改进原对偶遗传算法在搜索边坡最危险滑动面中的应用

文章基于janbu条分法,提出一种改进的原对偶遗传算法,并开发出相应的计算程序,自由搜索边坡任意形状最危险滑动面,求解其最小安全系数。通过工程实例验算证明,改进原对偶遗传算法是一种值得推广的边坡稳定性分析方法。     

采用蚁群算法求解铁路空车调整问题

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,针对空车产生总数和空车需求总数相等的平衡运输问题,建立以空车走行公里数最小为目标的空车调整数学模型,应用蚁群算法求解铁路空车调整问题。对有3个空车产生地点、4个空车需求地点的240辆空车平衡运输的算例,采用蚁群算法求解,得到2种目标结果最优的调整方案,可见该算法结果具有多重性,可以适应不同的调整需求。将其计算结果与分别采用最小元素法、西北角法、神经网络法及遗传算法所得结果进行比较,表明采用蚁群算法精度高、参数少、运算过程简单、模型易于理解和维护。采用蚁群算法求解空车调整模型可以用于全路、路局等的空车调整问题求解。     

公路隧道多竖井送排式通风计算方法与实践

文章从公路隧道纵向通风计算特点分析入手,根据流体的连续性原理对单竖井送排式通风计算公式进行了扩展,提出了多竖井送排式通风计算方法,利用这种方法能够求出多竖井送排式通风中各段隧道最经济的设计风量,通过编程并实施,证明其具有很大的实用价值。     

基于遗传算法的集输管网井组划分

通过对油田集输管网的分析研究,建立了基于产量距离之和最小的井组最优划分的数学模型,并采用基于整数编码的遗传算法对模型进行了求解.实例计算表明:建立的以产量距离之和最小为目标的数学模型更能反映集油管网投资的经济性,采用基于整数编码的遗传算法进行求解,其寻优效益高,且收敛性和稳定性也较好.最后求得的产量距离和为18 937.93 km·t/d,比文献[2]中的划分结果小1 381.07 km·t/d.     

GIS中基于栅格转换的缓冲区生成算法

缓冲区生成是GIS中非常重要的一种分析方法,现有的算法数据量大、运算效率低.在"DEComGIS的研究与开发"课题中我们运用栅格转换来实现缓冲区生成,实践证明该算法是有效的.     

基于蚁群算法的维修保障资源应急调度研究

在保障资源损毁后,将现有保障资源整合成机动保障小组,按照一定的机动路线巡回实施支援保障,可以最大限度的节省现存保障资源,提高保障效能。实施机动巡回的资源调度,需要确定机动保障小组的数量以及机动的路线,这类问题可归结为带约束条件的组合优化问题。应用蚁群算法建立了机动巡回保障优化数学模型,给出了算法的实现步骤。案例结果表明,该算法可以快速、有效求得巡回保障的优化解,得到巡回保障过程中的较优方案。     

船用柴油机混合能源系统配置优化

考虑新能源的间歇性以及船舶电力系统负载的突变性和波动性,本文首先根据船舶航行中经纬度和海上环境的变化对新能源的参数进行修正,然后构造同时计及成本与使用寿命的船用柴油机混合能源系统优化配置目标函数,再利用人工蜂群算法进行优化,从而获得最佳的系统配置。船舶航行实测试验验证该方法的可行性,同时表明了它比陆地上传统方法具有更好的优化配置性能。     

基于蚁群算法的煤炭运输优化方法

蚁群算法是指通过人工模拟蚂蚁搜索食物的过程来求解运输优化问题的一种算法。给出蚁群算法模型及算法步骤。研究一种带容量限制和考虑损耗的煤炭运输数学模型的优化计算,并给出算法步骤。运用蚁群算法对某一钢铁企业煤炭运输问题进行优化计算,计算结果符合实际生产情况。     

基于"stretching"技术的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种随机的全局优化搜索方法。本文系统的介绍了粒子群优化算法和"Stretching"技术并提出了基于"stretching"技术的粒子群算法,然后用标准测试函数对新算法进行了实验。实验结果表明新算法在解的收敛性和稳定性等方面优于基本的粒子群优化算法。     

基于人工神经网络的船用主柴油机故障诊断

本文基于人工神经网络（ＡＮＮ）理论，针对船用主柴油机的故障诊断问题，介绍了多重神经网络（ＭＮＮ）诊断模型及其算法，研制了系统仿真软件。