遗传算法在船舶转向控制系统中的应用与优化

在海事领域中,船舶海上安全航行始终是人们关注的重点。海上交通安全为经济增长和国际商品贸易发展、人员运输往来提供了必要前提。然而,伴随海运贸易运输量的逐渐增加,海上交通事故的发生几率明显增加,造成了严重的事故影响且后果不堪设想,不仅经济损失、人员伤亡惨重,同样也污染了海洋环境。为此,船舶海上航行的安全性逐渐突显出来。其中,船舶转向控制系统在行驶安全中发挥重要作用,能够有效控制船舶转向,准确规避障碍物。在设计船舶转向控制系统中,将遗传算法引入其中,可以进一步优化系统性能,经济价值巨大。     

改进遗传算法的杂货船装载优化方法分析

针对传统优化方法空间利用率不足这一问题对杂货船的装载问题进行研究,在分析杂货船装载特点的基础上,建立以空间利用率为目标的装货数学模型。在此基础上,同时分析启发式算法和遗传算法获得改进遗传算法,基于改进遗传算法设计一种新的杂货船装载优化算法,并通过实验验证了该算法的有效性和实用性。以文献经典中的一组测试数据为例,对同类型算法进行对比分析。结果表明,基于改进遗传算法的平均空间利用率为98.56%,与其他算法相比具有明显的优势。     

基于GA-BP和小波-SVM算法的风电场短期功率预测

风力发电过程中的功率预测问题是制约风力发电发展的重要因素。针对单一传统神经网络易陷入局部最优的问题,提出了利用信息熵原理把遗传算法优化的BP网络和小波-支持向量机2种算法进行组合预测,结合华北某风电场提供的历史功率数据和数值天气预报数据对未来48 h功率进行预测,仿真结果表明,该组合预测方法的预测精度比单一预测模型的预测精度高,效率高,具有一定实用价值。     

地铁网络服务韧性评估与最优恢复策略

针对已有基于拓扑效率的地铁网络韧性指标无法反映地铁运营实际的不足，构建考虑线 路流量影响的路网服务效率指标和基于服务效率的路网服务韧性指标，以及基于路网服务效率 的节点重要度指标；提出以路网服务韧性最大化为目标的优化模型，并基于遗传算法求解模型获 得最优恢复策略。算例结果表明：分别以服务效率和拓扑效率作为路网性能指标，获得的失效节 点恢复次序明显不同；蓄意攻击下，最优恢复策略获得的路网服务韧性分别比基于重要度的优先 恢复策略、基于节点度的优先恢复策略和随机恢复策略高16.76%、72.11%和86.21%。上述结果 表明，必须根据地铁运营实际合理选择路网性能指标和恢复策略，否则可能得到次优甚至明显偏 离实际的方案，无法实现预期目标。     

基于改进遗传算法的公交线网整体优化方法

先进公交系统(APTS)足智能交通系统(ITS)的重要组成部分，也是目前的研究热点问题。本文讨论的公交网络优化问题则是实现先进公交系统的先决与基础。然而，对于实际规模的问题，传统的技术难以经济有效的解决。为此，我们提出了新的优化模型，设计了改进的遗传算法用以求解该模型。改进的算法有两个特点：基于优先级的编码和多染色体的结构。     

基于遗传算法的最大熵模型交通分布的求解

将遗传算法应用于求解最大熵模型的交通分布问题中，从而提供了一种求解简单的方法，降低了熵模型求解分布问题的复杂性。为利用最大熵模型进行交通分布开创了一条新的途径，同时显示出遗传算法在交通规划中的实用前景。     

遗传算法在制造网格资源调度中的应用

在网络化制造环境下为解决制造网格中的资源调度问题，提出了基于遗传算法的网格资源调度算法。结合用户对多目标优化问题的要求，设计了基于遗传算法的制造网格资源调度算法。该算法将多目标优化问题转化为单目标优化问题，并以数字制造业中零件加工过程的资源优化调度为算例，验证了算法的有效性。     

成组生产计划与调度的集成模型及遗传优化

基于2工序成组生产系统的生产量与作业顺序的优化模型，扩展并建立了成组流水线上多品种多工序加工时生产计划和调度的集成模型．针对这一模型的特点，提出了1种二进制编码与有序编码相结合的2层次遗传优化方法．最后给出了计算实例，计算机模拟结果说明了这一方法的有效性．