可追加订购报童问题的模糊机会约束规划模型

研究模糊环境下可追加订购的报童问题.假设需求量、追加定购的价格等均为模糊变量,在本金有限制的条件下,以极大化收益为目标,建立一个模糊机会约束规划,并将模糊随机模拟、神经元网络及遗传算法相结合,给出一个混合智能算法来求解该模型,从而得到最优订购量及追加的最大定购量.最后给出了数值例子.     

随机规划的合成机会约束模型

研究了当随机规划的约束为凸函数时，合成机会约束模型中可行域的性质，推广了线性约束函数的结论；通过实例对比了合成机会约束与机会约束的可行域，显示了前者的优越性；最后讨论了合成机会约束模型与补偿模型的联系，为进一步的”算法设计提供了理论支持．     

随机机会约束的机型指派模型及算法

为了满足民航旅客日益增长的需求,保障安全运输,航空公司的机型指派既要满足飞机周期性检修的要求,又要提供符合旅客需求量的机型。在基本机型指派模型的基础上引入随机变量,建立随机机会约束的航班机型指派的优化模型,进而提出了由航班计划建立符合检修周期要求的算法。根据算例数据,采用随机模拟及混合智能算法对机型指派优化问题模型进行了求解。结果表明,随机机会约束模型符合实际运营情况,并提供了兼顾效率和安全性的优化方法。     

油田增产措施配置的随机相关机会规划模型

以最大化措施增油量高于规划措施增油量这一事件的机会函数为目标,兼顾成本、措施量等目标,建立了油田增产措施随机相关机会规划模型,并给出了模型的混合智能算法.实例表明,该模型理论基础严格,求解方法科学有效,并具有一定的智能性,为油田增产措施配置提供了新的决策依据.     

山东省能源-经济-环境系统模糊机会约束目标规划模型

能源-经济-环境系统科学发展是区域可持续发展的关键。根据山东省“十二五”规划,选取目标参数与决策变量,视三次产业单位投资产值、主要污染物产生系数与单位治理投资去除量等参数为模糊变量,构建山东省能源-经济-环境系统模糊机会约束目标规划模型,应用混合智能算法进行求解。实证分析结果验证了模型的可行性与有效性,为山东省能源-经济-环境系统发展提供决策支持。     

一类模糊运输问题及其混合智能算法

研究了一类更加贴近于现实生活的模糊环境下的运输问题,即需求量和供应量均为模糊变量的运输问题．并借鉴针对模糊环境中的优化问题提出的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思想,建立了模糊运输问题的数学模型．此外,考虑到模型涉及大量具有复杂性和多样性的模糊变量,设计了一种混合智能算法,即基于模糊模拟的遗传算法来求解模型的近似最优解．最后,数值例子表明算法的有效性和可行性．     

混合智能算法在模糊规划中的应用

简要介绍了模糊规划并综述了模糊规划的建模理论,提出在原有混合智能算法研究的基础上将进化策略融合进混合智能算法中来解决原有算法易陷入局部最优解的问题,提高了求解精度及收敛速度.     

关联运输调度问题的模糊机会约束规划模型

提出了针对多车场多车型的关联运输调度问题(Multiple-depot and Heterogeneous-vehicle Incident Vehicle Routing Problem)的模糊机会约束规划模型,将问题模型中各个客户的需求量及各供货点库存看成是模糊参数,讨论了如何处理模糊目标函数,并讨论了改进的遗传算法和免疫克隆选择算法,比较其优劣。实验证明,对于求解该模型,免疫克隆选择算法能够快速收敛于全局最优解,优于改进的遗传算法,能有效地解决关联运输调度问题。     

河流水污染控制系统区域最优化规划方法探讨

结合大汶河有关背景资料,对层次分析法在河流水污染控制系统区域最优化规划中的应用进行探讨.研究结果表明:层次分析法在环境因素(子)权重值确定和区域最优化规划方案的选择上具有一定的理论意义和实用价值.本研究为水污染控制规划提供了一种新方法和新途径.     

基于改进遗传算法的水污染控制系统规划

针对水污染控制系统规划,建立了对应的非线性规划模型,该模型可适用于具有污水处理与利用的一般系统.由于模型具有高度的非线性,提出一种改进的遗传算法来进行求解,该算法可弥补传统非线性规划算法无法获得满意效果的不足,克服基本遗传算法容易早熟的弱点.实例表明所提出的改进遗传算法具有良好的局部与全局优化性能,适于复杂模型的优化问题.同时提出了对约束条件处理的方法,该方法可应用于其他类似问题的求解.     

