基于遗传算法建筑高度的优化求解

随着我国经济与现代化技术的发展,高层建筑规模和数量快速的增长,人们对高质量居住环境的要求越来越高.以往涉及有关日照方面的建筑优化设计问题,存在计算规则和方法过于复杂,数据精度无法保证以及操作性差等问题.因此,采取更有效的方法对建筑日照进行分析与建筑高度的优化设计势在必行.遗传算法与传统的优化方法相比较,以生物进化为原型,具有很好的收敛性,计算时间少,鲁棒性高等优点,广泛地应用在建筑优化设计方面.鉴于此,本文提出一种基于遗传算法的日照约束下建筑高度的优化求解方法.该方法首先将有效时间划分若干个时间切片,基于窗口日照分析确定被遮挡窗口的数量,进一步将拟建建筑区域分割为与时间切片等量的方格,并向上拉伸为遮挡小柱,基于小柱棒影和小柱到窗体距离之间的关系,计算窗口日照累计时间;然后,基于窗口最小日照时间的约束,构建拟建建筑高度最佳值的数学模型;最后,针对该数学模型,设计交叉和变异操作,并增加评价操作,求解最佳建筑高度.实验结果表明,所提方法能够自动求解拟建建筑的高度最优值,并能够准确获得被遮挡窗口的日照累计时间.本文方法还可以在建筑申报以前就计算出该地块的建筑最佳高度,从而计算出该地块最大能开发出的建筑面积,为审批人员批准建筑申报提供了依据,为建筑结构优化设计提供一种有效帮助.     

采用基因表达式编程的自适应层次聚类方法

针对层次聚类算法高维度数据计算复杂度较高、抗干扰性较差、误差较大等不足,在结合基因表达式编程(GEP)非线性演化优越性能的基础上,提出一种基于GEP计算模型的层次聚类算法(GEPHCA),寻找经过基因遗传进化适应度最高的聚类中心.通过试验对比验证可知:基于基因表达式编程的自适应层次聚类方法在实际应用中是有效的,不仅能够实现自动聚类,而且和一般的聚类方法进行比较,具有自适应迭代、速度较快、稳定高效等优点.     

基于视觉特性的井下图像去噪新方法

受煤矿井下特殊环境的影响,井下图像大多画面清晰度不高,且夹杂着大量的图像噪声,这给井下图像的进一步处理带来了很多困难.针对井下图像光照度不够、噪点较多等特点,从人眼视觉感知中的彩色细节失明及同时对比特性出发,提出了一种基于视觉特性的图像去噪新方法.该方法采用CIELab均匀颜色空间,动态决定滤波器权值,从而减少了图像轮廓边缘等细节信息的破坏,使去噪后的图像更加清晰.实验结果表明,该方法的去噪效果明显,能显著提高井下图像的主观与客观质量.     

渐变式路径优化在GIS中的应用

为了解决传统算法收敛速度慢、搜索区域盲目等问题,提出了一种新的算法——渐变式路径优化算法.该算法是结合D ijkstra算法和遗传算法的优点,采用启发式搜索和自适应禁忌等策略进行优化而形成的一种混合算法.对新算法和传统算法进行了比较,同时将该算法应用于G IS路径规划中,对新算法中的关健参数σ、β因子进行了测试.仿真结果表明该算法极大地加快了搜索速度,提高了搜索效率,取得了良好的效果.     

渐变式路径优化在GIS中的应用

为了解决传统算法收敛速度慢、搜索区域盲目等问题，提出了一种新的算法——渐变式路径优化算法该算法是结合Dijkstra算法和遗传算法的优点，采用启发式搜索和自适应禁忌等策略进行优化而形成的一种混合算法对新算法和传统算法进行了比较，同时将该算法应用于GIS路径规划中，对新算法中的关健参数σ、β因子进行了测试仿真结果表明该算法极大地加快了搜索速度，提高了搜索效率，取得了良好的效果     

改进的遗传算法在多目标物流配送路径中的应用

物流配送路径优化是物流系统设计的关键环节。针对物流配送路径问题复杂性和多约束性,提出一种改进的遗传算法——自适应免疫遗传算法(AIGA)。该算法利用一种新的免疫疫苗选择策略和免疫操作方法,使得优化过程随进化代数自适应改变,结合并列选择法对多目标物流配送路径进行优化,并给出了解决多目标物流配送路径问题的具体步骤。最后通过仿真验证,该算法的计算效率,收敛性都有明显的提高,验证了算法的实用性和有效性。     

面向医学图像分割的蚁群密度峰值聚类

在医学图像分割研究中,针对密度峰值聚类算法(density peaks clustering algorithm,DPC),依靠先验知识给定截断距离d_c且人工选择聚类中心点具有主观随意性等缺陷,提出了一种结合蚁群算法选取密度峰值聚类最优参数的医学图像分割方法.该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点,使用图像熵计算信息素来指导蚁群的搜索路径;再使用变量量化表示聚类中心个数,蚁群通过迭代选择最优截断距离d_c和聚类中心,实现了DPC算法的自适应分割并得到了较好的分割效果.仿真实验分析证明了算法的有效性和实用性.     

基于分布估计算法的建筑结构设计优化

建立了以质量最小为目标的建筑结构优化数学模型,解决具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化问题.通过统计方法构建个体空间分布概率模型,随后依据此模型随机抽样生成新的群体,实现群体的进化.仿真结果表明分布估计算法求解建筑结构优化设计问题是可靠有效的,搜索能力更强,收敛性能更佳,为解决建筑结构优化问题提供科学的参考.