基于人机结合算法的布局优化研究

在研究并行遗传算法的基础上,提出了解决家电产品布局设计优化问题的人机结合并行遗传算法．该算法将人工个体与算法个体共同构成解群,在计算过程中通过人机交互,实现对算法的有效干预,避免算法的缺陷出现．对比试验表明,采用“人机结合”的并行遗传算法能够较好地解决家电产品布局设计的优化问题．     

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。     

文化粒子群优化算法

为了提高粒子群优化(PSO)算法的计算精度和计算效率,避免"早熟",给出了文化粒子群优化算法.该算法模型将PSO纳入文化算法框架,组成基于PSO的主群体空间和知识空间,两空间具有各自群体并独立并行演化.下层主群体空间定期贡献精英个体给上层知识空间,上层知识空间经演化后,定期贡献精英个体给下层主群体空间,于是形成"双演化双促进"机制,从而实现增加PSO的群体多样性.在以卫星舱和印刷电路板布局设计为背景的算例中进行了数值验证,结果表明对于该算例,该方法的计算精度和计算效率比遗传算法、PSO算法高.     

解决影片递送问题的改进混合遗传算法

影片递送问题(简称FDP)是一个典型的NP-Hard组合优化问题.遗传算法是一种生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法.论文针对影片递送问题的特点,在遗传算法中引入新的交叉算子,同时对进化个体进行可行化及结合2-opt邻域搜索也提高了运算效率,设计出一种改进的混合遗传算法.具体实例测试表明在解决FDP时新算法的有效性.     

改进遗传复合形算法及其在并行公差优化设计中的应用

提出了一种将遗传算法与复合形算法相结合而构成的遗传复合形算法．在遗传算法初始化之后，用复合形法选出较好的个体，再用遗传算法寻求最优解，并首次将加权制造成本和质量损失成本同时应用到公差并行设计的优化数学模型中．研制出面向公差并行设计的新的优化软件．经过试验验证较以前的算法有较大改进．     

混合并行遗传算法在多文档文摘中的应用

提出了一种基于改进混合并行遗传算法的多文档文摘方法.该方法将k-means聚类算法的高效、局部搜索特性,和并行遗传算法的全局优化能力有机结合,解决了k-means算法对初始聚类中心的选择较为敏感,易于陷入局部最优等问题,提高了多文档聚类算法的效率和精确度.     

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.     

基于A适应遗传算法的无线传感网络节点布局优化

无线传感器网络的传感节点布局优化,直接关系到无线传感器网络覆盖率的提高。文中提出自适应遗传算法求解无线传感器网络覆盖率优化问题。自适应遗传算法的编码方式是传感器节点二维坐标的二进制表达式,交叉方式为字符串整体交叉,变异方式为位变异,交叉概率和变异概率根据个体适应度自动重构。仿真实验结果表明,自适应遗传算法有效解决了无线传感器网络节点布局优化问题。与传统遗传算法相比,本算法进化收敛速度快,网络覆盖率显著提高。     

伪并行遗传算法在供水管网优化调度中的应用

讨论了基于微观水力模型的多水源大型供水管网优化调度问题的主要特征，并提出了求解该问题的改进遗传算法．首先，针对决策变量的结构提出二进制-实数混合编码策略；其次，设计并实现了多种群进化的伪并行遗传算法．将本算法与单一群体进化算法同时应用于实际管网的优化调度求解，结果表明，通过个体迁移策略，伪并行遗传算法可以加速优化搜索的进程，显著改善解的质量，并有效节省运行调度费用．     

复杂布局问题:航天器舱布局方案设计

以航天器舱布局方案设计为背景,研究带性能约束的复杂布局问题的求解策略、模型、算法及其在航天器设计中的应用,同时讨论了尚存在的问题,从实用化角度出发,实现人机结合,充分发挥人机各自特长,并使之具有可操作性,是解决上述问题的重要途径。     

基于嵌入式WEB服务器的智能家居远程监控系统

将智能家居、嵌入式系统和WEB服务器三者结合起来,研究并构建了嵌入式WEB服务器,设计了基于嵌入式WEB服务器的家电监控系统方案,使得用户可以方便地在任何能够接入Internet的地方,通过浏览器实现对家电设备的控制。另外,系统还基于Qt用户图形接口设计了一个图形化控制界面,本地也可以通过触摸屏的输入实现对家电设备的控制。因此该方案是一个功能齐全、方便实用的家电远程监控系统。     

