基于改进算法的移动机器人路径规划

机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。     

基于遗传算法PID控制器在张力控制中的应用

采用遗传算法进行PID参数的优化设计．根据控制任务的要求建立综合优化指标，在此基础上提出采用遗传算法进行PID参数优化的基本步骤，并具体以数字控制系统PID参数的优化为例进行了仿真计算．研究表明，对比传统的优化方法，遗传算法是一种十分有效的优化方法，遗传算法不要求优化对象的数学模型连续，而具有更宽的适用范围，同时遗传算法还具有较好的鲁棒性和稳定性．     

结构最优设计问题的一种新方法

给出了结构优化设计参数识别的一种新方法——格雷码加速遗传算法。研制了格雷码加速遗传算法实施的详细步骤，并对格雷码加速遗传算法的有效性和可行性进行了理论分析和实例分析。结果表明，格雷码加速遗传算法具有直观、简便、快速、适用性强等特点，是一种既可以较大概率搜索全局最优解，又能进行局部细致搜索的非线性优化方法，可广泛应用于各种结构优化设计中。     

遗传算法的改进及其在水库优化调度中的应用研究

遗传算法是通过对样本中个体的不断改进来寻找各类问题的最优解。由于标准遗传算法（SGA）存在收敛性及个体适应度求解方面的困难，在研究中，通过对SGA中遗传算子改进，特别是对选择算子的改进，提出了一种改进遗传算法（AGA），并将它应用于水库优化调度中。改变通常以水位变化序列为基础的遗传算法编码方案，通过数组存储水库库容状态，并以各库容状态对应的数组下标为基础进行遗传算法编码，通过实例，表明AGA对水库优化调度问题具有良好的适应性，同时结合数组存储理论的遗传算法编码方法简化了水库优化调度遗传算法的实现过程。     

遗传算法在多目标规划中的应用

利用遗传算法对项目群优选数学模型的求解进行了新的探索，并在单目标遗传算法程序的基础上，拓宽为多目标遗传算法。计算结果表明遗传算法是求解工程优化问题的一种有效方法。     

用遗传算法解决陶瓷产品在窑炉烧中的排序问题

为实现ＪＩＴ生产优化策略，给出了一个辊道窑的优化模型，讨论了用遗传算法解决产品进入窑炉烧结前订单的交货期提前／延期间问题，并对遗传算法和ＥＤＤ规则进行了计算机仿真，结果表明遗传算法更优，且算法复杂性低，能应用于实际生产。     

基于神经网络和遗传算法的在线优化软件设计与实现

提出了一种基于神经网络和遗传算法的在线优化体系，设计并实现了基于神经网络和遗传算法的在线优化软件包，并将该软件成功应用于甲醇合成的在线操作优化，进而对此类软件的特点进行了讨论，最后对它的应用前景作了展望。     

基于遗传算法的铂电阻温度传感器非线性校正方法

遗传算法是具有全局寻优特点的一种新型最优化方法．针对铂电阻传感器经验公式的非线性问题使用遗传算法对其进行了优化研究．简要地介绍了遗传算法的基本原理和运算规则，具体地描述了使用遗传算法实现铂电阻传感器系数拟合的步骤和程序．作为一种有效的优化手段，能够完成优化软件具有的功能，具有一定的工程应用价值．     

基于遗传算法的铁路车站到发线运用优化研究

针对车站到发线的合理运用问题，目前一般是由相关工作人员根据以往的经验知识进行手工编制，采用遗传算法对这种复杂的非线性组合优化问题进行研究．以成都车站为例，利用遗传算法对到发线安排进行优化，其结果表明优于人工安排。     

用改进的遗传算法求解中国旅行商问题

遗传算法是基于生物进化原理的普适性全局优化算法，针对一类ＮＰ完全的组合优化问题－旅行商问题，提出用交换算子操作和模拟退火思想对遗传算法进行改进，显著提高了算法的优化效率，到目前为止，中国旅行商问题的最优解是１５４２６ｋｍ，使用改进的遗传算法，仅利用城市间的距离信息求解中国诱行商问题，得到了１５４０９ｋｍ的更优结果。