遗传算法在MATLAB环境中的实现

探讨了在ＭＡＴＬＡＢ环境中实现遗传算法仿真的方法，并以一个简单的求函数最值的问题作为遗传算的应用实例，说明遗传算法的全局寻优性及用ＭＡＴＬＡＢ实现仿真的可行性。     

基于改进遗传算法的可变信息标志选址优化研究

随着城市化进程的不断加快,交通拥堵已成为亟待解决的社会问题,实践表明可变信息标志(VMS)布设位置对于诱导拥堵路段上的交通流量、缓解交通拥堵、提高整个交通诱导系统的效率至关重要.在考虑道路交通流量、交通拥堵指数以及可变信息标志发布信息的衰减程度对VMS选址影响的基础上,考虑可替代路径的诱导比率、绕行时间以及布设VMS所需的成本对VMS选址的影响,然后综合VMS的效用和总成本2个因素,采用最大效用与最小成本之比的形式构建了VMS选址优化的双目标规划模型,分别采用传统的遗传算法和改进的遗传算法对构建的模型进行求解,最后以西安市南二环路为例进行实例分析.结果表明,当设置4块VMS时效果最好,最优布设路段为10,13,15,17.与传统的遗传算法相比,改进的遗传算法陷入局部收敛的次数由21次减小到6次,且收敛速度更快;模型的最优解与现状VMS的布设情况相比函数适应度值更大,表明其布设效果更好,验证了模型的有效性.      

浅析高职汽车运用与维修技术专业群的组群逻辑及面临的机遇和挑战

按照教育部、财政部发布的《关于实施中国特色高水平高职学校和专业建设计划的意见》要求,中国特色高水平专业群建设的内涵在于"引领改革、支撑发展、中国特色、世界水平"。它的组群逻辑不是根据教育部发布的专业目录大类进行归类,也不是相近专业间的简单拼凑,而是根据区域经济产业链的前瞻性发展和人才需求进行的整合。贵州交通职业技术学院构建的"汽车运用与维修技术(西部山区智能交通)"专业群正是基于西部山区智能交通前瞻性发展的需要,沿着"产业需求在哪里?产业需要我做什么?     

基于遗传算法的多目标决策方法

针对多目标决策问题的特点,构造了一种新的动态规范化方法,在此基础上,给出了矩阵编码策略,适应度函数,选择算子,交叉算子和变异算子,实验表明,本文的算法对多属性决策问题有较好的计算效果。     

长大隧道软弱围岩施工大变形智能预测方法

长大隧道软弱围岩段施工大变形预测是保证长大隧道施工安全和工程质量的重要措施。结合宜万铁路堡镇隧道工程，运用BP神经网络和遗传算法进行长大隧道软岩段施工大变形预测。采用遗传算法自动搜索使BP神经网络训练效果最优的网络参数，形成能够反映变形与时程高度非线性和不确定关系的GA-BP算法，建立预测智能模型。将预测时间点输入此智能模型，由BP神经网络优异的泛化性能获得该时间点的变形预测值。堡镇隧道应用结果表明，GA-BP算法具有很高的预测精确度，对连续5d隧道变形预测的最大误差仅为6．68％，完全满足长大隧道软岩段施工大变形预测的需要。     

扣件式钢管支架在山区公路跨铁路桥梁施工中的应用

扣件式钢管支架具有使用灵活、拆卸方便、结构简单实用等特点,在山区公路常规桥梁施工中发挥了重要的作用.文章通过对钢管支架的技术性能和结构优化的探讨,使其在山区公路跨铁路桥梁施工中更加合理地运用,同时为钢管支架的使用提供科学依据.     

蚁群算法与遗传算法结合使用方法论

自然界有很多动物和植物的本领值得我们学习,这就是仿生学的由来。蚁群算法就是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模拟而得出的一种仿生算法。在蚁群寻找食物时,它们总能找到一条从食物到巢穴之间的最优路径。这是因为蚂蚁在会在路径上释放出一种特殊的信息素。最优路径上的激素浓度越来越大,最终整个蚁群找出最优路径。遗传算法也是参考生物进化的过程演化而来的一种随机搜索方法。两种算法具有很好的互补性。     

内河大型船舶快速性能及结构力学特性综合优化方法研究

建立了内河大型船舶快速性能及结构力学特性综合优化的数学模型,基于并行算法、遗传算法和分层思想,构造了一种基于敏感变量分段的分层并行遗传复合算法,并将其应用于求解此类综合优化计算问题.对于内河大型船舶快速性能及结构力学特性综合优化问题,进行了遗传算法或并行遗传算法及其分层并行遗传算法的大量优化计算,结果表明:该复合算法不但能有效地克服遗传算法的早熟问题,而且计算可靠、效率高;为内河大型船舶设计方案的综合评估及综合优化船型设计准备了前提条件.     

基于链接图法和遗传算法的航路规划

航迹规划对军用飞行器完成任务具有重要的意义。链接图的特点是简单明了，文章针对链接图法进行航路规划的不足，使用遗传算法进行再次优化，使该航路满足了性能要求。最后给出了仿真，反正结果表明该方法的可行性。     

基于遗传算法的地铁列车自动驾驶控制算法研究

轨道交通列车运行曲线的控制是轨道交通列车自动化的核心技术。通过提出改进的遗传算法来设计列车ATO（列车自动驾驶）控制算法，使用某城市地铁列车参数建模，编制实用的遗传算法生成列车时分控制曲线的程序，并进行计算机仿真，仿真的结果达到了：输出时间与给定的定时值完全一致；能耗比节时模式降低56%；停车点精度｜x｜=14cm，小于规定值（25cm）；最大速度小于规定值；具有较高的全局适应度。表明算法效果良好、性能优越。