基于改进差分进化算法的超临界水氧化动力学参数估计

为了准确地估计反应动力学参数,提出一种改进差分进化算法(MDE),能根据算法搜索进展情况而自适应地确定变异率,使算法在初期保持个体的多样性,避免早熟;在后期逐步降低变异率,保留优良信息,避免最优解遭到破坏,增加搜索到全局最优值的概率。与传统的差分进化算法(DE)相比较,MDE算法的离线性能和在线性能都有较大的改进,搜索到全局最优解的概率获得较大提高,对算法参数的敏感性低。将MDE算法应用于2-氯苯酚在超临界水中氧化反应动力学参数的估算,获得模型的拟合相对误差绝对值之和比文献报道值降低了14.2%。     

基于GAs/PSO组合算法的水轮机调速系统PID参数寻优

提出了一种基于GA s/PSO组合算法的P ID控制器参数自整定方法,这种方法兼有遗传算法(GA s)和粒子群算法(PSO)的优点。组合算法种群由GA s和PSO的最佳个体迁移形成,其中GA s采用了实数编码和变异概率自适应,PSO算法采用了带指数衰减的惯性因子的速度更新算法,以加快收敛速度。通过对水轮机调速系统P ID控制器参数寻优仿真比较表明,该组合算法寻优性能比单独的GA s和PSO表现更为优异,且所得系统具有更好的动态性能。     

基于Petri网的考试系统智能出卷的研究

一般的网络考试系统是从题库中随机选题组卷,容易造成考卷难度不一影响考试的公平性.提出了使用petri网模型,采用启发式随机替换算法来控制考试系统出题难度的解决方案.     

带混合算子的自适应遗传算法的收敛性研究

针对标准遗传算法存在搜索效率不高以及过早收敛的问题,利用自适应遗传算子提高算法的优化性能,并结合混合算子增加种群的多样度,设计了一类带混合算子的自适应遗传算法,给出了该算法的具体实施步骤,利用Markov链理论研究了该算法的收敛性问题,并通过模拟实验分析了该算法的性能。实验及分析表明,该算法切实可行,可操作性好,具有一定的通用性。     

旱涝灾害的遗传-神经网络集成预测方法研究

利用遗传算法的全局搜索能力同时进化设计三层BP神经网络的结构和连接权,并以进化后的网络结构和连接权作为新的神经网络结构和初始连接权,再进行新一轮附加动量的BP神经网络训练,把训练后的结果简单平均集成,以此建立旱涝灾害的遗传-神经网络集成预测新方法。应用该方法对广西桂林6月(主汛期1995~2005年)的降水量进行实例预测的结果表明,该方法的收敛速度快,预报精度高,易于操作,是一种具有较高应用价值的预测方法。     

基于优化概率神经网络法船舶柴油机燃油系统故障检测

针对船舶柴油机结构异常复杂、故障特征信息输入输出不明显,难以诊断故障的问题,提出一种基于优化概率神经网络的检测方法,该方法采用遗传算法结合概率神经网络模型将误差数值作为优化目标,将目标函数视为最小值问题映射为适应度函数,经遗传算法操作以减小误差并消除概率神经网络模型自身影响使得故障特征最大化,结合其模型强大的非线性分类能力可提高辨别柴油机复杂多变的故障类型及其相似的特征。通过建立基于优化概率神经网络故障检测模型,选取燃油供给系统故障数据作为检测样本,经仿真验证,得到优化后概率神经网络故障检测正确率较高的结果,验证了该方法有一定的研究效果。     

在线随机组卷算法研究及实现

文章简述了目前网络课件中“在线自测”模块的缺陷;论述了如何利用随机启发式搜索改进抽题算法;并给出了一种基于模糊数学、概率统计及随机启发式搜索的在线组卷算法;该算法简单有效,适用于一般网络学院对在线测试的要求,具有较大的实用性。     

基于混合学习算法的模糊小波神经网络控制

采用小波函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理.针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整.仿真结果表明,该网络能对不同的对象实施有效控制,且具有快速、适应性强等特点.     

考虑员工移动成本的车缝生产线平衡问题

针对车缝生产线多品种小批量和自动化程度低等特点,提出了考虑员工多工序作业移动成本和为瓶颈工序增设适量设备的车缝生产线平衡问题。通过引入虚拟工作站和标准在制品（SWIP）库存概念,构建最大平衡率和最小生产节拍的双目标优化模型。最后,通过设计枚举算法和基于贪婪搜索策略的多目标遗传算法获取新增设备方案、标准在制品数量以及线平衡优化方案。车缝生产线实例计算结果表明,线平衡率及生产效率得到大幅提升,验证了模型和算法的合理性与有效性。