用并行遗传/Powell/蚁群混合算法求解卫星舱布局问题

卫星舱布局优化设计问题数学上属NP-hard问题．较有效的求解途径之一是研究混合算法,为此构造了并行混合PGA-Powell-蚁群算法（简称PGPAHA）．该算法以并行遗传算法为基本框架,根据各子群体收敛速率的快慢来决定它们之间迁移的时机,在收敛后期加入Powell法作为并行遗传算法的算子来加快收敛速度,并利用蚁群优化算法提高计算的精度．最后应用该算法求解了简化的三维带性能约束的国际商用通讯卫星的卫星舱布局设计问题,数值实验结果表明,该算法与并行遗传算法（PGA）相比,在计算精度、计算效率及计算稳定性方面较优。     

协同差分进化算法求解负荷经济分配问题

提出了一种协同差分进化算法求解电力系统负荷经济分配问题( Economic Dispatching,ED).该算法考虑了机组的爬坡约束、出力限制区约束等非光滑费用函数曲线这样的非线性特征,并根据ED中可行域被分割为多个独立的区域的特点,采用协同进化策略处理约束条件.将种群分为保守和激进两种策略的子种群,子种群最优个体分...     

解变分不等式问题的一类滤子SQP算法

针对一般形式的变分不等式问题,考虑将其转化为约束优化问题求解.对于这种特定的约束优化问题,提出了一类新的滤子序列二次规划(SQP)求解方法.基于变分不等式与约束优化问题的不同,在滤子条件中采用了一个二次价值函数作为目标函数,使得一般的变分不等式问题均可用滤子算法求解.采用SQP方法结合滤子方法获取试探步,只需要计算两个简单不等式判断试探步,算法易实现,计算量小.在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性.最后,给出了算法的数值算例,与同类算法比较,结果良好.     

带性能约束的卫星舱布局问题改进遗传算法

针对带有性能约束的卫星舱布局优化问题,依据不干涉理论,给出了计算机上易于实现的、能计算图元之间干涉量的不干涉算法.采用实数编码等策略对布局优化问题构造了改进遗传算法.数值结果表明:该算法在解决带有性能约束的布局优化问题时大大减少了计算时间,提高了计算精度.     

基于CAFSC算法的航空发动机多管路智能布局

针对航空发动机多管路布局问题,运用协同进化的思想,结合混沌人工鱼群算法,提出了基于混沌人工鱼群协同进化算法的航空发动机多管路智能布局方法.该方法将每个管路对应一个种群,一方面采用混沌人工鱼群算法使各物种在自己的种群中进行独立进化,另一方面采用合作型协同进化方法对由选取的代表构成的系统模型进行进化以使多管路布局达到全局最优.该算法不仅避免了在管路增多情况下的组合爆炸现象,而且不用考虑布局顺序从整体上优化管路布局.     

基于区域失衡子空间的领先NSGAII算法

针对传统进化算法求解多目标优化问题时存在计算量大、难以平衡收敛速度和种群分布均匀性的问题,本文提出了一种基于区域失衡子空间的领先NSGAII算法(NSGAII-URS).首先,基于NSGAII算法,结合局部搜索算法,在每次遗传过程中添加种群领先解解集,引导种群快速收敛;然后,将非支配解所在的目标空间均匀划分,提出稀疏子空间和空闲子空间的概念,通过基于稀疏度的局部搜索策略对失衡子空间优化,进一步提升种群分布的均匀性.我们将本文方法与其他5种先进的多目标进化算法比较,通过基准测试函数进行验证,并采用反世代距离(IGD)和超体积(HV)两个通用指标进行性能评价.实验结果表明,该算法在解的分布性和收敛性方面明显优于对比的其他多目标优化算法.     

