基于神经网络的客车车身结构参数优化

为尽量减轻车身结构的质量,改善结构应力状况,提出了人工神经网络理论和遗传算法相结合应用于客车车身结构参数优化的方法。把正交表组合的结构参数作为输入矢量,ANSYS软件计算出的客车车身静动特性作为输出矢量。在对网络进行训练的基础上,建立了矩形梁构件的高度、宽度和客车车身的强度、刚度、频率之间的数学模型,以此作为优化问题的约束条件,用遗传算法求得结构参数全局最优解,试验结果证实了该方法切实可行。     

基于遗传算法优化模糊对模型参数的算法设计及仿真

改进了Takagi-Sugeno型模糊树模型的反向传播学习参数的方法，提出基于GA的一套完整，系统的优化模糊对模型参数的算法，其关键是选择确定祖先节点a的方式和选择哪些变量作为染色体基因，对国际标准例题的仿真表明，该方法对算法初始值的选择不敏感，能显著提高模糊树模型的建模精度，在相同模型精度条件下，则可简化样本空间的划分，降低模型的计算量。     

基于遗传算法的备件两级优化建模与仿真研究

针对装备备件保障中存在的配置不合理问题,提出了一种基于仿真和遗传算法的备件配置优化算法。该算法采用仿真方法建立装备使用可用度模型,并利用遗传算法实现备件的优化,实现了在满足备件保障费用约束的前提下,使装备使用可用度达到最大。给出了应用该方法的具体步骤,并通过举例验证了算法的有效性。     

基于遗传算法的系统动力学仿真模型研究

系统动力学（SD）在模拟复杂大系统的动态行为等方面颇具有优势；但同时存在固有的缺陷和不足，如机械性，精确度低等。本文提出了基于遗传算法的SD，它具有自组织，自适应，智能决策等特点，能更有效地领导具复杂大系统的动态行为。     

探索曲面结构的小生境遗传算法

提出了具有适应值曲面结构自学习能力的多区域并行局部搜索算子PLS和约束交叉算子GC，定性地分析了它们的作用机制，给出了基子仿真实验数据的遗传算法收敛速度和全局收敛可靠性的定量计算方法。仿真实验数据表明，PLS能有效地提高搜索速度并维持足够的种群基因多样度，GC可有效地微调解的质量，使改进的遗传算法的全局收敛速度和收敛可靠性均显著地优于标准遗传算法，并具有良好的鲁棒性和稳定性．     

基于遗传算法的嵌入式仿真的系统辨识与控制优化

数字随动(伺服)系统因具有非线性、不确定性和时变性,难以精确地建立系统的数学模型,由此对设计高性能的控制器造成困难.遗传算法因其隐含并行性、全局搜索等优点,在优化问题领域得到了很好的应用,但遗传算法简单应用于如数字随动系统这样的控制系统在线闭环辨识或参数优化时,会面临大量重复实验成本高、实验时间过长引起系统不稳定等实际问题.针对以上困难,提出一种基于嵌入式仿真的系统辨识方法,采用遗传算法进行数字随动系统同步在线闭环模型参数辨识与控制参数寻优.经过在数字随动系统实物环境下实验,证明了该方法的有效性.     

基于正交遗传算法和灵敏度分析的体系仿真优化方法

体系对抗已成为当今战争的主要形式,因而急需对体系优化问题进行深入细致地研究.鉴于此,提出了一种基于正交遗传算法和灵敏度分析的体系仿真优化方法.该方法采用正交遗传算法在可行域内快速地搜索一些较优方案(解);利用灵敏度分析方法从已评估方案中得到待研究体系输入、输出之间的灵敏度关系;应用这种灵敏度关系来指导正交遗传算法的后续搜索.最后采用一些数据实例来验证该方法,实验结果表明,该方法是可行的、正确的和有效的.该方法能在较少次数的仿真后,得到待研究体系的满意解或最优解;同时,该方法可推广到其它复杂优化问题的求解中.     

基于遗传算法的交通信号动态优化方法

针对典型的城市多车道双向交叉路口的交通流分布，以四相位信号控制为例，建立了以控制周期内路口的总延误车辆数最小为控制目标、以信号相位绿灯持续时间和信号周期时长为控制变量的交通信号动态配时模型。并用基于实数编码的遗传算法对信号周期和相位4绿信号时间等控制变量同时进行优化。为检验算法的优化效果，针对实际交叉路口高峰小时的实测交通流量数据，进行了大量次数的仿真计算，并对仿真结果进行了分析。     

基于遗传算法的模糊智能变频空调仿真系统的研究

利用Matlab软件对基于遗传算法模糊智能空调系统进行了仿真设计。设计了模糊子系统和遗传算法子系统的仿真系统，以舒适度为目标函数，利用遗传算法对模糊智能变频空调的控制规则及隶属度函数进行了仿真寻优。并利用寻优获得的隶属函数和控制规则与PID算法、常规模糊控制算法控制同一被控对象的响应结果进行了对比分析。     

