用于跑道调度的约束多目标遗传模拟退火算法

为获得较优跑道调度方案,以提高跑道运行效率,建立了约束多目标多跑道进离场航班调度模型.在分析遗传算法与模拟退火算法特征的基础上,提出遗传模拟退火组合算法.分别采用Pareto支配及理想点法对跑道调度目标函数进行处理,采用惩罚目标函数值及可行解占优的方式处理约束条件,并确定了不同条件下新粒子更新机制及最优粒子筛选原则.文中还通过设置温度自适应改变机制控制算法收敛速度,以提高最优解性能.最后,以国内某大型机场跑道调度为例,对文中算法的有效性进行验证.结果表明:基于Pareto支配的约束多目标遗传算法能获得跑道调度多组较优可行解,且时效性强.     

一种新的自适应惩罚函数在遗传算法中的应用

惩罚函数是遗传算法中解决非线性约束最优化问题最常用的方法之一.但传统的惩罚函数运用到遗传算法中往往难以控制惩罚因子,因此本文引进了一种结构简单、通用性强的新自适应惩罚函数,并证明了其收敛性.随后构建了基于新自适应惩罚函数的遗传算法,使得种群能快速进入可行域,并且提高了遗传算法的局部搜索能力.理论分析及仿真结果表明该算法具有参数少、稳定性强、收敛快等优点.     

改进GA优化BP神经网络的电梯群控策略

在遗传算法优化BP神经网络的电梯群控系统基础上,利用遗传算法对候梯时间、乘梯时间、舒适度和运行能耗等评价函数进行搜索具有全局性的进化解,通过BP神经网络按照进化解权值进行寻优,从而获得全局最优解。为提高遗传算法的效率,在遗传操作过程中采用最优个体保存策略,同时采用了交叉率和变异率能够随适应度自动改变的自适应算法,提高了达到最优解的收敛速度。得出最优派梯方案,实现电梯的多目标优化调度。     

基因算法在求解非光滑优化问题中的应用 (三峡地区资源环境生态研究)

本文考虑了基因算法在求解非光滑优化问题中的应用。非光滑优化方法致力于求解目标函数为连续不可微函数的数学规划问题。因为目标函数的不可微性,传统的以梯度为基础的确定性算法在求解非光滑问题时会遇到障碍,所以运用不需要梯度信息而只需要目标函数值信息的遗传算法来求解非光滑问题是一个不错的选择。遗传算法是基于自然界生物遗传变异过程而设计的一种优化算法,它首先对问题的可行解进行编码,编码方法有0-1编码,格雷编码和实数编码,然后运用交叉算子,变异算子和选择算子产生下一代种群。当种群迭代达到一定的次数后,种群中的最优染色体就会收敛到原问题的最优解。本文设计的基因算法基于实数编码,算子分别采用算术交叉算子,非一致变异算子,最佳选择算子。     

基于自适应惩罚函数法的混合遗传算法

引入了自适应的惩罚因子,将约束问题转化为无约束问题．通过遗传算法求得无约束问题的可行解,再将此解作为约束变尺度法的初始可行点,由约束变尺度法得到精度较高的解．数值实验表明该混合算法比单纯使用遗传算法效率高,而且在多数情况下能得到全局最优解。     

基于递阶遗传算法的模糊系统优化设计

给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法, 在该算法中对每个染色体都采用递阶编码, 并提出一种改进的交叉算子, 可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数. 算法中采用双目标函数作为适应度函数对模糊神经网络模型的精确度和复杂性进行估价, 且对应一个实际问题, 可以通过调整适应度函数的参数值确定所需模糊神经网络模型的精确度和复杂性之间的比例, 从而生成一个适当的模糊神经网络模型. 模拟实验结果验证了该算法的有效性.     

基于Hopfield神经网络的燃气轮机可靠性分配

首先推导出了燃气轮机可靠性和造价之间的拟合函数;然后利用惩罚甬数法把有造价约束问题转化为无约束优化问题,基于Hopfield神经网络构造和最优可靠性分配相对应的网络优化计算的能量函数,建立了系统可靠性优化分配的数学模型;最后用适合刚性方程的ode15s算法给出了最优的数值解.得出了惩罚因子变化趋势对最优数值解的影响关系:当惩罚因子的值在一定范围内逐渐增加时,优化结果趋于稳定.即收敛于最优解.改变约束条件,得出了燃气轮机可靠性随总造价的优化后的变化趋势,为燃气轮机的优化设计和综合决策提供一定的参考.     

改进遗传算法的电梯群控系统设计与实现

针对电梯群控系统控制目标的多样化,提出一种基于遗传算法的电梯群控系统.群控系统将多个目标函数进行加权组合,构造群控系统的评价函数,利用遗传算法对该评价函数进行搜索求解,得出最优派梯方案.为提高遗传算法的效率,在遗传操作过程中采用最优个体保存策略,同时采用一种交叉率和变异率能够随适应度自动改变的自适应算法,达到最优解的收敛速度,从而实现电梯群控系统的多目标优化控制.     

基于改进免疫遗传的配电网故障区段定位研究

针对目前智能算法在配电网故障定位中存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出将基于免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,IGA)应用于配电网故障定位中,同时引入精英保留思想对传统免疫遗传算法进行改进.改进后的算法拥有遗传算法搜索特性的同时保留了免疫算法多机制寻求多目标函数最优解的自适应特性,很...     

基于遗传算法的加工方案选择与操作排序综合优化方法

为了得到全局最优工艺计划,提出一种基于遗传算法的可行加工方案选择与操作排序综合优化方法.考虑了特征有多个可行加工方案且其选择概率不同,在每次外层迭代中,由轮盘赌算法选择其一用于操作排序优化.通过内层的遗传算法获取子最优工艺计划,在外层比较各子最优工艺计划来获取全局最优工艺计划.特征的操作优先约束随着加工方案选择的不同而自动改变,并用于约束调整算法来保证解的可行性.实例验证了该方法的有效性,并发现了全局最优工艺计划产生于选择各特征的最大选择概率对应的可行加工方案的规律.