基于协同进化遗传算法的水库群供水优化调度研究

针对水库群供水优化调度问题,介绍了一种改进的协同进化遗传算法。该算法针对求解高维、复杂的水库群优化调度时多约束条件难以处理、计算机时长、易陷入局部最优解等缺陷,建立了相应的罚因子的评价机制,生成了两类进化子种群,运用改进遗传算法同时对不同种群进行操作,并将其应用在滦河下游六水库联合供水优化调度中。实例计算结果表明,用该算法求解水库群供水优化调度问题,结果可靠、合理,计算效率高。     

一种面向热设计的反馈-模糊推理全局算法

针对常规模糊推理算法无法有效求解具有复杂或未知传热规律的传热学反问题,提出一种反馈-模糊推理全局算法.基于模糊推理的基本流程,将变论域方法、反馈思想和模拟退火算法结合起来,通过反馈单元降低模糊规则对传热规律的依赖,并通过模拟退火单元防止陷入局部最优.采用此方法对风冷散热器翅片的几何结构设计问题进行求解,并与常规模糊推理算法和模拟退火算法结果进行对比.同时,对不同初始值、不同输入误差下反馈-模糊推理全局算法的计算结果进行验证和对比.结果表明,该算法可以解决传热学规律复杂或未知的传热学反问题,计算结果不受初始值影响.该算法在解决此类问题时拥有良好的鲁棒性和抗不适定性,可以为反问题、结构设计和优化提供参考.     

基于合作协同进化算法的航迹冲突解脱研究

为解决基于航迹运行(Trajectory Based Operation, TBO)模式下大规模航迹战略冲突解脱问题,建立了综合考虑最小化冲突数量和航迹调整成本的双目标优化模型.设计了基于超体积指标的多目标合作协同进化算法(Indicator-based Cooperative Coevolution Multi-objective Evolutionary Algorithm, IBCCMOEA)进行模型求解,采用非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)进行子种群优化.同时,设计了自适应遗传算子加快算法收敛速度.分别采用中国航路网络繁忙时段442架和1 014架航班历史飞行数据进行仿真验证,将所提算法与NSGA-II,基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition, MOEA/D)以及多目标合作协同进化算法(Cooperative Coevolution Multi-objective Evolutio...     

一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法

针对基本磷虾群(KH)算法在求解高位复杂优化问题时容易陷入局部最优、求解精度低等缺点,提出了一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法(AIPSOKH).该算法首先对KH算法中的觅食权重和诱导权重采用非线性递减策略,然后将其与惯性权重线性递减的粒子群算法(LDWPSO)混合,采用双子种群同时计算的并行策略进行迭代计算,借鉴自然选择中适者生存的进化机制提升母种群中个体的质量,以此来避免算法陷入局部最优,并提升其求解精度.最后通过8个标准测试函数的对比实验表明,在全局搜索能力和求解精度上与提到的2种算法相比都有着显著优势.     

Optimal design of hydraulic manifold blocks based on niching genetic simulated annealing algorithm

To solve the combinatorial optimization problem of outer layout and inner connection integrated schemes in the design of hydraulic manifold blocks(HMB),a hybrid genetic simulated annealing algorithm based on niche technology is presented.This hybrid algorithm,which combines genetic algorithm,simulated annealing algorithm and niche technology,has a strong capability in global and local search,and all extrema can be found in a short time without strict requests for preferences.For the complex restricted solid spatial layout problems in HMB,the optimizing mathematical model is presented.The key technologies in the integrated layout and connection design of HMB,including the realization of coding,annealing operation and genetic operation,are discussed.The framework of HMB optimal design system based on hybrid optimization strategy is proposed.An example is given to testify the effectiveness and feasibility of the algorithm.     

基于粒度分层模型的布局算法

研究了问题求解的粒度理论在布局求解中的应用。综合约束问题求解和回溯控制策略,给出了在粒度分层模型基础上的布局算法,以往采用单一粒度模型的布局算法,由于粒度过粗或过细,不能充分利用各种约束来降低求解复杂度。文中提出的算法采用了粒度分层模型,能够利用设计过程不同阶段的约束,来缩小合适解的范围,通过多层面的约束,降低求解的复杂度,克服了以往布局算法的缺陷,通过一个住宅布局设计的实例分析了该算法的运行过程     

城市轨道交通接驳公交线路优化设计

城市轨道交通和常规地面公交之间的有效接驳是提高城市公共交通系统运行效率的重要环节。本文详细分析了接驳公交出行中乘客出行时间成本和公交车辆运营成本,以城市轨道交通接驳公交系统总成本最小为目标,考虑公交线路布局约束、乘客流量守恒约束,以及公交能力约束等,构建了城市轨道交通双边接驳公交线路优化模型,对接驳公交线路布局以及开行频率进行优化。根据模型特点,设计了人工蜂群算法。为了提高算法的计算效率和稳定性,采用了多种邻域搜索策略,且对算法的相关参数进行了校正。数值算例表明,人工蜂群算法可以很好地优化城市轨道交通接驳公交线路的布局,且在求解质量、计算效率和稳定性等方面都优于遗传算法。     

