空投设备缓冲气囊的优化设计

利用LS-DYNA对缓冲空投设备的气囊进行仿真计算,模拟其缓冲过程。同时利用遗传算法对气囊的排气孔面积、初始充气压力和排气压力进行优化。优化后的结果对空投实验具有很好的指导意义,可以减少气囊设计实验次数从而降低实验的成本。     

有时间窗的非满载车辆调度问题的遗传算法

有时间窗的车辆调度问题是一个典型的ＮＰ－难题,传统求解方法往往不能令人满意,本文将货运量约束和时间窗约束转化为目标约束,设计了基于自然数编码的可同时处理软、硬时间窗约束的遗传算法,实验分析获得了较好的结果。     

不确定计划数的轧制批量计划的模型和算法

根据热轧生产工艺将热轧生产批量计划归结为不确定车辆数的车辆路径问题 (VRP) ,考虑了轧制计划中钢板宽度的反跳和相同宽度钢板的总长度约束 ,在轧制作业计划数不确定的情况下 ,把组批和排序有机地结合起来 ,并用遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法对问题进行求解 ,实验结果表明算法获得的最好解、平均负荷率和计算成本都比较令人满意 .     

改进的遗传规划研究

针对遗传规划中群体规模较大。收敛效率较低等特点,提出了对传统遗传规划中初始群体的生成方法的改进．使生成的初始群体具有良好的性能,从而提高遗传规划的收敛效率．通过对两个函数进行符号回归验证,说明此方法是合理可行的．     

Error analysis on heading determination via genetic algorithms

1 .INTRODUCTIONHigh-accuracy headinginformationis ani mportantparameter which is used to ensure the security ofships and the kilter of the weapon systems . One ofthe main factors which affect the precision of navi-gation devices’heading information is initial erec-tion error and drift error of the devices . Dynamicinitial calibrationin dockis al ways a difficult prob-lem when navigation devices are first installed orthe ships are mooring. This results a series ofharmful effects such as l…     

碳减排下的汽车零部件循环取货路径优化研究

针对能源消耗严重和环境污染双重压力下的现象,提出对汽车企业零部件循环取货路径的优化建议.将CO2的排放量与满足汽车制造企业的生产需要相结合,根据货运车辆的碳排放需要选择合适的碳排放计算模型,分别建立不考虑碳排放的循环取货路径模型和考虑碳排放的循环取货路径模型,利用遗传算法及基本原理对所建模型进行算法设计,并运用Matl...     

改进遗传算法求解带不相关并行机的HFSP

以最小化最大完工时间为目标的不相关并行机混合流水车间调度问题.首先建立了不相关并行机混合流水车间调度问题的数学模型;然后提出了改进的遗传算法进行求解.为弥补遗传算法的迭代后期容易陷入局部搜索的缺陷,在传统遗传算法的基础上利用改进的自适应交叉和变异概率因子及模拟退火局部搜索策略,增强遗传算法在迭代后期跳出局部最优的能力....     

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。     

基于遗传算法的非线性模式识别

文章设计了一种人工神经网络模型结构,以一种遗传算法进行该模型参数的组合优化建模,将其用于非线性模式识别.该方法不仅对线性问题有效,对非线性问题同样有效;该法简洁易行,优于多段线性分类器设计方法与BP误差回传网络算法.实例表明,遗传算法仅繁殖40代就能达到理想结果,其识别率达100%.     

遗传优化神经网络实现的人民币号码识别系统

目前人工神经网络广泛的应用于各种模式识别以及自动控制等系统中,该系统利用了图像去噪,分割,倾斜度调整,字符分割,字符归一化等图像预处理之后,将人民币号码图像进行特征提取,应用神经网络进行识别.同时,用遗传算法对人工神经网络进行网络权值的优化,加快了训练速度,提高了识别率.