基于遗传算法和蒙特卡洛仿真的设备维修策略优化

以部件寿命服从非指数分布、维修属于非马尔可夫过程复杂设备为对象,以系统可用度及广义维护成本为优化目标,以预防性维修周期为优化变量,基于蒙特卡洛仿真和遗传算法研究预防性维修策略的优化问题.建立了设备维修过程的优化模型,将遗传算法中的个体进化搜索用于维修策略优化,提出基于路集的系统状态分析以及采用部件故障屏蔽法解决维修过程仿真中部件过度故障问题,并通过建立个体仿真历史纪录和优先删除适应度低的个体纪录等方法以提高仿真效率及优化效果.最后以液压-机械复合传动系统为例,验证方法的有效性.     

遗传算法降维优化的BP模型及葡萄酒质量预测

针对BP神经网络模型输入自变量维数过高导致模型训练时间长、泛化能力低、效率不高的缺陷,提出一种基于遗传算法筛选降维的方法,并利用遗传算法优化降维过程中建立的BP网络的权值与阈值以提高筛选效率,最后建立用遗传算法优化的GA-BP网络预测模型,用于葡萄酒的质量预测。利用遗传算法从37个理化指标中筛选出18个作为自变量输入GA-BP预测模型并与未经优化的BP模型对比,经遗传算法降维优化的GABP模型建模时间由7.5625秒缩短为0.8623秒,预测平均相对误差由10.83%减少为2.85%。仿真实验表明降维优化的GA-BP网络模型效率更高、泛化能力更好。     

遗传算法在资源均衡问题中的应用

本文研究网络计划工期固定、资源均衡问题的遗传算子设计,编制了基于遗传算法的优化程序,并用于施工实践,显示了优于Microsoft Project的优化效果.     

优化网络布置费用的遗传算法

【目的】针对网络布置费用的优化问题,利用基本遗传算法的良好搜索性能,设计出优化网络布置费用问题的遗传算法。【方法】通过分析网络布置费用的优化问题,抽象出网络模型,并将该问题转化为求解无向图中最小生成树的问题。【结果】基于遗传算法基本原理和抽象出的网络模型,设计出一种优化网络布置费用的遗传算法。【结论】应用遗传算法解决网络结构优化问题,可以让用户在短时间里获得一个比较满意的结果。     

基于遗传神经网络的股票价格预测

针对股票市场的复杂性,本文将遗传算法用于BP神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型,并将其应用于股票价格的预测。采用遗传算法对网络结构和权值进行优化,提高了网络的预测精度。实践表明：该方法预测精度高、误差小,值得推广。     

基于遗传神经网络的航空装备故障预测

为在武器系统故障发生前实现预测、实现装备的视情维修,开展基于遗传神经网络的故障预测技术研究.采用实数编码方式和自适应的交叉率、变异率改进遗传算法,并将改进遗传算法用于神经网络的权重学习得到遗传神经网络.利用监测到的装备特征参数数据进行网络训练,然后将遗传神经网络预测装备特征参数的退化趋势.预测实例表明遗传神经网络可在故障发生前实现故障预测,较基本神经网络有较大性能改善,可提高武器装备的保障能力,实现视情维修.     

基于网络环境的分布式PGA的结构优化

并行计算是当今数值计算发展的新方向。该文在网络并行环境下探讨了并行遗传算法（PCA）进行结构优化设计及其算法的实现方法。利用4台PC机组成网络平台,进行了钢桁架结构优化设计的数值测试。计算结果表明,设计的并行算法在网络并行计算环境中具有较高的加速比和效率,同时验证了并行遗传算法用于结构优化是可行的和有效的。     

材料非线性问题的遗传算法与神经网络耦合分析

基于遗传算法的全局最优化功能以及BP网络的非线性映射功能，提出了用于结构非线性分析的遗传算法与神经网络耦合分析方法。该方法是利用遗传算法的全局优化功能搜索BP网络各神经元之间的连接权值。以受内压的厚壁圆筒为数值算例，利用建立的遗传算法与神经网络的耦合分析方法进行弹塑性分析。计算结果表明该方法是有效的，具有较高的计算精度和计算效率。     

基于遗传优化的BP神经网络水泥强度预测

为了提高BP神经网络预测模型对水泥强度值的预测精度,通过结合BP神经网络与遗传算法各自的优势,提出一种采用遗传算法优化的BP神经网络的水泥强度预测算法.利用遗传算法具有的全局优化搜索能力优化BP神经网络的各层节点连接权值与阈值,训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将训练以外的样本数据用于模型的有效性验证.仿真结果表明,该算法对水泥强度值预测具有较高的预测精度,同时可缩短网络收敛时间.     

人工神经网络在机械故障诊断中的应用

由于BP神经网络学习算法存在易陷入局部极小及收敛速度慢的缺陷,利用实数编码改进遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化训练,并把训练好的神经网络用于机械振动信号预测及机械故障诊断中.通过对机械设备振动信号的预测,可以及早发现故障,及时消除隐患,为企业节省大量的维修时间和维修费用,提高企业的生产率.     

