航班离场排序问题的遗传算法设计

针对航班的离场排序问题,给出了问题的具体描述,建立了相应的离场排序优化模型,在此基础上设计了求解模型的双码自适应遗传算法,给出了相应的实现技术描述和具体的算法步骤,最后对算法进行了仿真验证.结果表明,算法设计合理,可有效缩减总的离场耗时,能得到调度问题的解,并可保证解的全局最优性.     

基于多目标遗传算法的高层建筑概念设计优化

在高层建筑方案概念设计阶段,同时考虑了建筑、结构、设备等多种因素,并运用多目标遗传算法及MATLAB编程,对高层建筑概念设计进行优化.算法中的随机变权重因子可以更好地体现不同决策的侧重倾向,从而更好地符合实际需要.以高层办公建筑为例,提出了具体的方法和实施步骤,所得结果可为工程设计人员提供有益的借鉴.     

考虑公交优先的城市交叉口遗传算法信号配时研究

对设置公交专用进口道的城市交叉口信号配时作了研究.考虑公交优先,并从我国城市交叉口的交通特征出发,构造了多目标规划函数:一是使公交总延误最小,二是使一般小汽车交通各相饱和度之间的均方差最小.对于多目标规划,采用功效系数法建立目标评价函数.并利用遗传算法对函数进行优化求解得到信号配时方案.通过仿真实例说明了函数构造及求解的过程.     

MERGING OPTIMALITY CONDITIONS WITH GENETIC ALGORITHM OPERATORS TO SOLVE SINGLE MACHINE TOTAL WEIGHTED TARDINESS PROBLEM

1.Introduction Production sequencing and scheduling is one of the most important activities in production planning and control.Sequencing is defined as the order in which the jobs are processed through the machines.The allocation of machines over time to process a collection of jobs is defined as Scheduling.Several methods have been developed to solve the scheduling problem which can be classified as follows:1)efficient optimal methods,2)implicit and explicit,or complete enumerative methods,a…     

粘果山羊草Aegilops kotschyi puroindoline a基因的研究

根据已报道的小麦籽粒硬度主效基因之一puroindoline a（Pina）基因的保守序列,设计并合成了一对特异性引物ForA1和RevA1,对粘果山羊草Aegilops kotschyi的三个材料的基因组DNA和互补DNA进行Pina基因克隆、序列测定和表达分析,发现了三个新型Pina突变体,基因序列与六倍体小麦的同源基因存在较大的差异.RT-PCR证实了Pina基因在籽粒胚乳中表达.Southern blot分析结果表明,三种材料中该基因均含有两个拷贝.研究结果显示山羊草是一个丰富的遗传资源库,为小麦籽粒硬度的基因工程改良奠定了基础.     

基于多目标进化算法的低轨区域通信星座优化设计

研究利用进化算法实现低轨区域通信星座的多目标优化设计。首先分析、确定低轨星座优化的轨道控制参数，然后将基于Pareto最优概念的多目标进化算法引入星座优化中。结合星座覆盖性能的评价准则，给出了一种利用非劣分层遗传算法(NSGA—Ⅱ)实现星座轨道控制参数优化的框架。最后对具体实例进行了优化仿真，结果表明，该方法可以获得一组分布合理的Pareto解，为星座方案决策提供了有力的支持。     

模糊神经网络在病虫害诊断中的应用初探

基于模糊神经网络的理论。针对病虫害的诊断，给出了相关的模糊神经网络数学模型．     

遗传算法在区域水污染控制系统规划中应用

针对传统最优化方法求解区域水污染控制系统的非线性规划问题难度较大,以及很难保证得到全局最优解的问题,给出一种求解非线性水污染控制系统规划的遗传算法(GA),由于GA方法具有全局搜索能力,从而快速获得最优解.实验证明GA方法在通用性、有效性及可靠性方面均具有一定的优越性,为区域最优化模型提供了一种新方法.     

Optimization in the Migration Problem of Mobile Agents in Distributed Information Retrieval Systems

In this paper,we employ genetic algorithms to solve the migration problem (MP).We propose a new encoding scheme to represent trees,which is composed of two parts;the pre-ordered traversal sequence of tree vertices and the children number sequence of corresponding tree vertices.The proposed encoding scheme has the advantages of simplicity for encoding and decoding,ease for GA operations,and better equilibrium between exploration and exploitation.It is also adaptive in that,with few restrictions on the length of code,it can be freely lengthened or shortened according to the characteristics of the problem space.Furthermore,the encoding scheme is highly applicable to the degreeconstrained minimum spanning tree problem because it also contains the degree information of each node.The simulation results demonstrate the higher performance of our algorithm,with fast convergence to the optima or sub-optima on various problem sizes.Comparing with the binary string encoding of vertices,when the problem size is large,our algorithm runs remarkably faster with comparable search capability.     

四轮转向汽车路径跟随控制

路径跟随控制是汽车实现自动驾驶的重要工具,已在前轮转向汽车上取得了较好的效果,但是前轮转向汽车的路径跟随控制不完全适用于四轮转向汽车.对此,基于横向误差,提出一种四轮转向汽车路径跟随模糊控制算法.首先,建立响应面模型作为优化目标函数.然后,利用遗传算法对模糊控制器进行优化设计.最后,通过Carsim-Simulink联合仿真实验,对该算法进行验证.仿真结果表明,路径跟随横向误差得到有效降低,车身质心侧偏角也控制在0.6°以内.该算法能够实现精准的路径跟随,并提高汽车的操纵稳定性.