遗传算法在列车节能优化中的应用

为降低铁路运营成本，文章针对列车运行能源消耗问题进行了研究。建立列车节能控制模型，将列车节能控制这一典型的最优控制问题转化为最优化问题。同时提出坡道三分法的机车手柄位变化原则。并应用遗传算法求解该非线性规划问题。最后应用Matlab软件仿真验证了所提方法的有效性。     

广义拉格朗日乘子的虚拟区域法在泊松问题中的应用

基于广义拉格朗日乘子法，采用虚拟区域公式求解泊松边值问题．该方法的特点是所有的计算都是在辅助简单区域上进行的，原始区域嵌入到这个虚拟区域中．辅助区域的简单性使得可以用一致网格剖分构造有限元空间，产生具有特殊结构的刚度矩阵．数值实验表明，该方法随着网格的细化，相对误差越来越小，计算值越来越接近真解，计算值与真解的相对误差为0．177585．     

基于GA-Bp算法的收获机械脱粒性能建模与仿真

建立脱粒装置性能与其影响因素之间非线性模型的目的就是在不确定环境下，对影响脱粒性能的各因素进行优化使脱粒装置的各个性能指标达到最佳要求。它给出了基于GA与BP相结合的具体算法和实现过程。同时针对脱粒装置性能建模这一具体问题，给出了用于对脱粒性能进行建模的基于GA-BP算法神经网络的实现。用DELPHI语言开发的模型仿真软件对脱粒装置进行了性能建模仿真试验，试验结果验证了该模型用于脱粒装置性能建模研究的可行性。     

一类过程控制对象的神经网络建模及仿真

针对一类典型过程控制系统中存在的非线性和参数不确定问题，提出了神经网络的建模方法。辨识结构采用串并联形式，并分别使用改进BP算法和浮点式遗传算法进行了网络的训练。仿真结果表明遗传算法的全局搜索能力及高效率对神经网络的权值优化具有相当明显的效果，它不仅学习速度快而且稳定性好，可以作为一种良好的优化方法运用到神经网络建模和控制当中。     

定域Scale和规范不变理论的量子化

在Riemann空间中,利用推广的Faddeev-Popov理论,讨论了具有定域Scale不变性和规范不变性理论的量子化。整个讨论过程具有广义协变性。     

工业平缝机挑线机构运动学分析和优化综合

对连杆挑线机构进行了运动学分析,修正了以往分析中的错误.具体分析了挑线机构结构参数对收线角的影响,并给出了影响规律.提出理想挑线点轨迹所具有的综合特性,根据遗传算法,得出连杆挑线机构收线角最小的最优设计变量.经验证,其结果令人满意.     

GATEST:使用遗传算法自动生成模拟矢量的验证平台

对硬件设计进行功能验证的一个关键问题是需要大量的模拟矢量来保证验证的充分性。本文针对Verilog语言,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)作为解决方案,设计了一个使用遗传算法自动生成模拟矢量的验证平台GATEST。该平台的一个特点是,根据指定的关键信号使用数据流分析产生关键路径集合,并采用基于该集合的路径覆盖率作为适应度函数引导模拟矢量的生成。使用该验证平台对北大众志-863系统芯片的功能模块进行实验,并详细分析了不同控制参数配置下的实验结果,说明该平台具有一定的有效性。     

城市给水管网布置中优选方法的分析与应用

本文结合几种不同的优化算法提出了城市管网优化问题中的具体应用，最后通过一工程实例对最优布置进行了有效的识别，为城市给水管网设计提供了一定的参考。     

新的混合智能系统R-FC-DENN

以认知心理学、模型集成理论为基础,构建了集粗糙集理论、聚类理论、模糊逻辑理论、遗传算法理论、人工神经网络理论于一体的一个新的混合智能系统R-FC-DENN。它首先通过粗糙集将输入样本进行约简,然后用聚类技术将简化后的样本进行聚类,对不同的聚类使用经过遗传算法改进了的神经网络进行训练,接着将这些经过不同神经网络训练的样本用模糊权值组合起来,放入新的用遗传算法改进了的神经网络再进行训练,从而完成整个训练过程。最后用UCI下的实际数据库对提出的混合智能系统R-FC-DENN的实用性进行了检验,证明方法是可行的。     

基于模糊评判的单机多目标作业排序问题的优化方法

以往对单机作业排序的研究大都限于单目标问题，而在实际的生产调度和计划管理中绝大多数情况需要进行多目标作业排序。本文运用模糊综合评判方法，提出一种单机多目标作业排序的遗传优化算法。