基于遗传算法的制造流程价值优化

为解决最短路线动态规划的维数障碍及模式欺骗性问题，提出了一种数组链染色体编码方式及基于自适应性变异概率和模拟退火惩罚函数法的适应性遗传算法（AGA），仿真测试验证了该算法的有效性．针对某发动机壳体制造工艺流程优化问题，采用质量功能展开法得到了各工艺方案的价值，以工艺路线的总价值最大为目标函数、总成本为约束条件，采用AGA得到了一条最佳工艺路线．     

基于混沌粒子群优化算法的弹性飞机模型降阶

传统的弹性飞机模型降阶算法主要有平衡截断法、平衡奇异摄动法等,但这些算法的缺陷就是得到的降阶模型只适用于特定的频段内.以某弹性飞机纵向运动模型为例,在合理选择时域模型降阶匹配误差函数的基础上,首次将混沌粒子群优化算法用于弹性飞机的模型降阶.仿真结果表明,与传统的弹性飞机模型降阶算法相比,基于混沌粒子群优化算法得到的降阶模型能在更宽广的频域内和时域内更好地近似全阶模型,取得了更好的降阶效果.     

基于仿真的设备检修流程优化

针对设备维护的流程优化问题,建立了设备检修的广义随机Petri网流程模型,在Artifex工具平台上实现了设备检修流程的长周期真实模拟,依据仿真结果完成了某石化企业2#聚合装置检修方案的可靠性评估和检修流程优化,企业的具体检修实践验证了检修方案的可靠性和有效性.     

航空弹药挂载方案优化模型及其遗传算法求解

结合机载导弹阵地战场抢修决策平台项目开发,应用基于相关因素的决策优化模型建模方法分析和建立了航空弹药挂载方案优化模型.该模型属于非线性约束的非线性二元规划模型.文末给出了该模型在某次作战任务中的应用实例,并采用遗传算法进行模型求解,分析了模型求解结果.     

耐用性资源约束下应急实施流程结构优化

突发事件应对过程中,时间紧迫和资源稀缺的典型特征使应急参与者必须高度重视活动间共享资源的合理分配,以避免实施流程执行的中断或失败。耐用性应急资源是保障应急实施流程高效运作的关键之一。针对耐用性资源的可重用性特点,归纳资源约束条件,构建最小化实施流程相对损失和的数学模型,并结合实例进行讨论分析。求解结果表明,通过合理配置活动的资源投入,可以减小应急实施流程的整体相对损失,实现对应急实施流程的优化。     

基于遗传算法的目标优化分配模型

结合我国防空武器的现状,根据现代防空混合配置的特点,提出了基于遗传算法的目标优化分配模型,有效地解决了目标优化分配这一复杂而困难的问题,从而提高了地空导弹武器系统的防空作战效能。     

基于模拟退火遗传算法的土地利用结构优化模型

将模拟退火方法引入遗传算法中,对多参数问题进行优化。该算法克服了SGAs的过早收敛的问题以及算法易陷于局部极小点的问题,使得搜索沿着全局最优方向进行。将该算法应用于解决土地资源优化分配的问题中,优化结果同样具备上述特点。参3。     

基于DSM的研发项目流程多目标仿真优化

分析了复杂产品研发项目中流程结构的不确定性,采用设计结构矩阵对其进行仿真建模,并将设计结构矩阵调度策略嵌入仿真模型,建立了同时最小化项目工期和成本的多目标优化模型.提出了一种基于设计结构矩阵仿真与非支配排序遗传算法的混合优化算法,获取研发项目流程多目标优化的Pareto最优解.以某飞机初步研制项目流程为研究算例,验证了混合优化算法的可靠性和有效性,并对获得的最优流程结构进行了深入的仿真评价与分析。     

基于赋时层次有色Petri网的医疗服务流程建模与优化

构建一个高效、精简、优质的医疗服务流程是医院高效、低成本和高质量运营的基础。针对目前医疗服务缺乏定量化的分析评价手段，提出了采用赋时层次有色Petri网（HTCP-net）来建模乖优化医院当前的医疗服务流程。应用建模、仿真工具CPNTools对医疗服务流程进行建模和仿真分析，从而得到患者平均等待时间、各类资源利用率等医院的外部和内部性能指标，最后在此基础之上通过合并任务、整合资源等流程重组和优化方法实现了医院服务效率的提高和服务质量的改进。     

基于多模型MPC的变体飞机协调优化控制

针对变体飞机纵向动力学模型的变形机构、升降舵、发动机推力的协调优化控制问题,基于多模型切换的模型预测控制方法,建立了变体飞机的纵向动力学模型与气动模型,并分析了其在不同状态和构型下的动力学特性。针对变体飞机纵向运动的平衡点转移问题,基于小扰动线性模型设计了一种多模型切换的模型预测控制器。该控制器能够通过协调控制变形机构、发动机推力和升降舵优化飞行性能,并保证了输入幅值和速率受限的条件下变体飞机的状态变量不超出预先设定的范围。然后,给出了将控制器求解转换为二次规划的详细可行步骤。最后,通过仿真验证了方法的有效性。     

基于遗传算法优化模糊对模型参数的算法设计及仿真

改进了Takagi-Sugeno型模糊树模型的反向传播学习参数的方法，提出基于GA的一套完整，系统的优化模糊对模型参数的算法，其关键是选择确定祖先节点a的方式和选择哪些变量作为染色体基因，对国际标准例题的仿真表明，该方法对算法初始值的选择不敏感，能显著提高模糊树模型的建模精度，在相同模型精度条件下，则可简化样本空间的划分，降低模型的计算量。     

基于遗传算法的模糊优化研究

针对约束条件、系数和优化变量均为模糊数形式的线性和非线性全模糊优化问题 ,利用模糊数积分排序方法 ,提出了基于遗传算法的模糊优化问题求解方法 ,在该方法中对优化变量采用模糊数编码(每个变量用三个实数编码 ,对应三角模糊数中的 a,b,c) ,最后通过全模糊线性和非线性优化算例 ,验证了方法的有效性.     

