基于遗传算法的切割路径优化

将遗传算法用于求解加工路径优化问题．针对加工路径优化目标，即零件加工轨迹应走过零件所有内外轮廓且路径最短，给出了非确定型的多项式数学模型，并根据优化目标将其简化为点与点之间的优化．用遗传算法对加工路径优化进行了遗传编码，并对75个零件排样进行了计算机仿真计算．仿真结果显示，最优值（37129mm）为初始值（43622mm）的85％，表明该算法可行。     

基于条件风险价值的投资组合优化模型

采用R T Rockafellar和S Uryasev的一种优化算法，构造了一个以条件风险价值代替标准差度量风险的投资组合优化模型．选择沪、深股市6种股票构成一个投资组合，用Matlab软体对模型进行优化计算，得到了该投资组合的有效前沿和投资权重，并与用传统的均值方差模型的计算结果进行了比较．结果表明，这2个模型优化得到的有效前沿非常相近，与国外研究获得的有效前沿图形也非常相似，但这2个模型优化得到的投资权重却有较大差异．     

基于蚁群算法的城市公交线网模型优化方法研究

蚁群算法是一种求解组合优化问题的新型通用启发式方法,城市公交线网模型优化是一个复杂的非线性组合优化问题.本文将蚁群算法用于城市公交线网模型优化问题的研究,建立了城市公交线网的数学模型,该模型以乘客公交总出行时间最短与公交运营投入最小为目标函数,并在此基础上设计了相应的算法.算例证明了该算法在城市公交线网优化中应用的可行性和有效性.     

连续体结构拓扑优化探讨与应用

以连续体结构为研究对象,对拓扑优化的插值方法、求解算法等进行了简单的探讨,将变密度法和优化准则法成功的应用到连续体结构的拓扑优化设计中.应用变密度法建立结构的拓扑优化数学模型减少了设计变量的数量;采用最优化准则法进行求解提高了计算效率.最后计算并讨论了双工况梁和MBB梁的拓扑结构模拟,取得了较理想的拓扑结果,达到了增强刚度、减轻结构质量的目的.     

用整数编码的单亲遗传算法求解组合优化问题

在求解组合优化问题时，有一类问题要使用序号编码GA操作，但采用传统的GA算法操作复杂，计算效率不高．改用整数编码的单亲遗传算法来解这类问题，有其优越性．以组合优化问题中的N皇后为例，说明用此方法使其计算简明、直观、有效．     

配送网络规划蚁群算法

分析了配送网络规划复杂的非线性组合优化问题，以配送网络中的运行费用、设施投资费用及可靠性费用之和最小为目标函数，建立了配送网络规划的数学模型，设计了相应的蚁群算法。应用结果表明该算法的计算结果与实际的配送网络规划线路相符，是可行的。     

多机飞行冲突解决方法研究

飞行冲突的探测和解决是自由飞行的关键问题.结合了人工势场法的蚁群算法可以解决多机飞行冲突.在对飞行冲突解决问题的研究背景和现状作简要介绍的基础上,建立了有约束组合优化的数学模型,提出了用蚁群算法优化人工势场法规划结果的新思路.仿真计算证明算法能在短时间内提供多架飞机理想的冲突解决方案.     

平面张弦梁结构的优化分析

将BP神经网络引入平面张弦梁结构的优化分析,并针对离散变量结构的拟满应力法加以改进,与遗传算法相结合从而构成一种新型组合优化方法,并将该法应用于平面张弦梁结构算例的优化分析,结果表明了算法有效可靠,最后对算法的计算精度和速度进行了讨论。     

基于遗传算法的孔系加工路线优化

在数控机床上对大量的孔进行加工时,加工路线的优化程度将直接影响机床的使用效率.通过对在数控机床上对孔系进行加工的典型工艺路线的分析,建立了加工路线优化的数学模型,利用遗传算法,对孔系加工路线的排序进行了优化计算,并用一个算例证明了该算法的可行性.     

两用燃料发动机点火提前角多目标蚁群遗传算法

针对两用燃料汽车最主要解决的是排放问题,但又不能牺牲超过5 %的动力为代价,构建了发动机点火提前角多目标优化的数学模型,对目标函数动力性能指标转矩和各种排放物进行归一化处理.以两用燃料发动机ECU硬件在环仿真模型和排放试验数据为对象,用蚁群遗传算法对目标函数进行求解,结果表明λt=0.7时的点火提前角作为线性加权和意义下的点火提前角能够在发动机的动力性能和排放性能之间取得很好折衷.综合4种工况点的结果表明:取线性加权和意义下的点火提前角对工况有所改善,对发动机性能有较好的折衷.其中,转矩损失在5%以内,排放中的NOx改善最明显,最大为27.32%;HC次之最大为22.31%;CO改善不大,最大为0.01%.     

