基于遗传算法的沥青路面结构优化研究

在分析其它沥青路面结构优化方法的基础上,提出了利用遗传算法进行优化的方法,编制了相应的计算程序,并结合实例进行了分析。表明该方法具有很好的优越性,可节省工程造价。     

改进自适应遗传算法研究及其应用

针对标准遗传算法收敛慢，提出了一种改进自适应遗传算法，即通过全局变异算子和局部变异算子共同作用，改善种群的分布特性，加强算法的全局收敛能力。应用概率模型的遗传算法对4个名的测试函数进行优化计算，实验结果表明：该算法不易陷入局部极值，收敛速度快，且实现简单。     

基于免疫遗传算法的公交线网优化研究

为了提高遗传算法在线网优化中的稳定性,在遗传算法过程中加入免疫因子的提取与注射,并设置局部最优的检测。改进后的免疫遗传算法能结合求解问题的特征信息对种群进行免疫接种,提高搜索速度和精度。通过路网验证,并与标准遗传算法进行比较,表明效果明显。     

基于改进遗传算法的主动悬架最优控制研究

提出了遗传-粒子群优化算法对主动悬架的控制规则进行了优化。利用Matlab/Simulink 对主动悬架系统进行了仿真,并与传统的被动悬架进行了性能比较和分析,仿真结果表明基于改进遗传算法的主动悬架最优控制能够有效提高车辆的平顺性和操纵稳定性。     

基于遗传算法的城市交叉口实时信号控制研究

研究了相对固定周期条件下交叉口信号配时随路上交通流量变化而实时调整的优化算法。以各相各进口道上总的延误时间最少为目标建立优化函数，以饱和度限制及最小绿灯时间要求为约束条件建立非线性规划模型，采用遗传算法对模型进行求解以得到最优配时方案。通过仿真实例说明了函数构造和求解过程。在仿真实例中比较了不考虑饱和度限制下的优化情况和仅以各相关键进口道的总延误最小为目标的优化情况。结果表明，为保证优化的正确性及合理性，应考虑最大饱和度的限制，并以各相各进口道的总延误最小为目标，建立目标优化函数。     

基于改进的Pareto遗传算法的车身气动多目标优化

把气动性能和空间性能作为优化目标,用改进的Pareto遗传算法求解得到流线型车型和普通车型无轮车身的Pareto波阵面。通过二维车身优化算例验证,以小家族为单位进行进化的邻点交叉法、分象限外推法和单目标预测法配合使用,可以有效提高子代的分布性能和进化效果,解决三维车身气动优化中计算量过大的问题。流线型车型与普通车型的Pareto波阵面相比,在中低阻区,前者的综合性能更优秀,在高阻区则反之。     

基于遗传算法的物流配送路径优化问题研究

在建立物流本着路径优化问题数学模型的基础上，构造了求解该问题的遗传算法，并进行了实验计算，计算结果表明，用遗传算法进行物流本着路径优化，可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解。     

基于遗传算法的给水管网优化

从系统工程的角度,针对给水管网系统优化是一个混合离散变量的非线性多目标规划的特点,建立给水管网系统非线性优化模型,采用遗传算法,有效的解决了给水管网优化问题。     

基于自适应遗传算法的相位差优化模型研究

通过分析车辆在城市交通干线交叉口的延误规律,从相对相位差的约束条件出发,以干线的总延误最小为目标,建立了城市交通干线的相位差优化模型。模型中考虑到了车辆在干线相邻交叉口的双向延误情况,并采用自适应遗传算法在Matlab下编程实现了相位差优化模型的算例计算。结果表明该优化模型具有较好的有效性,能较大地提高城市交通干线协调控制的性能。     