基于遗传算法的模糊柔性工作车间调度优化

首先给出了模糊生产环境下柔性工作车间调度模型,然后以最小化最大完工时间为目标函数,提出了一种基于遗传算法的通用模糊调度算法。此算法针对解决柔性工作车间调度问题采用工序顺序偏码的局限性,设计了基于顺序和基于机器分配的编码方法并据此给出了相应的交叉变异操作。仿真结果表明了算法的可行性和有效性。     

基于自适应遗传算法的渠系优化配水模型研究

针对现有的建立在假定下级渠道配水流量相等基础上的渠道优化配水模型与绝大多数渠系实际配水要求不相符合等问题,研究了下级渠道流量不等时的渠系优化配水模型及其求解方法,并通过实例对基于自适应遗传算法和基本遗传算法的模型求解方法进行了比较。结果表明,与传统方法编制的配水方案相比,提出的模型和算法确定的渠系优化配水方案斗渠配水时间搭配合理、支渠配水流量均匀,符合优化配水原则;利用自适应遗传算法求解模型,能在进化过程中按个体优劣和群体分散程度自动调整遗传控制参数,可显著加快收敛速度和提高计算稳定性,具有较高的工程应用价值。     

基于遗传算法供水系统优化调度模型

研究了含有调速泵的供水系统直接优化调度问题.根据给水系统的网络特性,以测压点压力宏观模型、水源供水量和水源供水水头之间的关系模型替代复杂的管网水力平衡方程,并以每一泵站每时段应有水泵运行求得的出水量和管网求得的需水量相等的条件建立了混合泵站供水系统的直接优化调度模型.利用遗传算法对直接优化调度模型进行求解,提出了对各种约束条件处理的方法,针对遗传算法容易早熟等的不足,综合采用遗传算法和模拟退火技术以及自适应交叉和变异率的方法.最后算例计算表明该算法具有较强的适用性.     

基于遗传算法的相位调制波形智能优化

随着智能化程度的提高,雷达发射信号更加复杂多变.为有效应对复杂的、未知的威胁信号,需要提升对抗系统智能对抗的能力,提出一种基于智能优化算法的对抗波形智能优化方法,并通过仿真实验对基于遗传算法的相位调制波形智能优化进行研究.不同优化参数、不同实施条件、不同雷达信号及信号变化条件下的实验结果表明,遗传算法能够以较少的迭代次...     

两类非数值优化方法在飞机方案设计中的比较研究

将遗传算法（GA）和模拟退火（SA）应用于飞机方案优化设计，给出了算法实现过程。对同一算例进行了优化实验，对二者进行了对比分析。实验结果表明SA达到收敛所需迭代次数及方案分析次数远较GA为多，但其优化结果要好于GA。这两类非数值优化方法应用于实际的飞机方案优化问题，必须首先解决由于所需方案分析次数太多而导致的计算效率低下问题。相对而言GA较SA在实际飞机方案设计中有更好的应用前景。     

飞机起落架缓冲支柱参数化模型及优化分析

对飞机前起落架缓冲支柱进行受力分析,建立了飞机起落架缓冲支柱的参数化模型,然后进行优化仿真计算,并以飞机前起落架缓冲支柱的油孔面积为设计参数,分析油孔面积的变化对起落架缓冲支柱性能的影响。仿真分析结果与试验结果进行比较后,发现两者有着较好的一致性,计算结果表明使用ADAMS软件对飞机起落架进行参数化建模和优化分析,具有很好的工程参考价值。     

基于仿真的铁路集装箱装卸策略优化

铁路集装箱运输系统是复杂的随机系统,难以用数学模型准确描述.采用基于仿真的优化方法,对铁路集装箱中心站集装箱装卸作业中,设备的配置和装卸策略进行优化.将仿真与GA相结合,提出了虚拟评价值的概念,计算目标函数适应值时,使用了案例检索、调整仿真模型时间步长和仿真次数等方法,有效地解决了基于仿真的优化方法中,计算量过大的问题,并且能够获得满意解,仿真实验证明了该方法的有效性.分析了集装箱装卸作业中的较优策略.     

基于混沌遗传算法的板坯入库决策优化方法

针对热轧板坯库优化管理，分析了板坯入库操作流程，并建立了板坯入库决策的优化模型，考虑了板坯入库库位和垛位选择的多种原则，对一个板坯入库批次进行全局优化运算，可快速为板坯选择最优的库位和垛位。对于模型的求解方法，构造了一种自适应的混沌遗传算法，采用自然数编码方式，动态的在线调整算法的交叉和变异概率，并采用混沌优化方法作为变异算子。对生产数据进行实际排产的结果表明，建立的模型和算法切实可行，可应用于生产实际。