综合运输网络中合理路径优化模型

为了提高多式联运经营人运输决策的科学性和可行性,建立了一个含路径合理性约束的联合运输路径优化模型.从货运生产实践角度出发,提出了联合运输合理路径概念.基于联合运输的实现流程,指出除了运输效益最大化外,合理的换装序列和换装次数限制是联合运输路径选择和优化必须要考虑的另外2个重要特性.对于一般联合运输问题,研究了运输总费用的构成,即直线运输费用、节点中转费用和超期惩罚费用.通过构建直观的联合运输网络图,以总运输成本最少为优化目标,将多方式联合运输合理路径的选择和优化问题转化为含有超期惩罚因子的广义最短路模型,对模型的假设和数学形式做了详细的描述,并提供了简要的求解思路和参考算法.     

基于遗传算法的校园行走路径优化研究

采用模拟生物进化的遗传算法,对校园内行走路径进行了优化研究。研究表明,该方法具有较好的收敛性和较高的搜索效率。本文研究的校园内行走路线优化问题,将对广大师生、员工具有一定的参考价值。     

基于遗传算法的物流配送路径优化问题的研究

随着社会经济的不断发展,特别是网络的飞速发展,每天的物流运输量巨大。在物流活动中的一个重要环节是如何达到最优的行车线路,使运输工具在满足客户需求的同时,实现行车路程尽量短、压缩运输成本的目标。车辆路径问题是一个典型的NP难题,传统方法很难求得最优解。本文运用了遗传算法来求解物流配送路径优化问题,并进行了算法设计、编码和数据实验,计算得出了实际问题的最优解。     

基于改进遗传算法的露天矿运输路径优化

为克服露天矿以等效运距为权重进行路径优化的现实不可行性,建立以时变运输功最小化为优化目标的路径优化模型,用以描述道路网络的随机波动性。首先建立了时变运输功计算模型,并进一步提出基于随机过程的最优化概率模型;最后从改造遗传算法入手,进一步提高解的收敛速度。实验结果显示,较之传统的静态路径规划算法,文中算法不仅能快速获得低能耗的最优化路径,而且能大幅度的提高解的收敛速度,进一步压缩整个运输系统实际工程中的费用成本。算法在实际调度过程中具有更高效的优化效果。     

基于遗传算法的无向网络路径优化

为了解决无向网络的最短路径优化问题,采用遗传算法并使用可变长编码,在遗传算子操作中进行有效性判断,避免了传统交叉变异算子中无效路径的产生;网络数据存储采用链式存储结构,仅需存储各个节点信息,摒弃了传统的邻接矩阵方法.仿真试验表明,该算法可行性强,且可以找到最优路径.     

基于改进型遗传算法的PCB钻孔机运动路径优化

主要是为了提高PCB钻孔机的效率,新设计的一种改进型遗传算法对钻孔机钻头的空行路径进行了优化。通过利用Protel 99SE制作一个PCB板,根据其布线图,证明该算法是正确、可行的,能够很大程度上提高钻孔机的工作效率。     

基于聚类—遗传算法的物流配送路径优化研究

为了提高配送效率,需要更好地规划配送路线,通过建立配送路径最优化模型,使用聚类—遗传算法对其求得配送路径的最优解,聚类—遗传算法采用新的染色体编码方式和交叉原则,相较传统遗传算法,迭代收敛速度更快,且呈现出更优的结果,使得区域配送路径路线最短、成本最低。     

基于改进自适应遗传算法求解移动机器人路径的优化问题

通过对遗传算法进行自适应改进,计算出能够随时适应的遗传算子,克服了传统遗传算法的早熟收敛问题.通过运用序号法设定各货位在工作环境中的位置,建立移动机器人拣选作业的数学模型,运用改进自适应遗传算法对初始路径进行改进,得出最优解,并运用Matlab遗传算法工具箱对此进行仿真.实验结果表明,此方法收敛速度快,可以获得全局最优...     

基于免疫遗传算法的车辆路径优化问题

在研究免疫遗传算法基本理论的基础上,设计了一种用于求解车辆路径优化问题的免疫遗传算法,并进行了实验测试,实验结果表明算法具有良好的全局搜索能力,并且能够有效地克服遗传算法在进化过程中由于种群多样性降低而出现早熟收敛现象的缺点.     

