“机器人”路径改进型单亲遗传算法规划及其仿真

在中国机器人大赛"机器人游中国"比赛项目的路径规划基础上,为克服遗传算法在有约束组合优化问题中计算效率不高的问题,提出了改进的单亲遗传算法.该算法在传统单亲遗传算法的计算步骤中,引入了交换算子、提前算子和修复算子,较大程度地提高了单亲遗传算法的搜索效率.Matlab仿真试验表明,改进的单亲遗传算法计算效率和路径规划能力得到大幅度提高.     

退火单亲遗传算法求解旅行商问题及MATLAB实现

为了提高遗传算法求解较大规模旅行商问题的能力,在单亲遗传算法中引入两代竞争模拟退火选择操作,与倒位算子和插入算子相结合,同时加入保优操作,使遗传搜索效率、收敛速度都得到大幅提高,所花费时间、收敛迭代次数、最后结果明显优于一般遗传算法和单亲遗传算法.给出了用MATLAB实现算法的一些重要步骤和函数,并进行了简要说明.在仿真实例中,用一般遗传、单亲、退火单亲遗传算法对75个城市的TSP问题进行了求解,退火单亲遗传算法对280、535个城市TSP问题进行了求解.结果表明,退火单亲遗传算法最终所得结果最好,但收敛所花时间约为一般遗传的2.5%,单亲遗传的20%,迭代次数为一般遗传的20%,单亲遗传的25%.     

单亲遗传算法进行树状管网优化

树状管网布置优化属于典型的组合优化问题。针对树状管网布置的特点，以图论和遗传算法为理论基础，应用改进遗传算法——单亲遗传算法进行树状管网优化，并设计了相应的适应度函数、单亲换位算子和逆转算子，且算法的寻优效率较高，收敛性和稳定性较好。     

基于单亲遗传算法的飞行机组指派技术

航空公司机组人员指派是一个NP疑难问题.现在航空公司的排班工作存在着排班人员工作量大,排班过程效率低,值勤成本高,排班结果机组人员不满意等等的问题.为解决这些问题,采用单亲遗传算法,利用计算机技术,对机组人员进行合理的排班.通过与改进遗传算法进行比较,单亲遗传算法收敛速度更快,能够得到更合理的机组指派结果.     

求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法

基于布谷鸟搜索算法和单亲遗传算法,设计了一种求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法.该算法首先对客户位置进行聚类分析,然后再进行各区域的路径优化.混合智能算法不仅改进了布谷鸟搜索算法中当鸟卵被鸟窝主人发现后需要随机改变整个鸟窝位置的操作,同时引入的单亲遗传算法加快了最优配送路线的搜索速度.分析和比较了混合智能算法与布谷鸟搜索算法的计算复杂度.最后采用国际通用标准测试集Benchmark Problems进行测试.结果显示,混合智能算法是求解带时间窗车辆路径问题的一种有效算法.     

基于退火单亲遗传算法的压气机叶片排序算法

提出了一种利用退火单亲遗传算法对压气机叶片按设计要求进行排序的算法.退火单亲遗传算法不仅引入两代竞争模拟退火选择操作,同时将倒位算子和插入算子相结合,并加入保优操作,使搜索效率、收敛速度都得蛰大幅提高.     

Petri网的遗传算法在Job-Shop问题中的应用研究

提出了一种基于扩展时间Petri网（ETPN）的单亲遗传算法,并利用该算法对Job-Shop调度问题进行了求解．首先定义一种扩展时间Petri网,然后利用定义的扩展时间Petri网对Job-Shop调度问题进行建模,最后应用单亲遗传算法对模型进行优化调度．通过实例证明了该建模方法和优化算法的有效性和正确性．     

存在表面缺陷原材料的矩形件优化排样问题研究

针对存在表面缺陷原材料的矩形件优化排样问题是一个组合优化问题,提出了一种单亲遗传算法求解方法.研究了将矩形件在板材上的排样转换为遗传算法特定编码的方法,通过单亲遗传算法的遗传算子进行优化搜索,最终得到矩形件排样的最优次序和排放方式,用基于矩形件与板材内靠接临界多边形最低点的排样算法实现在表面存在缺陷原材料上的自动排样.排样实例表明,该优化排样算法行之有效,具有广泛的适应性.     

机场地勤服务优化问题的双重变异单亲遗传算法

为了减少地勤服务作业调度影响的航班延误,以总航班延误最小化及航班延误方差最小化为目标建立了多目标非线性整数优化模型.地勤服务作业调度优化问题是NP难问题,因此,提出了一种双重变异单亲遗传算法求解该类问题.该算法避免了遗传算法求解同类问题时产生非法个体的现象,并且双重变异策略具有全局搜索能力.结果表明:双重变异单亲遗传算法可以很好地解决航班分配服务组及服务组内航班服务序列优化的地勤服务调度问题,减少了因地勤服务作业导致的航班总延误,避免了单个航班长时间延误.     

退火单亲遗传算法求解随机需求VRP问题

为了有效求解随机需求的车辆路径问题,在单亲遗传算法中加入模拟退火选择操作,构建了退火单亲遗传算法;并实现了以虚拟自然数代表中心点,可直接利用求解随机需求VRP问题的有效遗传算子。在选择操作中,采用三复本锦标选择的方式,保持了种群的多样性。计算结果表明,该方法可有效求解随机需求车辆路径问题,算法的搜索效率、收敛概率均得到大幅度提高,取得了比一般遗传算法更优的结果。     

一种用遗传算法求解装箱问题的新编码方法

装箱问题在实际生产中应用非常广泛,然而在传统装箱问题中箱子的容量是固定的,并没有考虑多种容量箱子的问题;文章提出一种用遗传算法求解装箱问题的新编码方法,并用单亲遗传算法实现;这种算法和混合遗传算法相比,有编码简单、收敛快及实现容易等优点。     

单染色体遗传算法在制造系统作业调度中的应用

为了解决制造系统作业计划调度方案的快速生成问题。通过研究单染色体遗传算法的全局收敛性的理论问题提出了一个新的联合移位算子。应用该算法，开发了在加工时间偏差最短和准时制（JIT）两种性能指标下的作业计划软件，用于快速生成调度方案。该成果对解决制造系统作业调度方案的快速生成具有一定理论和实践价值。     

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.     

改进遗传算法求解JIT模式下多工序作业调度

针对遗传算法在生产计划调度上的应用，结合JIT下的车间调度进行了改进研究。研究了单染色体遗产算法的改进问题，提出新的联合移位算子，针对车间作业计划的普遍实际情况，将这种算法应用在调度问题的求解上，重点开发了在加1二时间偏差最短和准时制(JIT)两种性能指标下的作业计划软件，给出了较详细的算法过程，用于生成快速与实时作业调度方案。     

基于改进遗传算法的线材排样优化

针对线材排样优化问题,在分析线材排样方案数学模型的基础上,提出了基于改进遗传算法的优化求解方案。该算法设计了一种新颖的遗传算子,包括顺序交叉算子、线性变异算子、扩展选择算子。实验表明,该算法逼近理论最优值,而且收敛速度快,较好地解决了线材排样问题。     

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.     

船舶管路智能布局优化设计

针对复杂多变的船舶管路布局空间结构,建立了包括布局空间模型、障碍物模型、管路模型和布局优劣区域模型的船舶管路布局环境模型;结合船舶管路布局特点,对管路的智能布局方向指导机制进行了研究,提出了方向参数设置的参考和建议.在建立环境模型和方向指导机制的基础上,运用改进遗传算法对船舶管路进行了布局优化设计,并通过数值仿真实验验证了该方法的可行性和有效性.