飞行器巡飞探测路径规划方法

为了使飞行器能够在有限的巡飞航程中对指定目标区进行全面探测,提出了一种基于遗传算法的飞行器巡飞路径规划方法. 分别针对定高度和变高度巡飞路径进行规划进行了仿真,得到了满足要求的优化结果,并给出了所需的最小航程,该结论为后续的飞行器推力方案和气动外形设计提供了依据.     

基于遗传算法多目标非重叠路径诱导算法

依据遗传算法基本原理,提出一种多目标路径诱导算法. 染色体编码采用可变长度节点序列方法表示,以减少染色体编码长度. 设计了相应的多目标适应度函数. 该算法在给定多个目标约束条件下,能够解出多个近优路径. 实验结果证明,该算法能有效解决多目标非重叠路径选择问题,和目前已有其它方法相比,路径相似度更小.     

安全性第一准则下的组合贷款模型

提出了一种在概率准则意义下的组合贷款模型,并设计了基于随机模拟的混合优化算法进行求解。 该算法突破了各种贷款收益率必须服从正态分布的假定,可对贷款收益率是任意分布形式的模型进行求解。 经数值仿真,验证了算法的可行性。     

多目标优化在路面养护决策中的应用

路面养护决策时需要将道路使用者不同的效益换算为费用进行寿命周期费用分析,这样的换算过程不仅不合理,而且还存在很大的任意性和不确定性、文中通过建立路网中某一路段在分析期内所需投入养护资金最小和所获取用户效益最大的多个目标的优化模型,对项目在整个分析期的养护计划和养护资金需求的问题进行了研究．模型求解时利用多目标优化中Pareto最优解和非劣解（noninferior solutions）的概念,并利用遗传算法,求得优化模型解．通过对实例计算分析,验证了模型的有效性．     

一种有利于提高DHCR比例的热轧批量计划编制方法

针对一体化生产过程中连铸出坯顺序与热轧轧制顺序的协调问题,提出了计划顺序协调因子,并在此基础上建立了有利于提高直接热装(DHCR)比例的热轧批量计划优化模型.模型在满足热轧轧制工艺的基础上充分考虑了铸坯连铸出坯计划与热轧轧制计划的协调.采用改进遗传算法——两交换启发交叉算法对模型进行了求解.最后,针对大批量少品种和小批量多品种两组板坯对某钢厂2250 mm和1580 mm轧线进行了仿真,仿真结果表明模型可以大大减少铸坯因顺序不协调而引起的在进入加热炉前的等待时间,进而提高板坯DHCR比例.     

基于模糊梯度的微齿轮图像边缘检测算法

提出一种基于模糊梯度思想的微齿轮图像边缘检测算法.该算法采用正切归一化函数对灰度图像模糊化,并计算该模糊图像的梯度矩阵;采用正弦函数对梯度矩阵进一步模糊化得到模糊梯度矩阵;采用基于归一化实数编码的遗传算法来搜索最优的阈值λ对模糊梯度矩阵做截集,获取图像边缘点集合.实验中以不同微齿轮图像作为实验对象,测试了该算法性能.实验结果表明,该算法的检测精度优于10μs,检测时间基本为1s,整体性能优于Canny算法和Pal-King算法.     

车用发动机磁流变悬置的刚度优化

由于传统的悬置优化设计一般不考虑发动机载荷以及系统阻尼,不能反映磁流变悬置的半自动控制特性。因此,选取具有代表性的车用直列式4缸4冲程发动机悬置系统的振动力学模型,利用遗传优化算法建立一种磁流变液阻尼器初始刚度优化的新方法。该方法使磁流变液悬置在发动机多种转速下有更优秀的传递率,在冲击载荷下满足安全要求的发动机振动烈度。     

基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法

 针对一般直觉模糊C均值聚类算法在寻优过程中易陷入局部最优解的问题,利用遗传算法具备全局寻优的优点,提出了一种基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法。在该算法中聚类中心为直觉模糊数,这使得遗传过程中个体信息变得复杂,进而增大了约束问题的处理难度。本文对产生的个体采用适时分段的归一化方法,很好地解决了该问题。仿真结果表明该算法所得聚类结果不仅准确而且更为细致。     

液氮洗工艺的多目标遗传算法优化

为了优化大化肥中的液氮洗关键流程以提高能量效率、控制CO2排放,在使用Aspen Plus软件对某低温液氮洗工艺进行模拟分析的基础上,结合多目标遗传算法和二次规划法(MOGA-QP)来解决局部极值和大规模优化问题.根据超结构方法,构建了液氮洗工艺流程总结构,即在原流程中加入了一个减压阀和一个分离器,由此可以增补29.546 kJ/kg冷量,使得液氮洗涤塔出口净化气中的CO体积分数为0.55×10-6.利用MOGA-QP求解了超结构,即在进化过程中用二次规划法来模拟流程表单的各个子模块,在最终收敛的环节用二次规划法求解子问题,从而对遗传算法产生的Pareto解做进一步的精细优化.实际应用显示:在满足工艺指标的前提下,优化后的液氮入口流量减至0.131 2 kmol/s,出口CO体积分数降至0.25×10-6,液氮入口流量减少了1.7%,火用损失减少了15.7%,表明改进流程更佳,MOGA-QP算法有效.     

基于服务质量的Web服务优化选择算法及仿真

提出一种基于服务非功能属性的Web服务优化选择的多目标遗传算法.考虑到在服务选择时组合方案中的控制结构、具体服务之间的关联性和多个服务质量指标之间的折衷这三方面的约束,对服务选择建立分层模型给出优化选择的形式化定义.在此基础上,采用多目标遗传算法求解优化服务选择.首先设计了适合的染色体编码方式,以表示可行的服务选择方案...