基于网络拓扑结构的大型船舶电力系统的建模及算法研究

船舶电力系统是船舶动力的重要生命源。本文在网络拓扑的基础上对船舶电力系统进行重构,建立电力系统的重构模型,并通过改进的遗传算法求解最佳组合解,最后通过对故障后的网络拓扑跟踪进行仿真,实验结果表明,本文算法能够满足一级负载和部分二级负载的供电,可行性强。     

单线铁路平行运行图通过能力的遗传算法

在分析单线铁路成对非追踪平行运行图区间通过能力整数规划模型的基础上提出了该模型的遗传算法,经经验,用该算法解决单线铁路平行运行图的区间通过能力计算问题行之有效的。     

用遗传算法解决固定需求交通平衡分配问题

为了提高交通量预测模型的可靠性,利用遗传算法的结构并行性将其用于求解固定需求交通平衡分配问题中。算法设计中采用多维并行交叉、变化的交叉率与变异率、优先策略及目标函数加惩罚项等改进措施,从而大大提高计算速度,减少了交通分配的时间,降低了分配的复杂性,为交通分配问题开创了一条新的途径,同时显示出遗传算法在交通规划中潜在的实用前景。     

关于简单图中对称点的性质

研究了简单图的一些重要性质.     

基于充电预约与分时电价的带时间窗电动车辆路径问题研究

本文考虑充电预约和分时电价,将客运需求的电动车辆路径问题建模为0-1的整数规划模型。模型中目标函数是最小化总运营成本,约束条件主要包括车辆路径约束、分时电价约束、充电预约约束等。基于遗传算法框架,设计了1个求解算法,计算后得出结论：（1）考虑分时电价时,EV充电时间会尽可能集中于电价低谷期;（2）进一步考虑充电预约,EV的总运营成本减少6.74%。     

多周期多供应商铁路备件订单分配研究

研究了多周期多供应商条件下的铁路备件订单分配问题,确定每周期各供应商的采购比例和采购量。考虑了一次性数量折扣,以备件成本最小、质量最优、交付及时为目标建立了数学模型,采用层次分析法确定各目标权重,设计了3种采购比例分配策略。设计了遗传算法对模型进行求解,数值实验验证了遗传算法优于模拟退火算法,并求解得到了每周期各供应商的采购比例和采购量。研究结果对铁路专用线企业进行备件订单分配具有参考意义。     

基于改进NSGA-Ⅱ的破损沉船起吊力优化

沉船打捞工程中,按照工程经验布置的起吊力参数(位置和大小)容易使得破损沉船起吊时的内力(剪力和弯矩)较大,可能导致沉船起吊断裂,尤其当沉船存在破损时,起吊断裂的可能性大大增加。为此,从梁弯曲理论出发,针对沉船起吊时的受力特点建立了以起吊力参数为输入,以内力分布为输出的沉船内力数值计算模型;基于该计算模型,以起吊力参数为优化变量,以内力峰值为优化目标,建立了起吊力参数优化模型;采用改进的NSGA-Ⅱ算法进行优化计算。以某破损沉船为对象,通过MATLAB实现建模与优化计算,结果表明：优化后的剪力峰值下降约22.72%,弯矩峰值下降约16.13%。     

基于人工神经网络和遗传算法的喷水推进泵叶轮和导叶匹配优化方法研究

为提升喷水推进泵的水力性能,对现有水力模型动叶轮和导叶体的叶片几何形状进行匹配优化设计。该文针对影响喷水推进泵性能的叶轮叶片载荷、导叶叶片载荷、积迭位置等参数,采用拉丁超立方抽样方法进行样本空间采样,应用RANS方程对各样本进行定常数值求解,得到泵的性能参数,基于人工神经网络,建立泵设计参数和性能参数之间的映射响应模型,并以效率最高为目标,采用遗传算法进行优化,获得性能优异的喷水推进泵水力模型。该过程迭代循环自动完成,可缩短水力模型的设计开发周期。结果表明：优化后,在保持泵扬程不变的情况下,内流场显著改善,计算设计点效率达到91.8%,经过试验验证后效率达到88.9%,高效区流量范围拓宽15%。     

航空收益管理中多航段舱位控制模型

为了优化多航段舱位控制,提高航空客运收益,将旅客始一终点流按票价由高到低排序,定义旅客始一终点流为决策变量,以各始一终点流需求为约束条件,以航线期望总收益为目标函数,建立了多航段舱位控制问题的随机规划模型,设计了模型求解遗传算法。算例分析结果表明,收益计算结果最大误差为0．34％,结果稳定,模型可行。     

基于代沟信息的可变种群规模遗传算法

针对遗传算法种群规模难以估计的问题,提出了一种基于代沟信息的可变种群规模遗传算法。利用相邻几代群体间的极优解差异信息,在遗传算法发生早熟现象时根据逻辑斯蒂模型来改变种群规模,能以较小的计算代价获得与其它遗传算法性能相近的解。实验结果证明了算法的有效性。