利用遗传算法优化人工神经网络权值

遗传算法是一种新的、基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法．针对神经网络中BP算法学习效率低且收敛速度慢以及容易陷入局部最优等不足，文章提出利用遗传算法对BP神经网络中的神经元间的连接权值进行优化的方法．试验结果表明，用遗传算法优化BP神经网络的连接权值后收敛速度快，并有效的解决了BP算法容易陷入局部最优的问题．     

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.     

Edge detection of range images using genetic neural networks

Due to the complexity and asymmetrical illumination, the images of object are difficult to be effectively segmented by some routine method. In this paper, a kind of edge detection method based on image features and genetic algorithms neural network for range images was proposed. Fully considering the essential difference between an edge point and a noise point, some characteristic parameters were extracted from range maps as the input nodes of the network in the algorithm. Firstly, a genetic neural network was designed and implemented. The neural network is trained by genetic algorithm, and then genetic neural network algorithm is combined with the virtue of global optimization of genetic algorithm and the virtue of parallel computation of neural network, so that this algorithm is of good global property. The experimental results show that this method can get much faster and more accurate detection results than the classical differential algorithm, and has better antinoise performance.     

基于改进黑洞算法优化ESN的网络流量短期预测

网络流量数据序列具有混沌特性.相空间重构后,采用一种改进黑洞算法优化回声状态网络的非线性模型对网络流量进行预测.改进黑洞算法是在现有工作的基础上提出一种新的新解生成机制,可以提高算法的收敛速度和精度;相比于遗传算法、和声搜索算法等其他优化算法,所提出的改进黑洞算法不依赖自身相关参数的准确设定;将其应用于回声状态网络4个重要参数的优化选取,使得预测模型具有较好的预测稳定性.通过Mackey-Glass混沌时间序列和网络流量公共数据集的仿真实验,结果表明所提出的方法具有较好的预测性能.     

一种考虑蛋白质柔性的分子对接方法

分子对接是计算机辅助药物分子优化设计中的一种重要方法,为此建立了基于诱导契合的分子对接优化模型.模型中引入残基基团的概念,将蛋白质划分成若干个残基基团,通过这些残基基团的运动近似表征整个蛋白质的运动情况,并将配体小分子的运动处理为平移、转动和柔性键旋转三部分分量.设计了一个将k-均值聚类和遗传算法相结合的快速迭代格式,并采用多种群遗传策略和信息熵控制的空间减缩搜索技术加速了分子对接设计中的遗传演化进程.在此基础上,开发了一种考虑蛋白质柔性的对接程序FkxGAsDock.数值试验表明,该程序较好地平衡了效率与精度之间的关系,取得了满意的对接结果.     

利用粒子滤波原理求解函数优化问题

针对多维函数优化容易陷入局部极小值问题,提出一种基于粒子滤波原理的优化算法.首先简要地介绍粒子滤波算法的基本原理;再针对函数优化问题,阐述利用粒子滤波实现优化算法的基本思想,并介绍了其具体的实现步骤,同时为了丰富粒子的多样性,引入了遗传算法的交叉和变异操作;最后为了验证新算法的有效性,采用30维的Benchmark函数进行仿真实验.仿真实验结果表明:基于粒子滤波的优化算法在解决多维函数优化问题方面较其他优化算法具有更强的全局搜索能力和求解精度,这也为优化算法的研究提供一种新的途径和手段.     

系统可靠性的多目标优化计算

由于多目标优化问题存在多个最优解集合，而传统的方法往往将其转化为各目标之加权和，然后采用单目标优化技术，这种方法存在诸多缺点和脆弱性，作为一种并行算法，遗传算法能很好地解决多目标优化问题，文中在非劣性分层遗传算法的基础上对遗传算子进行改进，首先获得多目标优化问题的非劣解，然后通过对系统进行敏感性分析，有效地缩小了问题的解空间．试验对比发现，算法的速度和精度得到有效提高。     

基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器研究

针对传统PID控制器参数整定后因无法在线自动调整而导致控制效果不理想的问题,提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络（FNN, Fuzzy Neural Network）的自适应FNN-PID控制器模型。该模型结合了模糊神经网络良好的自适应自学习能力和遗传算法强大的全局搜索能力,利用遗传算法对模糊神经网络的参数进行优化与训练,使PID控制器能够根据被控对象的变化而适时在线调整自身参数KP, KI和KD,从而达到理想的控制性能。将该控制器应用于异步电动机控制系统进行仿真实验,结果表明：基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器具有较好的自适应能力和鲁棒性,控制效果明显优于传统PID控制器。     

基于改进遗传算法的神经网络优化

针对在神经网络应用中,存在结构设计及权值训练算法的不足,提出一种新的基于混合编码方案的遗传算法.在算法中设计了用遗传算法全局优化神经网络拓扑结构和网络权值的新的编码方案,改进了适应度函数的设计和采用自适应的交叉和变异方法.试验结果表明本算法能有效地对神经网络的权值和结构同时优化,提高了训练效率.