改进的免疫遗传算法在图像非线性增强中的应用

利用一种改进的免疫遗传算法自动寻找图像非线性增强函数的最佳变换参数,达到图像增强的效果。该算法基于人工免疫原理,采用针对图像质量评价效果的新适应度函数(包括方差、信息熵、紧致度、信噪改变量以及像素差别五要素),提出一种基于浓度和适应度的自适应式选择机制,保证抗体的多样性,提高个体的适应度和防止种群的退化,提高收敛速度。另外引入免疫算子,在保留原算法优良特性的前提下,有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或先验知识来抑制其优化过程中出现的退化现象。实验表明,该算法具有较高的自适应性,即避免了陷入局部极小,加快了收敛速度,且增强质量评价明显提高。     

机组组合的混合编码遗传/tabu搜索组合算法

通过对遗传算法和tabu搜索的各自运算特性进行分析,文章提出了一种混合编码遗传算法与tabu搜索策略结合的组合算法,并运用组合算法对机组优化组合问题进行了求解。组合算法较好的结合了遗传算法的大规模寻优特性与tabu搜索的强局部搜索能力的特点,较大地减小了算法陷入局部最优的概率,能快速搜索到高质量的系统优化解;而且算法所采用的混合编码策略避免了每一迭代步上的负荷经济分配计算,大大地减少了计算量,提高了搜索速度。实例仿真结果表明,这种组合算法是有效的。     

基于量子粒子群优化算法的PID参数控制

针对传统PID算法参数最优或接近最优确定较为困难,提出一种量子粒子群(QPSO)优化PID参数的算法,并用平方误差矩积分函数作为适应度判据,以克服PID算法自适应能力较差及遗传算法(GA)优化效率不高,其局部搜索能力较弱的缺陷。并使用伺服电动机数学模型进行仿真,结果表明量子粒子群优化PID参数速度快,避免早熟缺陷,同时表明了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。     

脉冲辅助的借力飞行轨道设计

以借助金星引力的火星探测器轨道设计为背景,针对借力前后可能存在的速度不匹配问题,提出了一种脉冲辅助借力的解决方式,分析了脉冲大小和脉冲作用方向对借力前后速度和能量的影响;其次,结合借力过程的理论分析,将之用到金星借力的火星轨道设计中,用遗传算法对借力飞行轨道的参数进行优化;最后,通过与无动力借力方式和深空机动方式所需要总能量大小的比较,得出脉冲辅助借力飞行方式需要更低能量的结论。     

基于遗传算法的油田注水系统运行优化研究

本文以注水能效最小为目标函数,以水力平衡约束、注水量约束、注水压力约束等为条件,建立了优化到注水泵站的油田注水系统运行优化数学模型。根据该模型的特点,应用改进后的遗传算法求解约束优化问题的方法,对油田注水系统能效问题进行了优化研究,验证了此算法得可行性,并取得了较好的优化效果。 关键词：油田注水系统 遗传算法 约束优化     

基于遗传算法的单向路网配时优化

为求取单向路网整体配时优化方案,实现路网排队长度最小,构造了路网排队长度模型作为评价函数。考虑到单向路网信号配时的整体性和相关性较强,计算复杂度较高,为降低计算的复杂度,采用遗传算法对路网排队长度模型进行计算,得到优化的配时方案。通过评价指标的对比,表明利用遗传算法进行最优值的计算可以取得很好的优化效果。     

基于小生境遗传算法优化串级神经网络的台区理论线损预测

台区作为电力系统的最末端部分,节点数目多、网络架构复杂,导致不易精确计算其理论线损问题。在海量实际低压台区运行历史数据的基础上,首先研究影响台区线损的相关因子,建立台区线损特征指标集合。然后利用皮尔逊相关系数分析方法从中提取出高损关键特征指标作为线损预测模型输入。再融合集成学习和梯度提升树思想,建立基于串级BP(back propogatiow)神经网络的台区线损预测模型,并采用小生境遗传算法对预测模型的初始参数进行优化从而提高模型训练效率。最后通过实际数据算例仿真,并与其他预测方法结果进行比较,验证所提台区线损预测模型具有优秀的训练效率和预测泛化能力。     

多类型配电网自动化终端优化配置

配电网自动化终端可以提升供电可靠性,但如何合理经济地配置终端是目前难点之一。考虑了多类型自动化终端在故障处理中的作用,进而搭建了终端配置的优化模型,该模型考虑了终端配置过程中的经济性,并通过改进岛式并行遗传算法加速求解效率。最后,通过RBT-BUS4算例结果证明所提出的优化模型具有良好的求解结果和一定的工程应用前景。     

基于适应度继承的航空发电机比例-积分-微分参数优化算法

三级无刷交流发电机系统运行过程复杂,很难用明确的数学公式进行表达,其PID参数的优化过程需要用模型的运行结果(而不是简单数学公式计算)来确定,这就导致传统的优化算法因仿真过程时间过长而不可行。针对该问题,提出了一种基于适应度继承的遗传算法。该算法首先将PID参数定义为种群内的个体,将上升时间及调节时间组合定义为优化目标,接着在寻优过程中将种群聚类为P个子类,对子类中精英个体利用航空发电机仿真模型运行结果进行适应度计算,对非精英个体利用日志分析器进行适应度估计,最后利用适应度值来对种群内个体进行下一轮循环的选择、交叉、变异等操作,从而实现了估计值与精确值的结合、提高了利用仿真工具进行PID参数优化的效率。仿真分析表明,在保证寻优质量的前提下,提出的基于适应度继承的遗传算法能显著缩短寻优时间,为航空发电机系统仿真设计提供了有效的研究手段和参考依据。     

离港航班可变滑出时间预测方法及应用

考虑离港航班可变滑行时间的可量化影响因素,构建了基于BP神经网络的离港航班可变滑出时间预测模型,然后采用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化BP神经网络的权值和阈值,并提出基于可变滑出时间预测结果的航空器推出控制策略。最后,基于我国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对预测模型及控制策略进行了验证。结果表明：①离港航班的可变滑出时间与机场场面交通流有强相关性,与平均滑出时间中度相关,与滑行距离相关性和转弯个数较弱;②基于GA优化后的BP神经网络预测结果误差在±60s、±180s、±300s内的准确率分别提升了14%、10%和5%;预测结果的平均绝对误差百分比提升了1.87%,平均绝对误差和均方根误差分别减少了3.58s、32.45s。③基于可变滑出时间预测的离港推出策略比实际推出时间平均晚68s。研究成果为提升大型枢纽机场场面运行效率和协同决策能力提供了新的思路。