均匀选点在全局优化中的应用

以常规优化方法为基础,把实验设计方法之一———均匀设计引入优化设计中,在对全局最优解不要求十分严格精确的情况下,能够方便快捷地近似求出各种性态复杂的多维多峰函数全局最优解.该法避免了优化设计中初始点选点的盲目性,当均匀选点个数足够多时,近似全局最优解能够无限接近全局最优解.给出了计算实例.     

城市交通流配流问题的遗传算法求解

路径的选择和交通量的分配是智能交通运输系统的主要问题．本文以遗传算法为基础，设计了一个求解该问题的优化算法，将其化为一个多约束条件的0-1规划。对路网优化设计实例表明，这一方法能迅速求出问题的全局近似最优解，并具有较高的计算精度。     

利用全局与局部单调性分析的优化设计技术

H.L.Li 和 P.Papalambros 于1984年提出一种在优化设计过程中引入人工智能的设计方法,构造一个产生式系统,用来求优化设计问题的全局最优解或者提高解为全局最优的可能性。本文在其基础上提出了一种利用全局与局部单调性分析的直接优化设计方法,用这一方法可以很容易地去掉更多的多余的子问题,简化问题的求解并进一步增加解为全局最优的可能性。此外,在一般情况下不需要求助于传统的优化技术就能直接求得问题的最优解。本文还给出了两个实际设计算例,显示出本方法的有效性。     

基于遗传算法的公路纵断面优化

提出了一种基于遗传算法的纵断面优化方法，这种方法可以在一个可行域中自动搜索一个最优或较优解。其基本思想是首先根据纵断面初始解建立一个可行域，通过编码建立染色体与实际设计变量之间的一一对应关系，然后对可行域中的可能解用一个评价函数(适应度)进行度量，利用遗传算法在可行域中选择最优解。实践表明：该方法具有全局解空间搜索能力，从而实现了全局寻优的目的，对道路优化设计是有效的，可行的。     

吸收边界条件下弹性波散射的数值模拟

研究了一种非均匀各向同性介质中弹性波传播的数值模拟方法，此方法采用吸收边界算子近似远场条件，应用有限元方法解决了无限边界情况下波的散射，与解析解的比较证明了此方法的可靠性，由于采用的是三角形单元，此方法可灵活运用于具有一般几何形状的散射体和多个放射体情况。此外，此方法可应用于反问题中反演散射体情况。     

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动态路径诱导旨在向驾驶员提供基于实时交通信息的最佳行驶路径来达到诱导出行的目的，以保证车辆在路网上运行的总费用最小，为驾驶员提供较合理的高效行驶路线。动态路径诱导必须实时保证全局准最优，本文将混沌神经网络应用于动态路径诱导，通过在HNN中引入混沌动态，利用其遍历性进行随机搜索，再由退火策略控制混沌动态逐渐消失并转入HNN进一步优化，从而可保证网络收敛到一个最优或近似最优的稳定平衡点。仿真分析表明：将混沌神经网络应用于动态路径诱导系统中求解最优路径，总能保证网络收敛到全局最优，同时可有效克服Hopfield神经网络易陷入局部最优解的缺点，具有更高的搜索效率，对于求解连续变量的非线性优化问题提供了一种有效方法，验证了混沌神经网络在动态路径诱导中的有效性。     

配气凸轮优化设计的单纯形法和遗传算法

采用高次方五项式构造凸轮型线的优化设计数学模型，使用Matlab数学工具。用单纯形法和遗传算法对其分别进行了最优化设计．数值计算实例表明：单纯形法容易陷入局部最优，而遗传算法则具有较好的全局搜索性，能获得全局的最优点．     

一种连续变量的遗传算法

根据传统遗传算法中二进制编码染色体的杂交和突变的特点,定义了连续变量的杂交,突变规则,此方法有操作简单,可较好地逼近全局最优的真实解的特点,通过非线性优化和二次规划问题的３个算例,证实本算法适应性强,可较精确地确定全局最优解。     

激波矢量控制喷管性能分析与结构优化设计

采用试验设计方法进行激波矢量控制喷管气动性能数值分析与优化设计,综合研究了二次流几何参数对二元收扩喷管气动性能的影响.基于超拉丁立方设计方法得到喷管二次流参数近似拟合模型和最优解区域,并利用多岛遗传算法寻找最优解.研究的设计参数包括二次流口距离、二次流口宽度及二次流长度.数值仿真结果表明,二次流口距离对矢量偏转角的影响最大,二次流口宽度次之,二次流长度对矢量偏转角的影响最小.     

激波矢量控制喷管性能分析与结构优化设计

采用试验设计方法进行激波矢量控制喷管气动性能数值分析与优化设计,综合研究了二次流几何参数对二元收扩喷管气动性能的影响.基于超拉丁立方设计方法得到喷管二次流参数近似拟合模型和最优解区域,并利用多岛遗传算法寻找最优解.研究的设计参数包括二次流口距离、二次流口宽度及二次流长度.数值仿真结果表明,二次流口距离对矢量偏转角的影响最大,二次流口宽度次之,二次流长度对矢量偏转角的影响最小.     