基于引力搜索算法的船舶舱室布置方法

针对某一段船体多层甲板内的舱室布置问题,在设计规范、统计规律、设计经验及相关理论知识的基础上,借助效用函数理论,建立了舱室布置设计的数学模型,并将基于小生境技术改进的引力搜索算法引入到该多峰优化模型中,形成一套船舶舱室布置设计方法.将噪音、面积等所需要的参数作为输入,通过寻优即可得到设计方案.通过算例进行多次优化计算试验,结果显示所提出的设计方法得出的方案能较好地符合算例的要求,被改进的引力搜索算法也具有稳定的多峰搜索能力.     

基于粒子群和蚁群算法的船舶机舱规划方法

基于粒子群算法和蚁群算法,提出了一种优化算法用于求解船舶机舱布局规划问题.船舶机舱规划问题主要包括设备布置和管路敷设.由于船舶机舱空间有限,设备和管路数量繁多,约束条件复杂,在进行具体设计过程中,需要反复多次校核修改,才能获得可行的设计方案.为了充分考虑设备布置和管路敷设设计两者之间的耦合作用,建立数学模型,从而获得全局最优的设计方案.模拟实验的结果证明,所提出的优化方法在求解船舶机舱布局规划问题中的可行性和有效性.     

基于遗传算法的机器人作业单元布局优化

针对机器人作业单元内设备的布局问题，提出了一种基于遗传算法的优化布局方法.引入了工程师的经验和知识描述布局过程中的作业单元空间及机器人运动学约束，减小了优化空间，提高了算法的收敛速度.基于压铸作业的实例研究结果表明了该方法的有效性.该方法已与商业化的机器人编程与仿真软件相结合，表现出了较高的实用价值.     

基于集束搜索的立体车库库位布局研究

为缩短堆垛机在巷道堆垛式立体车库内运行时间、顾客等待时间,提高立体车库效率,提出了一种集束搜索算法,用于优化堆垛机运行路径.通过对实体运行立体车库的分析,建立了立体车库排队等待的数学模型,再结合实际车库库位布局,以堆垛机运行距离、顾客平均等待时间和平均等待队长为衡量指标,采用MATLAB软件编写仿真程序,分析对比了在一定库位容量下不同库位布局方式对整体运行效率的影响,并与就近存取原则下各项运行指标进行对比.结果表明:在4层6列库位布局下,立体车库各项运行指标均最低,且使用集束搜索对最优库位进行选择时比就近存储运行距离缩短了约50%,顾客平均等待时间和平均等待队长缩短了约31%和76%.因此,集束搜索在对立体车库选择合理库位布局时有较好的效果.     

基于启发式搜索和背包算法的分布式排样系统

针对理论上属于NP完全问题的二维矩形件优化排样问题,构建了一个排样效率高、计算速度快和排样效果好的一种近似算法.并结合计算机网络的大量应用,将算法应用于分布式排样系统.算法的主要思想是采用启发式搜索和背包算法,使每次排样都达到局部最优,从而得到近似最优解.并与其它2种近似算法进行了比较,指出了它们的不足之处,还给出了一个排样实例.     

基于ABC算法的航空发动机管路自动优化布局

为求解航空发动机管路路径规划问题,引入了人工蜂群算法,并通过设定最大允许路径节点数、采用规则引导的搜索策略及锦标赛选择策略方法分别探讨了人工蜂群算法应用于航空发动机路径规划中的3大问题,即路径节点不固定、邻域构造困难和标准ABC算法过早收敛和停滞问题.提出了应用于航空发动机管路自动优化布局的人工蜂群算法,实例研究证明了该算法的有效性和可行性.     

基于MATLAB遗传算法工具箱的PID参数优化研究

遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法,遗传算法工具箱(GAOT)为遗传算法的推广和应用提供了良好的工具。针对传统PID的局限性,利用遗传算法工具箱对PID控制器参数进行优化。仿真结果表明:该方法几乎无超调,且过渡时间短,可获得比传统设计方法更优良的控制效果。