成本:第一阶段用改进的扫描算法求得满足问题约束条件的若干组非同质化的初始解;第二阶段采用这些解作为多样化的初始种群,并用改进的单亲遗传算法进行全局、大范围搜索,最终求得满意解.实例计算表明,算法能在较短的时间内求得理想解,满足了物流配送企业深挖内部潜力、有效控制成本的现实需要.     

基于粒子群算法的电力通信光纤网络恢复优化

针对电力通信光纤网络的恢复,提出一种基于粒子群算法的电力光纤网络恢复优化算法,算法以电力光纤网络的虚拓扑结构为主要研究对象,模拟鸟群觅食行方式获得网络业务受损节点恢复方案。结果表明,粒子群算法可以快速、有效求得网络恢复问题的优化解,是求解网络恢复问题的一个较好方案。     

基于遗传算法的波分复用网络保护容量优化设计

针对传统数学方法难以快速求得波分复用（VDM）网络保护容量优化问题的工程满意解，提出了一种基于遗传算法的全新求解方案，它具有结构简单，搜索效率高，求解速度快等优点，分析了交配概率和变异概率等控制参数对算法性能和求解精度的影响，为了加快遗传算法对链路分离型路径保护方法下WDM网络优化模型的求解过程，设计了一种简捷的问题解编码方式，它极大地简化了选择，交配和变异等遗传算子的执行，仿真结果表明，基于遗传算法的求解方案能够迅速地求出保护容量优化问题的全局近似最优解，且满足工程设计的精度要求。     

并行多种群模糊遗传算法参数

为改善标准遗传算法的求解效率,提出了一种基于6模糊控制器(6FLC-MDPFGA:6 Fuxy Logic Controllers-Multi-Deme Parallel Fuxxy Genetic Algorithm)的并行多种群自适应遗传算法,并利用MPI(Message PassingInterface)技术建立了一个COW(Cluster Of Workstation)集群,将算法在该硬件平台上进行了实现.通过对该算法的迁移率、迁移间隔等并行参数的试验研究,得出了在特定条件下参数选择的经验值和规律,定性分析了不同参数选择对于求解结果的不同影响.在演示算法组合优化实时应用可行性的同时,试验结果可为算法实际应用参数选择提供参考.