非均匀非线性平板介质波导中的空间孤子

研究了非均匀克尔介质的平板波导中的空间孤子问题。采用分区求解方法，求出分区的近似解析解。结果表明，在折射率为抛物分布的克尔介质平板中，空间孤子的波形将进一步变陡。     

有限经济批量和库存的模拟退火算法

研究在一个简单供应链中的生产批量和配送计划问题。解决在供应链中减少单位时间库存、设备和运输的平均成本生产批量及运送计划。假设所有影响因素如产品需求率都已限定在有限的计划范围内,利用模拟退火算法具有的较强局部搜索能力特性弥补传统算法的不足,计算结果表明SA算法能够找到问题的最优解或近似最优解,是解决该问题的有效方法。     

带有改编能力限制的编组计划优化模型及算法

本文用一个非线性０－１规模模型，来描述带有改编能力限制的技术直达列车编组计划问题。能力约束增加了该问题的计算难度。这是一个ＮＰＣ问题。因此，获得一个全局最优解是困难的。本文用模拟退火算法解该问题。该算法可以以很高的概率获得全局最优解。文末列出了两个数值例子，并分别同了考虑和不考虑改编能车约束两种情况下的计算结果。     

基于NURBS的三维船体曲面重构

针对重大件货仿真系统中船体曲面造型问题，给出了基于NURBS(非均匀有理B样条方法)技术重构船体曲面的主要步骤。对于给定的船舶型值点，用累加弦长参数化方法构造节点矢量，用非均匀有理B样条方法进行横剖线和水线的全局插值，并构造出规整的船体曲面的插值点网格，进而重构出以NURBS为统一数学表达式的船体曲面。仿真结果表明应用NURBS方法重构出的三维船体具有高度真实感。     

解TSP的有序遗传算法

根据生物进化原理，提出了一种求解ＴＳＰ的有序遗传算法。利用有序编码规则，通过有序交叉算子和有序变异算子的作用，保证该算法不仅能获得ＴＳＰ的有效解，而且能可靠地获得全局最优解。计算机模拟实验表明，该算法具有收敛速度快，易获得最优解等特点。     

热平衡积分法的分段线性细化

通过对求解区间[0,s]均匀分划,在子区间中选择分段线性的细化方法对热平衡积分法进行细化,得到细化后的近似解析解的形式.通过研究表明,利用分段线性的细化方法对热平衡积分法进行细化能有效地提高近似解的精度.     

求解带硬时间窗车辆路径问题的改进UMDA 算法

针对带硬时间窗的车辆路径问题(VRPHTW)求解,提出了一种混合单变量边 缘分布算法(hybrid UDMA,hUDMA),改进了基本UMDA的概率模型.统计节点按路径分 布的概率,使其能够在解空间上找到节点-路径的分布关系,提高了UMDA的全局搜索 能力.采用两阶段插入法进行最佳节点搜索和路径分配完成UMDA采样操作,通过种群 进化来获取最优解.计算Solomon 100 客户的6 类问题56 个算例的实验结果表明：在最优 解的取得方面,C类算例能够全部取得最优解,R、RC类算例能以50%左右概率取得最优 解;在平均误差方面,C类算例计算结果与已知最优解一致,R、RC类算例计算误差率与 已知最优解比较接近,平均误差率为1.03%.     

缺货部分补充库存系统的最优存贮策略

经典的经济定购模型通常假设缺货全部得到补充或不需补充，但在某些存贮系统中假设缺货补以率为等候到货时间的函数似乎更合理，文中建立了一个无限计划\期缺货部分补充的物品的存贮模型，并研究了模型解的存在性，唯一性及全局最优解，制定了最优存贮策略，并举出了数字例子。     

多种群果蝇优化算法求解自动化仓库拣选作业调度问题

针对自动化仓库的拣选作业调度问题，提出了一种多种群果蝇优化算法。采用随机键编码方式，利用味道浓度判定值的大小次序来映射调度解。通过同时学习子种群的局部最优和全局最优个体，实现对果蝇个体的更新计算。为了避免陷入局部最优，采用了一种果蝇个体变异机制。计算结果显示，多种群果蝇优化算法在计算精度和收敛效率方面要好于基本果蝇优化算法，并且搜索过程能够有效跳出局部最优。     

基于遗传算法的供应链分层协调机制

分析一个拥有本地个人信息供应链中的生产商和供货商之间的业务运作与协调机制。对于一种产品的订货要求,通过设置任务导向型和控制导向型的混合协调机制来处理。任务导向型方式描述生产商的采购政策,然而控制导向型方式描述非准时交货的惩罚方式。计算结果表明遗传算法能够找到问题的最优解或近似最优解,是解决该问题比较有效的方法。