基于模拟退火遗传算法的土地利用结构优化模型

将模拟退火方法引入遗传算法中,对多参数问题进行优化。该算法克服了SGAs的过早收敛的问题以及算法易陷于局部极小点的问题,使得搜索沿着全局最优方向进行。将该算法应用于解决土地资源优化分配的问题中,优化结果同样具备上述特点。参3。     

用单亲遗传算法求解有序组合优化问题

本文提出一种用于求解有序组合优化问题的单亲遗传算法（ＰＧＡ）。ＰＧＡ的突出特点是不使用传统遗传算法（ＴＧＡ）常用的交叉算子,而是通过基因换位算子隐含交叉算子的功能来实现进化操作。本文首先介绍了ＰＧＡ的基本概念,然后分析ＰＧＡ的运行机理,最后给出了用ＰＧＡ求解旅行商问题的仿真结果。     

基于多种群遗传算法的城轨列车节能运行优化研究

通过建立定时约束条件下的最小能量控制模型,采用Pontryagain极小值原理推导了城市轨道列车节能操纵策略的组成。提出一种变长实矩阵编码的多种群遗传算法进行列车节能运行优化:采用多质点的列车牵引仿真器模拟列车运行;对列车运行控制序列采用变长实数矩阵编码;引入基于退火选择的变长算子以增强算法的全局搜索能力;适应值共享保持种群的多样性;多种群并行寻优提高收敛速度,增强寻优过程的稳定性。实例计算结果证实了该方法的有效性和先进性。     

基于遗传算法的导弹稳定控制回路参数设计方法

本文利用遗传算法（ＧＡ）来优化设计控制系统参数。文中在简要阐述遗传算法的机理及实现的基础上，将遗传算法应用于Ｘ型导弹的弹上稳定回路的参数设计，仿真结果表明了所提方法的可行及有效性。     

基于遗传算法和最速下降法的函数优化混合数值算法

在遗传算法中嵌入一个最速下降算子，并定义适当的适应度函数和子代个体的选择算子，从而可结合遗传算法和最速下降法两者的长处，得到既有较快收敛性，又能以较大概率得到全局极值的新的用于连续函数全局优化的混合数值算法。数值计算结果表明了本文方法显著优于求解函数优化的遗传算法和最速下降法.     

基于主从结构的遗传算法研究

提出一种主-从结构的遗传算法。算法中,主级为全局搜索染色体;从级为局部邻域搜索染色体。通过主-从协调机制和从级转换函数设计,使算法不依赖复杂的编码方式和复杂的遗传算子进行全局精确搜索。通过仿真和比较实验,验证了算法的有效性。     

基于混合遗传算法的近距离放射剂量仿真优化

提出了一种连续驻留位置和驻留时间的近距离放疗剂量优化算法.将驻留时间t看成是驻留位置x的一个连续函数,用积分方式计算每个参考剂量点的剂量.再用计算剂量和目标剂量值之间的差别为目标函数,用遗传算法和POWELL算法混合求解最优的曲线参数.曲线可根据具体情况进行分段.得到曲线后再根据积分的数值逼近方法原理将其离散化,得到最终的驻留位置和驻留时间.实验的结果表明,算法不仅避免了负的驻留时间问题,还让相邻驻留位置的驻留时间比较平滑.在最后的离散化过程中,还可以得到不同的驻留位置和驻留时间结果,使计划具有更好的灵活性.     

一种新的求解函数优化问题的两级遗传算法

提出一种新的两级遗传算法,用于求解带约束的非线性函数优化问题。本算法的特点是,在保留经典遗传算法中选种、交叉和变异3种基本操作的同时,增加了重构、局部寻优两种新操作,加快了收敛速度;利用拉格朗日时偶原理,构造拉格朗日对偶函数,在上下两级分别对拉格朗日乘子和函数变量进行优化搜索。算例表明了该算法的优越性。     

基于遗传算法的模糊优化研究

针对约束条件、系数和优化变量均为模糊数形式的线性和非线性全模糊优化问题 ,利用模糊数积分排序方法 ,提出了基于遗传算法的模糊优化问题求解方法 ,在该方法中对优化变量采用模糊数编码(每个变量用三个实数编码 ,对应三角模糊数中的 a,b,c) ,最后通过全模糊线性和非线性优化算例 ,验证了方法的有效性.     

基于遗传算法的列车节能控制研究

为降低铁路运营成本,针对如何降低列车运行能耗的问题进行了研究。以列车节能控制模型为基础,提出了坡道三分法机车手柄位变化原则,将列车节能控制这一典型最优控制问题转化为最优化问题,应用遗传算法对该问题进行求解。最后采用Matlab软件仿真验证了所提方法的有效性。     

基于遗传算法的ATM网络中VCC路由选择方法

针对遗传算法强大的全局寻优和并行处理能力 ,提出了一种改进的遗传算法调度ATM网络动态路由的新算法。综述了使用遗传算法进行通信网络节点选择的问题 ,指出了原有算法进行遗传算法优化时存在的不足 ,并提出一种新的基于动态惩罚的解决策略 ,其思想是在进化的过程中 ,逐渐减小对可行解惩罚的力度 ,使网络向可行解逼近。通过简单模型的仿真 ,验证了动态惩罚策略的可行性和有效性。