生态意义下的城市街道铺装材料研究

伴随着城市化进程的不断推进,广场与道路等铺装面积大大增加,成片的水泥与砖代替了原本的草木与土壤。这些变化,一方面削弱了地面本身的透水性、渗透性等能力,使得路面的排水能力不足,水循环不畅,间接导致了城市日益严重的雨季内涝、地下水水资源缺乏等问题。另一方面,某些材料易风化,导热快,加重了城市扬尘与热岛效应,在一定程度上促使了某些城市繁忙路段空气质量下降。以上种种问题,都对城市的生态建设与市民们的健康生活起着不良影响。因此,城市建设中的铺装设计应该从城市生态角度出发,考虑生态意义。为此,先介绍有利于城市生态环境的道路地面铺装材料的分类。接着,结合国内外铺装设计的实际案例,着重分析生态铺装材料的性质与特点。     

基于改进BB-BC算法的轮毂电机直驱赛车行驶策略优化

为了合理制定轮毂电机直驱赛车的行驶策略,缩短完赛时间,提出了基于改进BB-BC算法的策略优化方法.在分析传统BB-BC算法不足的基础上,通过引入混沌逻辑映射的方法,形成改进的BB-BC算法.利用Matlab/Simulink建立了轮毂电机直驱赛车整车优化模型并进行了实车验证,进一步对行驶策略进行优化研究.结果表明,改进...     

基于遗传算法的公路平面优化

提出了一种基于遗传算法的公路平面线形优化方法,将遗传算法应用于公路平面优化设计,更好地解决了目前传统算法难于处理的一些问题。首先根据平面初始解建立一个可行域,利用浮点编码选择平面坐标作为染色体,然后对可行域中的可能解用一个评价函数(适应度)来度量,利用交叉、变异算子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,对公路平面优化设计是有效、可行的。     

基于遗传算法的混合动力汽车参数多目标优化

针对混合动力汽车设计参数众多的状况,提出了一种对混合动力汽车传动系统参数和控制参数同时进行优化的多目标优化新方法--自适应遗传算法.在ADVISOR平台上,以一辆使用逻辑门限控制策略的并联混合动力汽车为例,分析并建立了以动力性能指标为约束的混合动力汽车参数优化的非线性规划模型,其目标函数包含最小油耗和最佳排放性能.针对遗传算法容易早熟等不足,采用带自适应交叉和变异算子的遗传算法和模拟退火技术相结合进行求解.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

基于遗传算法的公路纵断面优化设计方法

纵断面优化设计是公路优化设计中一个重要的组成部分,遗传算法是一种高效的全局寻优算法。介绍了用遗传算法实现纵断面优化设计的具体方法步骤,并编制出了计算机应用程序。经输入公路原始数据进行实例计算,取得了令人满意的结果,证明了遗传算法在纵断面优化设计中的可行性及全局寻优的性能。     

基于遗传算法的飞机滑行路径优化

研究了飞机场面安全滑行问题,将典型冲突限制规则和安全间隔作为约束条件,建立了系统的无冲突滑行路径优化模型。基于遗传算法给出了该问题的优化算法,并进行了实际算例的计算机仿真验证。与不考虑冲突约束条件的最短路径算法的对比结果表明,算法避免了最短路径算法中存在的冲突现象,可以为繁忙机场的安全运行提供决策支持。     

基于遗传算法的公交车辆数优化

提出了一个基于总成本最小的路网车辆数求解的最优化模型.通过分阶段的优化,得到各线路的最优配车数.根据优化模型分析公交公司运营成本和社会成本(包括乘客等待时间和乘车时间),求出适合各线路特性的车辆类型和每条线路最优的发车频率,进而求出各线路的车辆数和路网所需的总车辆数.其次,再利用遗传算法,根据路网各线路间的特点,求解出满足总成本最小的最优车辆数.     

基于遗传算法的提梁机主梁优化设计

以450t偏轨提梁机的主梁为优化对象,以主梁自重为目标函数,采用遗传算法对其进行结构优化,得到提梁机主梁参数的最优解。用有限元分析软件对优化后的提梁机结构进行强度、刚度及稳定性的验证,结果表明：在满足结构设计的前提下,主梁结构自重减少了11．8％,优化效果明显。