改进BP神经网络的城市交通流预测研究

由于交通流预测具有高度的非线性特点,这与BP神经网络能够处理非线性问题的特征相符合。但BP神经网络算法易使解陷入局部极小,而遗传算法的全局优化能力则恰恰可以克服这一缺点。文中将遗传算法应用于对BP神经网络模型的改进来对交通流进行预测。通过对预测数据与实测数据的比较分析,证实了改进后的方法更为有效。     

基于进化神经元算法的堡镇隧道软弱围岩施工弹塑性智能位移反分析

结合宜万铁路堡镇隧道的施工,将BP神经网络和遗传算法引入特长隧道软岩段的施工位移反分析,采用遗传算法自动搜索BP神经网络训练效果最优的参数,建立起反映围岩变形与岩体物理力学参数及初始地应力之间高度非线性、不确定的GA-BP智能模型,然后采用遗传算法在岩体物理力学参数和初始地应力取值范围内,搜索BP神经网络预测围岩变形与实测围岩变形最接近的参数组合,取得反演获得的岩体物理力学参数和初始地应力.从堡镇隧道应用结果来看,这种进化神经元算法反演结果可以满足隧道施工的需要,并为类似工程提供了借鉴.     

基于Fisher距离的新型脑机接口分类器

提出基于Fisher距离测度的线性分类器符合统计学习理论框架的观点,结合主分量分析和遗传算法提出一种基于结构风险最小化（Structural Risk Minimization,简称SRM）归纳原则的分类器设计方法．通过对比遗传算法和穷举法的运算量,阐明所提出的特征提取方法在采用Fisher线性分类器分类时的优势．最后采用所提出的基于SRM归纳原则的方法对一组人脑慢皮层电位数据进行了分类仿真实验,并将结果与该组数据竞赛优胜者的结果进行了对比,性能得到了明显提高．     

应用于质子交换膜燃料电池的数值优化方法

将具有全局搜索能力的遗传算法应用于质子交换膜燃料电池（PEMFC）扩散电极的性能优化,通过对PEMFC单体建立二维稳态数值计算模型,在ISIGHT-FD软件平台上利用径向基函数（RBF）神经网络拟和模型,在相应的设计空间内生成RBF拟和曲面,调用多岛遗传算法（MIGA）对RBF拟和进行遗传搜索,得到了阴极扩散层厚度、孔隙率和渗透率的最优值,通过优化前后的氧气浓度和输出性能比较,表明这些参数可改善气体扩散层的传质性能.     

基于遗传算法的大学校园共享单车调度方法

封闭校园中的共享单车使用者,其出行特征有着独特性,因此需要更具适应性的校园内共享单车调度方案.考虑到课程时刻表安排对校园内大多数使用者出行行为的影响,提出一种考虑课程时刻表影响的基于遗传算法的校园共享单车调度方法,以南京理工大学为例进行实例验证,用MATLAB对算例进行仿真求解,并与现有调度方案进行比较.结果表明,遗传...     

多跑道降落飞机协同调度优化

为了制定安全、高效的空中交通管理战术决策,研究了多跑道降落航班协同调度问题.基于协同决策理念,综合考虑空管、航空公司和机场等因素,提出一种协同航班调度策略,给出了协同调度优化模型.模型在满足安全性和公平性约束条件下,寻求总延误成本最小即功效性最大的调度方案.采用基尼系数建立公平性约束,以处理功效性和公平性之间的关系,并引入当量航班概念来定量分析公平性.针对多跑道航班调度问题的特点,设计了遗传算法予以求解验证.仿真结果表明:该算法总延误成本比先到先服务算法降低了72.6%,最大延误时间减小了50.8%,因此,调度的功效性与公平性得到提高,所提方法有效.     

新的小生境遗传算法在作业车间调度中的应用

普通适应值共享的小生境遗传算法是基于群体内个体适应度的共享,但这种小生境划分一般基于个体适应度、基因空间距离等属性,忽视了群体基因特征之间的关系.因此将生物学中的群体间共享机制引入到小生境遗传算法中,有效地利用了群体中的优良因素,并且利用了精英选择机制,增强了算法的全局和局部搜索能力,实验表明,普通适应值共享的小生境遗传算法在搜索能力和收敛性能上更有效.     

基于遗传算法的列车端部桁架优化设计

为实现列车端部桁架优化设计,提出了一种将ANSYS和遗传算法有机结合的优化设计方法,该方法是将模型用批处理命令流(APDL)描述,在命令流文件中定义优化目标,设计变量及约束条件,然后遗传算法(GA)把ANSYS的前处理模块作为计算黑箱进行后台调用,从而对吸能结构进行优化设计.以桁架为应用对象,给出了该方法对桁架吸能结构优化设计的全过程,证实把遗传算法引入复杂结构的大规模优化计算是可行的.     

带频率约束的车体结构组合优化设计系统

利用遗传算法对代码进行优化操作的特点,研究适应轨道车辆车体结构的优化方法.以重量最轻为目标,离散的截面和板厚为设计变量,应力、指定位移和自振频率为约束,实现了集多种变量、多类约束于一身的组合优化设计,并编制了铁道车辆车体结构专用优化设计系统.     

改进的量子遗传算法在车间调度中的应用

在对车间作业调度问题及其调度方法进行描述的基础上,提出改进量子遗传算法(IQGA)并用于解决车间调度问题,改进的量子遗传算法用路由选择算法来选择染色体,进行编码,并用最优个体来更新量子旋转门,旋转角是自适应调整的,这样使算法更好的收敛到全局最优解,经过仿真,验证了算法的有效性.