基于地铁车辆维保项目的进度计划优化模型研究

合理地开展地铁车辆维保工作对提高地铁车辆运行安全性以及降低运营成本有十分重要的意义。文章根据地铁车辆维保项目进度计划的特点,建立了"时间-资源"平衡的进度计划优化模型,运用遗传算法进行模型求解,同时实现了工期和资源分配的优化;并对平衡模型及求解方法进行实例分析,验证了模型及算法的有效性。     

基于改进遗传算法的公路混凝土配合比优化

当前公路建设项目中常常存在混凝土配合比设计不合理的问题,当混凝土配合比设计不合理时,不仅无法满足项目对混凝土材料强度和坍落度的要求,也无法保证经济成本。针对这一问题,尝试引入改进遗传算法,开展对混凝土配合比优化的设计研究。通过基于改进遗传算法的混凝土配合比目标函数构建、设置混凝土配合比优化约束条件、搜寻公路混凝土配合比最优解,提出一种全新的配合比优化设计思路。将新的优化设计思路应用到实际的公路建设项目当中,通过对比试验证明,按照新配合比制备的混凝土材料强度等级和坍落度均符合建设要求,且能降低混凝土制备成本。     

基于微遗传算法的超宽带天线(阵)优化

为满足天线的不同设计要求,提高设计效率,采用时域有限差分法（FDTD）,并与微遗传算法（MGA）结合,用于超宽带天线的优化设计.分析表明,用微遗传算法比遗传算法收敛快.以TEM喇叭天线为例证明了该方法的有效性.用FDTD分析了超宽带电磁脉冲经同轴线馈电在平行板传输线和超宽带天线中的传输过程,得到了天线的时域信息.由天线的时域信息计算天线的性能参数,再用归一化的性能参数构造适应度函数,最后用微遗传算法优化天线结构.     

基于遗传算法的烟草物流配送区域划分优化研究

以烟草物流配送区域划分为背景,将烟草物流配送区域划分为若干个配送单元。依据配送单元的需求量、配送成本、配送中心及中转站的固定成本和变动成本,其中变动成本包括配送中心通过大车配送到中转站的费用和配送中心及中转站通过小车配送到户的费用,建立了物流配送区域划分规划的运筹学模型,应用遗传算法设计了编码方式和选择、交叉、变异算子进行计算机仿真求解模型,获得烟草配送区域划分的优化布局方案,说明相应的实际问题。     

机车周转图编制的自适应遗传算法

建立了成对与不成对列车运行图的机车周转图的数学模型和相应的机车最优配置的遗传算法．用单段映射交叉和基于知识的变异方法以及交叉概率，变异概率随个体优劣程度自适应调整策略，提高了局部搜索能力以及收敛和优化性能．以某区段实际运行图为例，用本文方法使机车总消耗时间和需要的机车数分别减少约5．7％和7．7％；用文献中的实例数据计算，与原方法相比，减少了机车总消耗时间．     

一类免疫优化算法及其应用

根据生物免疫系统机理推导出一类数学优化结构模型的免疫算法。此算法结合遗传算法的进化操作和生物免疫中的浓度机制，通过抗体的期望繁殖率实现对抗体的促进和抑制，改善未成熟收敛。该算法用于求解Rosenbrock函数，并且与遗传算法进行了比较，结果表明，该免疫算法不仅收敛，而且具有较高的全局和局部搜索能力和收敛速度。     

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。     

高速公路汽车追尾模型

应用自适应神经模糊推理系统,以两车车速差、跟随车的车速、行车间距为输入量,两车的追尾概率为输出量,建立了高速公路汽车追尾的ANFIS(自适应神经模糊推理系统)概率模型,计算出在不同车速差和行车间距时的高速公路汽车追尾概率.该概率模型为高速公路汽车追尾建模提供了一种新思路,对模型进行实时校正后用于追尾预测,对避免高速公路汽车追尾具有指导意义.     

自适应多项式预测滤波器的新结构与算法研究

(1)提出了一种DCT域二次滤波实现结构及其NLMS自适应算法，并将其用于连续混沌信号的实时预测研究，结果表明：所提出的滤波器结构实现简单、不存在算法收敛性问题；对连续混沌信号的实时多步预测性能明显优于局域法的多步预测性能，这一结果对我们重新认识     

基于神经网络方法的柴油机气缸压力识别

分析了柴油机气缸盖系统激励和响应信号的非线性特性,阐述了基于BP神经网络的柴油机气缸压力识别方法.对测试的振动响应信号进行时域统计平均和低通滤波后,训练BP神经网络,利用自适应梯度下降算法,自适应调节学习速率,提高网络精度,识别柴油机气缸压力.结果表明,恢复出来的缸内压力信号和实测信号十分接近,该方法对柴油机的实时在线控制、监测和故障诊断有重要的应用价值.