基于改进遗传算法的物流配送路径优化

物流配送路径规划对于提高物流配送效率、节约配送成本具有重要意义。以物流配送路径总长度为优化目标,将其转换为经典TSP优化问题进行求解并建立了数学模型。基于该数学模型,提出改进的遗传算法,针对遗传算法的选择、交叉和变异分别提出了基于序的选择算子、基于最小代价树的交叉算子和基于随机点长度控制的变异算子。改进的遗传算法与简单遗传算法的对比仿真实验表明,所改进的遗传算法有较好的全局寻优能力,且其收敛速度快,是解决物流配送路径优化问题的有效方法。     

基于遗传算法的多级目标非平衡指派问题求解

给出了一个基于遗传算法的多级目标非平衡指派问题的求解方法.首先把一个非平衡指派问题转化为一个组合优化问题.在此基础上,给出了编码策略、目标函数和适应度函数、选择算子、交叉算子和变异算子,还给出了交叉概率、变异概率的定标方法.最后采用遗传算法成功地解决了非平衡指派问题.     

求解双层CARP优化问题的知识型遗传算法

双层CARP优化问题首先考虑物流系统的宏观配置问题,然后考虑相关服务的完成问题. 提出了一种求解双层CARP优化问题的知识型遗传算法：采用两种扩展启发式方法来辅助生成初始种群;基于算子绩效知识为每次选择、交叉和变异操作选择合适的操作算子;基于弧段顺序知识为每次交叉和变异操作选择合适的断点位置;采用局部替换程序不断向当前种群中注入新个体. 实验结果表明,知识型遗传算法在优化性能方面优于其他几种方法.     

一种可用于数值优化的一维智能体遗传算法的研究

针对复杂寻优问题,提出了一种新的遗传算法-一维智能体遗传算法(CAGA).该算法采用一维链式智能体网络结构,实现动态邻域竞争选择、正交交叉和自适应变异,可更好的保持种群多样性,从而获得较优的优化精度.实验采用了多个多维复杂函数进行了优化实验,结果表明,该遗传算法比其他多个著名优化算法可获得更优的优化结果.     

一种多无人机协同侦察航路规划算法仿真

无人机协同侦察航路规划的算法复杂,数据量大,不易收敛。针对这些特点,采用了基于分散规划、集中调整思想的层次分解策略来确定参考航路。首先改进了粒子群优化算法,并运用该算法确定无人机的协同任务初始航路;然后给出了一种新的航路光顺优化指标,对初始航路平滑修正。仿真实验结果表明,该方法能够解决无人机的协同侦察航路规划问题,是一种效率较高的规划算法。     

基于自适应遗传算法的无人机航迹规划方法研究

随着攻防系统的发展与完善,实现飞行器有效突防越来越困难,而采用航迹规划技术能够有效的提高飞行器的突防概率.基于此,首先研究了参考航迹的角度、高度以及航迹段长度等约束条件;其次对航迹编码方式进行了改进,采用全实数的双向链表的编码方式;对自适应遗传算法的交叉和变异概率的计算方法、交叉算子和变异算子进行了改进,并应用该算法在求解航迹规划问题上进行了仿真研究,对采用不同的变异算子所得结果进行了对比分析.仿真计算的结果表明,该算法能够规划出一条满足要求的参考航迹,采用组合变异算子能取得比采用单个变异算子更优的参考航迹.     

威胁条件下一类空中加油区域配置方法研究

空中加油区域的部署对顺利完成空中加油作战任务具有十分重要的作用.对存在敌威胁时的空中加油任务,提出了一种基于遗传算法的区域配置方法.通过建立空中加油各飞机的油耗模型、限定方案搜索区域,并将不同的代价通过转换而统一在适应度函数中,建立了区域优化模型,并结合问题的特点设计了合适的染色体编码和遗传算子.最后对模型进行了仿真计算与分析.     

基于自适应遗传算法的脑电信号特征选择

针对脑机接口(BCI)研究中脑电信号的特征选择问题,本文提出了一种自适应的遗传算法(AGA).它与标准遗传算法(SGA)的区别在于对交叉和变异概率进行自适应选择.在SGA中,采用固定的交叉和变异概率,因而容易造成早熟和局部收敛; 而AGA对两种概率的自适应选择保留了种群的多样性,并且有利于全局收敛.为检验提出方法的有效性,将其与基于SGA的特征选择方法以及基于Fisher距离的滤波选择方法进行了比较,实验结果表明AGA的分类精度明显高于其它方法,获得了最好的模式识别性能.     

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．     

求解多峰函数优化的小生境克隆选择算法

分析了传统的用于多峰函数优化问题的小生境遗传算法的特点和不足,基于免疫系统中的克隆选择原理,运用记忆算子、抑制算子和重组算子等技术对克隆选择算法进行了改造,并引入一种新的小生境技术,提出了一种解决多峰函数优化问题的小生境克隆选择算法。最后,实现了该算法对单无人作战飞机（unmanned combat air vehicle, UCAV)多航路规划这类多峰函数优化问题的优化仿真,结果表明该算法简单有效。     

基于遗传算法的水电站优化调度新方法

提出求解水电站优化调度问题的新方法——遗传算法，它不同于经典优化算法的特点是，从多个初值点开始寻优，沿多路径搜索实现全局或准全局最优，计算过程中不需要存储状态或决策变量离散点，大大减少计算机内存，不必求导运算，编程简单，是一种有效的自适应随机搜索算法.     

