基于随机概率密度演化的结构-TMD参数优化

基于地震载荷随机性的事实,以及传统的采用特定地震波研究结构控制条件具有严重缺陷的问题,本文提出以结构最大层间位移作为控制指标,基于概率密度演化理论,采用改进遗传算法对TMD参数进行优化的设计方法.该方法结合改进遗传算法以及概率密度演化方法,充分考虑了随机性对结构影响的本质,根据随机载荷下结构-TMD控制体系中结构层间位移响应和动力可靠度的前后对比,说明优化方法的优越性.以三层剪切型混凝土框架结构-TMD参数优化为例,验证所提方法的正确性,为随机激励下的多自由度结构-TMD系统优化设计提供了一条新的解决途径.     

基于免疫遗传算法的道路交通标志图像分割

针对道路交通标志图像分割的问题,提出了一种基于免疫遗传算法的实现方法。该算法利用免疫遗传机制,将图像的最佳阈值作为要求的解,设计了适合问题求解的抗体编码方式、克隆算子和免疫选择算子。仿真实验结果表明,所提算法能够有效地求得道路交通标志问题的最佳阈值。通过与传统遗传算法、改进遗传算法进行对比实验,更好地说明了本算法能够对图像分割得到较为满意的结果。     

基于改进SLP理论的铁路电商物流中心布局研究

通过研究电子商务环境下铁路物流中心的作业情况,将铁路电商物流中心划分为收货区、存储区、拣货区、包装区、发货区、退货区、设备区和办公区8个功能区域。对系统布置规划（SLP）进行量化改造,加入数学建模的方法对物流影响因素进行量化分析。按照改进SLP方法对影响铁路电商物流中心的物流因素和非物流因素进行分析,并构建综合关系表。在功能区间不重叠、功能区不能超过规划范围、铁路长宽比有一定范围、不得占用铁路专用线区域、园区出入口等的约束条件下,建立了园区内物料搬运成本最小、功能区间综合关系最大、土地改造成本最小的目标函数,然后对目标函数进行处理得到归一化的单目标函数。通过改进遗传算法进行求解,从而得到科学合理的布局规划方案。实际应用的算例分析表明,本文中布局方法具有科学合理性。     

一种基于FCGA的GPS自适应抗干扰算法

针对GPS卫星信号功率微弱易受干扰的特点,提出了一种基于浮点数编码遗传算法(Floating point number Coded Genetic Algorithm,FCGA)的GPS自适应抗干扰算法。首先分析了自适应阵的输出信号,给出了自适应阵方向图与加权矢量的关系式。然后根据线性约束最小方差准则,得到了一个有约束的多参量目标函数,并采用浮点数编码遗传算法对其进行了优化。最后为了验证该算法的有效性,以22单元改进的均匀圆形阵为研究对象,分别对自适应阵的方向图和输出信号干扰噪声比(SINR)进行了计算机仿真。结果证明,该方法能够在多个期望信号方向保持较高波束增益,同时在干扰信号方向形成很深的波束凹陷。在强干扰情况下,输出信号干扰噪声比SINR能够保持在定值附近,而不随着输入干扰功率的增加而降低,达到了抑制干扰的设计目的。     

多颗小行星探测顺序确定及轨迹优化

小行星探测日渐成为深空探测领域的一个研究热点。考虑小行星Kepler轨道以及小推力航天器的特点,从能量和相位的角度推导出多颗小行星探测顺序的确定准则,并利用优化算法对航天器的飞行轨迹进行了全局优化设计。算法在满足约束条件的前提下,使得航天器剩余质量与飞行时间的比值达到最大,并通过数值仿真算例验证了算法的可行性。结果表明:该算法综合利用遗传算法和局部优化算法具有精度高、计算简单的特点,可用于小行星探测的轨迹优化设计问题。     

用遗传算法的阈值选取法检测铝合金MIG焊熔池边缘

针对铝合金MIG焊熔池边缘提取问题,建立视觉传感和采集的实验系统,提出基于最大类间方差阀值的遗传算法来提取铝合金MIG焊熔池边缘.介绍系统与算法的结构,同时与基于Sobel算子、Canny算子的熔池边缘提取结果进行对比.结果表明,遗传算法阀值图像分割在熔池图像边缘提取是可行的,通过该算法提取的铝合金MIG焊接熔池边缘清晰,可以有效地克服熔池图像信号中的噪声及阴极雾化区的影响,该方法提供了一种新的焊接熔池边缘实时检测与控制的方法.     

基于遗传规划的岩石流变模型辨识

将遗传规划方法用于岩体流变模型辨识中,该方法不需要事先假定流变模型的形式,可以一次性地同时确定流变模型的结构形式及参数,避免了模型假定所带来的误差.采用Matlab语言编制的遗传规划程序对红板岩的蠕变实验进行了研究,得出了常应力水平下,应变与时间的非线性关系,并将其结果与基于最小二乘的西原体蠕变模型参数识别的结果进行了对比,结果表明:遗传规划用于岩石的流变模型辨识是可行的.     

考虑排班的人力资源投入问题的建模与优化

结合实际生产或项目中的排班情况,提出考虑排班的人力资源投入问题。针对该问题建立了以最小化人力资源投入为目标的数学模型。根据资源投入量与排班约束的性质,将原问题数学模型简化,证明简化后问题的数学模型与原问题最优解一致,并通过CPLEX软件求解过程,说明简化后的数学模型在求解速度上表现出很大的优越性。对于大规模问题,由于排班约束会导致班次间资源占用,使用传统任务列表编码方式难以获得较优的解。为此,提出了一种新型编码方式的遗传算法。该算法采用对作业延迟时间进行编码的方式,对作业开始时间进行搜索。为了提升算法的局部搜索能力,对作业延迟时间和开始时间进行局部优化。最后,通过数值实验与CPLEX和文献的算法比较,表明该算法的有效性。     

改进遗传算法在配电网无功优化的应用

提出了考虑配电网运行费用和节电效益的综合目标函数,对于目标函数中的电压越界点和无功补偿容量越界点采用惩罚函数予以解决.无功优化主要采用调整变压器分接头和并联电容器2种方法,笔者采用改进遗传算法实现了配电网无功优化计算,该算法有较好的计算效率和全局寻优能力.通过实例验证了该方法的实用性和有效性.     

马尾松松材线虫病抗性无性系的筛选和遗传多样性分析

[目的]松材线虫病是松属致命性的世界检疫性森林病害.筛选和创新抗性遗传资源是马尾松抗松材线虫病育种的重要基础.松材线虫病重灾疫区自然淘汰存留下来的马尾松资源,可能是开展马尾松抗松材线虫病育种潜在的重要遗传基础,值得进一步深入挖掘、系统评价和开发利用.本研究通过对110个对松材线虫病具有抗性表型的无性系进行遗传多样性、生...