三维布局计算方法的研究

布局问题是一个组合最优化问题,众多学者对此进行了深入的研究,并提出了许多算法,算法的选择直接影响布局问题的计算速度和求解精度。本文具体分析了基于规则的启发式算法;传统最优化算法;遗传算法;模拟退火算法;改进模式搜索算法;混合算法的使用场合。     

城市交通连续平衡网络设计问题的GASA混合算法

通过建立城市交通连续平衡网络设计问题的双层规划模型,提出的一种基于遗传算法和模拟退火算法的GASA混合算法,经实例验证其与单一算法相比,具有较高的精确度,且最优解的性能指标有很大改善,在解决大型网络设计问题方面具有明显优势。     

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研究了不确定环境下物流中心的选址优化问题,在随机优化模型的基础上,采用遗憾模型的形式构建了相关问题的鲁棒优化模型。分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型、随机优化模型的关系,并在此基础上给出了求解鲁棒优化模型的两种方法——枚举法和遗传算法。以Visual Studio6.0为平台,以Visual C++为开发语言编写了两种算法的代码,代码中通过调用Lingo9.0来求解确定性优化模型和两阶段随机优化模型。利用上述两种算法对若干算例进行了测试,结果表明,本文给出的算法能够满足问题求解需要,与随机优化模型最优解相比,鲁棒优化模型的最优解对各情景下参数扰动的现象敏感程度更低,因此具有更低的风险。     

求解柔性Job-shop调度问题的混合粒子群算法

针对柔性Job-shop调度问题,提出了一种混合粒子群算法,该算法对设备分配和工序调度采用不同的编码方法和更新方式,提出了基于设备的初始化算法和基于工件序列的初始化算法来提高PSO初始种群的质量,同时提出了4种不同的邻域结构,分别实现了基于此四种邻域结构的模拟退火搜索算法,将它与粒子群算法进行有效混合来提高粒子群算法的局部搜索能力,实验表明HPSO的有效性.     

考虑能耗的铁水联运集装箱装卸设备协同调度

随着集装箱港站铁水联运作业量增大,以及节能减排压力与日俱增,实现港站作业设备的高效调度和低能源消耗间的协同优化将是亟待解决的问题.本文研究了集装箱铁水联运港站中多设备间的高能效协同调度问题,基于混合流水车间调度(HFSS)思想,构建了综合考虑岸桥、集卡、正面吊三阶段装卸过程的协同调度模型,以总完成时间最短和能耗最低为目标,设计了基于遗传算法和模拟退火的混合优化算法.通过实验验证了模型和算法的可行性,证明可以实现高能效利用下的港站设备协同调度优化.     

绿色多式联运随机优化策略

针对速度服从随机分布时绿色多式联运路径特点,探索路径优化策略问题,使用随机优化方法,建立绿色多式联运随机路径优化模型,设计了一种将样本平均近似法和基于优先权的粒子群算法相结合的混合算法求解该模型.结合多式联运实际情况设计数值算例验证模型的有效性,对模型中速度的正态分布与均匀分布和碳排放因子进行较为完整的情景分析,结合实际情况得出当样本规模为600,速度服从均匀分布时,情景3-2运输成本为501.11、碳排放成本为649.07是稳定性较高的理想决策,碳排放因子增为0.8有利于成本的降低.实验结果表明,本文建立的随机优化模型能够较好解决速度服从随机分布时多式联运路径优化问题,为实际多式联运运营提供决策支持.     

求解双目标带时间窗车辆路径问题的蚁群算法

针对运输网络为多重图的双目标带时间窗车辆路径问题设计了蚁群算法.首先,建立了多重图的双目标带时间窗车辆路径问题的数学模型,提出了针对该问题解的搜索空间构建方法,定义了一种综合考虑各优化目标、时间窗和信息素等启发信息的状态转移概率公式. 为了对比说明该算法的有效性,同时设计基于NSGA-II的多目标遗传算法.针对本文算例,对蚁群算法中的各参数进行了敏感性分析,根据分析结果设定算法参数,获得了算例的Pareto最优路径集,同时与NSGA-II算法及相关文献算法针对运行时间、收敛性和群体多样性进行比较.结果显示,本文设计的蚁群算法在这3个指标上均明显优于NSGA-II算法;在相同蚂蚁数量情况下,本文的算法在收敛性和群体多样性方面优于相关文献算法.     

集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化

针对集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化问题，以堆场贝位和船舶贝位翻箱次数之和最小为优化目标，考虑堆场装船要求和船舶适航性等多种约束条件，建立数学模型. 鉴于问题的NP特性，提出混合演化策略算法(HES)求解模型，设计二维实数编码，提出基于力矩平衡和逐列装载的解码方法. 基于三点交叉互换的重组算子，单点突变的变异算子和互换的局部搜索策略对算法进行改进. 通过计算证明，对不同规模算例，HES算法均能求解出较优的贝内配载方案和堆场装船顺序.HES 算法与传统演化策略算法(ES)、粒子群算法 (PSO)、基于规则的启发式算法(HA-MBSCC)进行对比，进一步验证了算法的优越性.     

集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化

针对集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化问题，以堆场贝位和船舶贝位翻箱次数之和最小为优化目标，考虑堆场装船要求和船舶适航性等多种约束条件，建立数学模型. 鉴于问题的NP特性，提出混合演化策略算法(HES)求解模型，设计二维实数编码，提出基于力矩平衡和逐列装载的解码方法. 基于三点交叉互换的重组算子，单点突变的变异算子和互换的局部搜索策略对算法进行改进. 通过计算证明，对不同规模算例，HES算法均能求解出较优的贝内配载方案和堆场装船顺序.HES 算法与传统演化策略算法(ES)、粒子群算法 (PSO)、基于规则的启发式算法(HA-MBSCC)进行对比，进一步验证了算法的优越性.