管道工具喷粉线生产调度建模与算法

针对不同品种、不同材质和不同颜色管道工具喷粉生产调度问题, 以生产成本最小化为优化目标, 研究其优化调度方法. 首先, 建立这个问题的混合整数非线性规划模型(MINLP); 其次, 针对该问题设计出相应的贪婪随机自适应搜索算法(GRASP)和遗传算法(GA); 在此基础上, 提出两种算法相集成的GRASP+GA算法. 应用生产实例数据分析比较了这三种算法, 验证了GRASP+GA 算法的优越性.     

基于广义粗糙集的不确定条件下的Flow Shop调度

在实际生产调度过程中，加工时间的不确定性是普遍存在的，因此引用广义粗糙变量来表示不确定的工件处理时间，定义粗糙加法运算，precision以及ratio，建立了处理时间不确定性的FlowShop调度问题的精糙规划模型，提出了粗糙遗传调度算法将其应用于调度模型的求解，仿真实验证明了算法的有效性。     

考虑技术突破与技术升级的能力规划问题研究

技术进步与市场需求不确定性,都是制造业能力规划问题需要面对的最重要因素.以往研究仅考虑技术突破而没有考虑技术升级,较多考虑能力扩张而较少考虑能力更替,本文首次提出了一种同时考虑技术突破和升级的设备采购与替换的集成能力规划模型.在需求和技术进步双源不确定性条件下,采用Scenario方法建立了多计划期能力规划的集成决策模型,探求能力扩张、替换、维护的期望总成本最低.面对该决策问题所建立的非线性混合整数规划模型,本文为该NP complete问题设计了一种基于遗传算法框架的启发式求解算法,即通过增加变换操作的方法将该问题转换为可以随机进化求解扩张方案最优化求解替换方案的一个等价问题.在种群初始化过程中采取仅选择能力扩张决策进行染色体部分编码策略,然后用经典优化方法针对每个个体精确求解最优能力替换决策,将扩张和替换整体成本作为个体适应度参与个体评价与种群进化.实验结果表明,技术升级在不同需求变化情景下都可以有效降低能力规划的成本,且本文提出的启发式算法对于求解此类规划问题具有很好的收敛稳定性和性能稳定性.     

AN IMPROVED ANT COLONY ALGORITHM IN CONTINUOUS OPTIMIZATION

A modified ant colony algorithm for solving optimization problem with continuous parameters ispresented. In the method, groups of candidate values of the components are constructed, and eachvalue in the group has its trail information. In each iteration of the ant colony algorithm, the methodfirst chooses initial values of the components using the trail information. Then GA operations ofcrossover and mutation can determine the values of the components in the solution. Our experimentalresults on the problem of nonlinear programming show that our method has a much higherconvergence speed and stability than those of simulated annealing(SA)and GA.     

多执行模式资源受限工程调度问题的优化算法

近几年来,模拟退火（ＳＡ）和遗传算法（ＧＡ）等智能优化方法在求解组俣最优化问题显示出了较强的能力,许多文献报告了它们在这类问题上的应用,有些文献则报告了一些它们的混合算法,然而,定些算法对问题的求解效果因问题的结构不同而有限大差异,它们的成功必须充分结合问题本身的特点,本文针对多执行模式资源受限工程调度问题的特点,设计了一种ＳＡ／ＧＡ混合算法,利用被普遍应用的标准问题对该算法进行了测试,取得了令人满意的结果。     

SGA(Simplex-Genetic Algorithm):一类求解Minimax问题的通用算法

在指出一般的迭代法不能保证收敛性之后,将注意力投向基于Stackelberg-NashEquilibrium的遗传算法(GA)的解决方法,并根据Minimax问题的特点指出该方法的不足之处.在此基础上,提出了SGA(Simplex-GeneticAlgorithm).仿真实例表明,这种方法速度和精度较之GA都有了很大提高,是求解最小最大问题的有效通用方法.     

一类带容量限制的服务站选址问题

分析一类在交通网络中设立服务站的最优选址问题。在给定的网络G(V，A)中有r对O-D用户流，我们在总的建站费用最小的目标下考虑下面三个因素：①每对用户流都能得到服务；②每对用户流所走的总路程不超过某一给定的距离；③每个服务站的服务能力是有限制的。在分析这类问题的特征后，我们形成了一个线性混合整数规划模型，并给出求解实例。     

带有模糊收益率的投资组合选择模型

考虑了预期收益率为模糊数的投资组合选择问题,利用模糊约束简化方差约束,建立了投资组合选择的模糊线性规划模型,然后利用模糊数学知识把 模糊线性规划问题转化为多目标线性规划问题,并且设计了模糊算法对其求解,最后通过一个数值算例检验所提模型的可行性,并且对模糊数模型与清晰数模型进行了比较.