改进的免疫模拟退火算法求解混合流水车间调度问题

针对混合流水车间调度问题的特点,设计了一种双层编码和解码的方法,在一定程度上扩大了可行解的搜索范围,为了克服传统免疫算法在初期收敛速度慢的问题,在算法的早期应用特定的变异算子,以期提高收敛速度,为避免算法陷入局部最优解,在算法后期,利用模拟退火算法的随机扰动性,引导算法跳出局部最优解,同时还引入了免疫记忆,运用精英保留策略预防最优解的丢失,最终提出了一种改进的混合免疫算法.通过仿真结果表明了该算法在解决混合流水车间问题上的可行性和有效性.     

基于多种失效模式SPS复合钢板替换船用钢板的优化设计

在SPS复合钢板的设计中获取不同的失效模式。以减重为目标,应用序列二次规划法对SPS复合钢板进行等效船用钢板的优化设计,同时对SPS复合钢板进行多目标优化,应用层次分析法定各目标的权重。在这两种优化方法的基础上,对船用钢板与SPS复合钢板进行了屈曲、弯曲对比数值分析,同时将结果与理论计算结果对比分析。结果表明,SPS复合钢板重量能够减轻37%以上,刚度增加两倍多,但厚度增加70%。     

基于神经网络和遗传算法的系泊线长度参数优化

摘 要: 针对多成分系泊线三段长度如何取值的问题,采用一种基于神经网络和遗传算法对深海多成分锚泊系统长度进行优化。应用AQWA软件计算多点系泊FPSO,其时域结果直接用于训练BP神经网络。从而利用神经网络的非线性映射功能构建替代锚泊时域计算网络,大大缩短了优化所需的时间。以FPSO最小平面运动值为目标函数,锚链破断强度作为约束条件,采用遗传算法优化系泊长度。计算结果表明,与传统设计的锚泊长度相比,优化后FPSO在各个浪向下纵荡横荡值均能减少20%以上。 关键词:系泊;神经网络;遗传算法;优化     

考虑多人相互影响的舰船通道最短路径规划

将时间维引入既定舰船通道网络,把考虑多人相互影响的动态最优路径规划问题转化为时间依赖网络中的最优路径搜索问题。首先,论文的算法为所有人员随机生成走行路径,为了预测网络中的弧(路段)的走行时间,按人员速度从慢到快的顺序依次计算并记录人员到达路径中的各路段首节点的时刻,先记录到的人员将成为后记录到的人员的动态障碍。然后,将遗传算法与网络中弧的走行时间预测方法相结合,借助遗传算法的个体多样性天然地解决了人员走行任意性问题,因而获得了全局动态最优路径算法,并仿真计算了两人以及三人的最短时间路径;经与不考虑人员间相互影响时获得的最优路径相比较,论文的算法获得了人员遇到障碍时(或跟行或绕行)的最优走行路径。最后,借助时间依赖网络中的最优路径充要条件定理,说明了算法的有效性。     

点云技术在散货专业煤码头三维可视化中的应用

为了实现安全、可靠、真实的三维煤码头监控,通过GENESIS64软件平台导入3D建模,实现三维场景的展示。3D煤堆由先进的激光点云技术,产生海量测量点,使用点云灰度算法处理,再通过C#点云生成灰度图,在GENESIS64中生成真实的立体堆场画面。     

基于遗传算法整定控制的柴油机调速系统研究

遗传算法是新型的、类似于模拟自然界中生物进化衍变过程的优化计算方法。其迭加算法准确, 在很多等领域得到广泛应用。本文以某型船用柴油机为对象,建立了柴油机控制系统的简化传递函数和执行器模型。采用PID控制,并利用遗传算法优化控制器参数,对柴油机动态调速过程进行仿真分析,和基于 Z-N（Ziegler-Nichols）法的参数整定方法做了比较,结果表明遗传算法的性能远优于传统的参数整定法, 对柴油机控制调速系统的性能有很大提高。     

基于人工蜂群算法的船舶动力定位自抗扰控制器设计

针对船舶动力定位自抗扰控制器(ADRC)参数较多且人工不易调整的问题,通过建立以船舶纵荡、横荡和艏向角三个方向ADRC响应的时间误差积分和最小的目标函数,采用人工蜂群算法(ABC)中采蜜蜂和跟随蜂的选择机制与邻域搜索,优化整定出船舶动力定位ADRC控制器参数。ABC优化的方法避免了工程技术人员繁琐的试凑工作。此外,仿真结果表明,相比试凑法得出的参数而言,经过ABC优化整定的参数具有更快的响应速度,对船模参数变化具有更强的鲁棒性和适应性。     

基于改进GA优化的水下机器人航向鲁棒控制

基于某型号水下机器人水平面线性化模型,针对水下机器人系统存在的多种不确定因素,工作环境复杂多变的问题,采用混合灵敏度法设计水下机器人航向鲁棒控制器。在设计中,通过罚函数小生境遗传适应度值作为桥梁建立起遗传寻优与混合灵敏度参数之间的关系,构成多目标优化问题寻优加权函数。实验结果表明,所用方法可在保证系统较强鲁棒性的同时,又能兼顾时域指标和混合灵敏度加权函数频域要求,获得综合性能指标最优的鲁棒控制器,控制效果较好。     

基于稳性实时计算技术的船舶破损智能扶正系统研究

基于船舶稳性实时计算技术研究船舶实时状态三维模型数字化算法用于快速计算船舶的大倾角稳性、破舱稳性和平衡浮态。参考遗传算法研究船舶破损智能扶正方案生成算法来实现智能生成扶正方案功能。然后运用上述两种核心算法设计船舶破损智能扶正系统软件,为船舶在突发破损事故时提供一套包含压载水调拨措施与步骤建议的智能扶正方案,提高船舶破损事故的处理能力。     

基于多目标遗传算法的约束阻尼柱壳结构优化

文章为了改进被动约束阻尼柱壳结构的减振特性,解决引入约束阻尼的合理分布问题,提出了一种基于多目标遗传算法的优化设计方法。建立了以振动模态的前两阶损耗因子和引入约束阻尼材料总质量比为优化目标,以约束层、阻尼层厚度和粘弹性材料剪切模量为设计变量的多目标函数。利用遗传算法对 Pareto 最优进行优化选择,避免了对目标函数值的直接计算。通过分析和比较优化前后结构的模态振动频率变化以及幅频响应,表明引入质量太多会影响柱壳结构固有特性,而优化后结构能够避免太多的质量引入,并且具有更好的减振效果。