基于模糊模拟的遗传算法在最短路径问题中的应用

模糊最短路径问题将网络中弧的权值描述成模糊的，突破了传统最短路径问题的局限性，更符合实际网络的要求。采用模糊期望值模型求解最短路径问题，由于模糊变量隶属函数的形式多种多样，对于有些模糊变量，很难求出其具体的期望值，所以本文设计了基于模糊模拟的遗传算法进行求解，获得了良好的效果。     

Two-phase genetic algorithm applied in the optimization of multi-modal function

This paper presents a two-phase genetic algorithm (TPGA) based on the multi-parent genetic algorithm (MPGA). Through analysis we find MPGA will lead the population’s evolvement to diversity or convergence according to the population size and the crossover size, so we make it run in different forms during the global and local optimization phases and then forms TPGA. The experiment results show that TPGA is very efficient for the optimization of low-dimension multi-modal functions) usually we can obtain all the global optimal solutions. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (70071042, 60073043,60133010) Biography: Huang Yu-zhen ( 1977-), female, Master candidate, research direction; evolution computation.     

免疫算法与遗传算法比较

在介绍免疫算法与遗传算法概念的基础上，阐明了二的不同特点，并通过仿真实验表明了它们之间在功能和应用方面的区别。     

一种基于遗传算法的航迹优化方法

目的设计优化一类巡航导弹航迹,且航迹满足避开地空导弹、高炮、歼击机群、电磁脉冲等火力单元和地形地物障碍,并且满足航迹路径长度短、耗油量少等约束条件。方法利用遗传算法进行优化,对遗传算法的交叉操作进行改进。结果提出了一种巡航导弹航迹优化算法和一个航迹规划代价评判模型。结论经仿真实验证明该方法典型性强,处理的信息量小,实时性也较好, 具有一定的理论和使用价值。     

遗传算法在组播路由优化中的应用

通过分析遗传算法和组播路由的特点,提出了一种求解满足带宽-时延约束多组播路径问题的遗传算法.在算法中设计了一种基于节点连接路径的具有树状结构的染色体表示方法及可以实现树状染色体交叉和变异的算子.数值实验结果表明,所提出的算法有效改善了初始群体的整体适应性,便于更快地找到最优路径,有效解决了带宽-延时约束组播路由的问题.     

基于改进遗传算法的控制器参数优化

针对标准遗传算法易发生成熟前收敛和收敛速度过慢的缺点,提出了保护优秀个体、引入外来移民以及采用自适应交叉和变异算子等改进策略.综合分析了它们对算法收敛性的影响.应用改进遗传算法对PID控制器参数进行优化设计,并与传统的ZN法、简单遗传算法进行比较,仿真结果表明控制系统的时域性能指标有极大改善.     

侧向跑道机场滑行路径优化

为了缓解机场场面交通拥挤状况,提高侧向跑道机场场面运行效率,构建了侧向跑道机场航空器滑行路径优化模型.该模型以航空器加权滑行时间和延误等待时间最小为目标,提出了动态优化航班的优先级的优化方案.将航空器的运行规则转化为相应的数学约束条件,根据侧向跑道机场的滑行道调度问题进行算法设计,运用改进的遗传算法对模型进行求解,以航空器的优先级滑行序列和航空器滑行路径为染色体,基于MATLAB对双链染色体进行编码,并对4种滑行冲突与解脱进行分析.以成都天府国际机场为例进行算例分析,与先到先服务序列进行对比,采用优化方案的序列可以节省42 s,并与蚁群算法进行比对,验证了改进的遗传算法的有效性,可以为繁忙机场的滑行调度提供决策支持.     

基于定向Ford-Fulkerson算法的NoC路径分配

文章通过对NoC网络通讯的分析,以及对现有最短路径算法的研究,提出了一种定向Ford-Fulker-son算法,实现了NoC路径分配;在完成处理单元映射后,根据NoC网络的通讯状况,按照通讯任务的时间顺序分配传输路径,使得任意处理单元间的通讯时间最短,且整个系统的执行时间最优。     

基于自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法

采用自适应遗传算法来确定标准遗传算法的杂交率和变异率,尤其对变异率的调整,使其不但能根据个体适应值的大小进行自适应修正,而且能随进化状态的改变而改变,从而增强了算法摆脱局部最优解的能力.同时引入模拟退火思想,通过对标准遗传算法接受算子的退火处理,使其在搜索过程中除了接受优化解以外还以Metropolis准则接受恶化解,提高了种群的多样性,有效地增强了全局寻优能力.通过对适应值函数的退火拉伸,调整了进化前后期的适应值差异,从而加速了寻优过程.最终以形成的自适应模拟退火遗传算法进行船舶管路的三维布局优化,仿真实验表明,该算法不但加快了寻优速度,而且与标准遗传算法相比全局收敛率提高了近30%.     

遗传算法在动态权值路径寻优中的应用

为了克服传统算法在求解动态权值下最短路径问题时权值设定不合理,所得结果往往不是最优路径这一问题,提出了一种基于遗传算法的复杂路径寻优算法。遗传算法本身的随机性可以很好的避免权值设定这一步骤。为了使路径寻优算法更加可靠,该算法通过优化变异过程使得收敛速度更快,可靠性更高。将其应用在一个实际游戏模型中,实验结果表明其有效性。