Optimal design of hydraulic manifold blocks based on niching genetic simulated annealing algorithm

To solve the combinatorial optimization problem of outer layout and inner connection integrated schemes in the design of hydraulic manifold blocks(HMB),a hybrid genetic simulated annealing algorithm based on niche technology is presented.This hybrid algorithm,which combines genetic algorithm,simulated annealing algorithm and niche technology,has a strong capability in global and local search,and all extrema can be found in a short time without strict requests for preferences.For the complex restricted solid spatial layout problems in HMB,the optimizing mathematical model is presented.The key technologies in the integrated layout and connection design of HMB,including the realization of coding,annealing operation and genetic operation,are discussed.The framework of HMB optimal design system based on hybrid optimization strategy is proposed.An example is given to testify the effectiveness and feasibility of the algorithm.     

基于混合循环算法的复杂装配体装配序列智能规划

针对单一算法无法实现复杂装配体装配序列智能规划以及缺乏深度人机交互而导致的改进效果不佳等问题,提出一种混合循环算法.该算法以遗传算法为主体,利用干涉矩阵和接触矩阵调整随机生成的装配序列,以装配方向及工具的统一性构建适应度函数;其次结合模拟退火算法,在迭代前加入退火操作,利用Metropolis准则接受交叉和变异后的个体序列;引入粒子群算法的跟踪极值思想,直接选择个体最优和群体最优序列与后代交叉;最后结合虚拟现实技术建立装配模拟平台,从装配稳定性及工具操作空间两个维度进一步优化序列.基于该方法以汽车后桥总成装配序列规划为例进行验证,表明所得装配序列符合实际生产,该方法切实有效.     

废旧家电回收逆向物流网络优化模型设计

根据废旧家电产品的特点,选取电视机、洗衣机、电冰箱以及空调4种回收种类的废旧家电进行针对性的研究,构建了一种回收逆向物流网络优化模型,最后通过一个算例分析验证了所构建模型的有效性和合理性,为解决逆向物流网络中新建设施的最优选址问题和废旧家电在各设施节点间的最优流量问题提供了理论依据．     

基于随机森林-遗传算法-极限学习机的非侵入式负荷识别方法

提高负荷识别准确率是实现非侵入式负荷监测的关键技术。针对现有模型识别准确率低,特征冗余度高、可分性较差的问题,提出一种基于随机森林(RF)和遗传算法优化极限学习机(GA-ELM)的负荷识别方法。首先从稳态电流信号中提取时域和频域信息作为负荷特征。为进一步减小特征集的冗余度并剔除可分性较差的特征,使用随机森林算法对特征进行优选,得到最优特征集。最后使用遗传算法优化极限学习机的权值和偏置参数,建立负荷识别模型。利用所建立的模型对11个家用电器共16种负荷状态进行识别,实验结果表明,所提模型可以提高识别准确率,使用该模型可以对家用负荷进行快速有效识别。     

基于数据融合的全舰统一姿态基准测量系统

为测量大型舰船甲板的变形,对甲板变形引起的局部姿态误差进行补偿,设计了基于多IMU数据融合的全舰统一姿态基准测量系统．提出了甲板变形测量方法,建立了IMU布局优化数学模型,并运用遗传算法对IMU的布局进行了优化求解．仿真结果表明,建立全舰统一姿态基准测量系统是测量舰船甲板变形的有效办法,利用布局优化后IMU的输出信息进行全舰甲板变形估计,估计精度优于2.3arcmin,并能减少舰载武器系统所需IMU的数量．     

家电产品送货保证决策模型研究

家电产品生产企业或服务公司的送货时间保证率是公司获取竞争优势的一种重要手段。先前的送货时间保证模型强调了送货时间作为服从指数分布的成本函数模型。在现有模型的基础上引入二次损失函数,建立了一个服从伽马分布的送货时间保证决策模型,分析和讨论了在产品需求和价格等约束条件下家电产品送货迟到所产生的各种成本以及赔付量的决定。为建立家电产品需求、产品价格、送货时间和送货保证优化模型提供了思路。     

遗传算法在电机系列优化设计中的应用研究

电机的系列优化是一处复杂的有约束,非线性,混合离散多目标规划问题。文章在传统遗传算法的基础上,对算法进行了改进,使之适用于电机系列优化设计,并且把该算法应用于Ｙ系列电机的系列优化设计中,优化设计结果表明这种算法效果是比较理想的。