遗传算法在区域水污染控制系统规划中应用

针对传统最优化方法求解区域水污染控制系统的非线性规划问题难度较大,以及很难保证得到全局最优解的问题,给出一种求解非线性水污染控制系统规划的遗传算法(GA),由于GA方法具有全局搜索能力,从而快速获得最优解.实验证明GA方法在通用性、有效性及可靠性方面均具有一定的优越性,为区域最优化模型提供了一种新方法.     

改进遗传规划算法在系统辨识中的应用

为了解决工业过程中数据丰富但机理不完全可知的非线性动态系统建模问题,提出了一种改进的遗传规划算法,以辨识模型结构和参数.该算法首先基于多层次辨识和反馈的基本思想,对系统进行多次辨识,直到把辨识误差缩小到可接受的范围;然后,采用最小二乘法估测模型参数,避免优良模型结构因低劣参数而被淘汰;最后,实施M估计技术,削弱强噪声对建模的影响,增强模型泛化能力.针对满足Lotka-Volterra方程的非线性动态系统进行建模仿真,试验结果表明该算法能较好地辨识满足Lotka-Volterra方程的一类非线性动态系统.     

河工模型尾水位控制策略的选取与应用

调节单元(控制器)的控制策略设计对自控系统控制效果起着至关重要的作用。基于神经元的模糊自适应PID控制技术(控制策略)模拟生物神经元的某些结构和功能,依据实际系统输入、输出数据、现场操作人员的运行经验和传统的PID控制方法,选取不同的权值,由计算机能识别且能实现控制算法来完成。这项技术已在河工模型尾水位自控系统中成功应用。     

基于遗传算法的水污染控制系统规划

根据干旱地区的具体特点 ,建立了适宜于该地区的污水处理费用函数 ,结果表明干旱地区的污水处理费用要明显地高于其它地区。以新疆乌鲁木齐市水磨河流域的水污染控制系统为例 ,对干旱地区水污染控制系统规划进行了初步探索。依据水磨河流域的水文特性以及污染物类型 ,建立了该流域的水污染控制系统规划模型 ,利用遗传算法求解污水排放口的优化问题。计算表明遗传算法一般可以得到优化问题的全局最优解或准最优解 ,它是一类较为优越的非线性函数优化方法     

遗传算法优化的方向与速度综合控制驾驶员模型

针对当前驾驶员模型无法体现驾驶操纵熟练程度的缺点,利用遗传算法的自动寻优能力,总结驾驶员自学习与驾驶经验特点,遵循行驶误差最小与体力负担最小原则,对模糊PID比例因子和量化因子进行离线优化设计,以此模拟驾驶员从生手到熟练驾驶培训过程。构建包括遗传算法优化的方向模糊PID与速度模糊综合控制驾驶员模型以及整车行驶动力学模型在内的人车闭环系统仿真模型,在纵向速度单向变化、侧向双移线工况与大曲率试验道路典型工况下进行仿真分析。结果表明：基于遗传算法优化的方向模糊PID与速度模糊综合控制模型可以很好地描述驾驶员在纵向加减速操纵特性以及侧向预期轨迹跟随转向驾驶特性,相比于传统PID与模糊PID控制,具有更好的纵向加减速操纵特性与侧向预期轨迹跟随性能。     

景观水微污染控制

分析了景观水污染控制现行措施和研究动向，提出开发具有强化水污染净化功能的低成本园林环境功能材料及组件，用其构筑具有假山、生态浮岛、跌落等人工景观的水体净化新型生态系统和微生物处理系统，以满足景观水治理技术与环境协调的特殊要求．     

基于遗传算法的变风量空调模糊控制系统的研究

针对变风量空调模糊控制系统控制规则的获取依赖人类经验的问题,提出将遗传算法与模糊控制相结合。在推导适应度值函数的基础上,利用遗传算法获取控制规则,改善控制效果。一定程度上解决了人为调试获取规则困难的问题。仿真结果表明,在变风量空调系统中将遗传算法与模糊控制相结合是可行的。     

改进的混合遗传算法的组卷系统模型及算法

在基本遗传算法基础之上,针对试题库组卷系统对算法进行改进,设计了一种运用于组卷系统的数学模型和混合遗传算法,从而提高组卷质量和系统的通用性。