基于分类遗传算法的给水管径优化设计

应用分类遗传算法优化设计给水管网,该方法有以下改进:直接以整数对离散的标准管径进行编码;对约束条件进行处理无须采用了惩罚函数;而且因借助于强大的管网水力求解器epanet,能处理大规模优化问题.最后以一经典算例验证了该方法的良好特性.     

退火遗传算法优化的神经网络在销售预测中的应用

将遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化的神经网络应用到制造企业的销售预测中.预测采用三层前馈神经网络,其中神经网络的连接权重和节点阈值的确定使用GA和SA算法相结合的优化学习策略.GA采用实数编码, 把要确定的神经网络连接权重和节点阈值作为基因串.实例数值计算表明该种算法的神经网络的学习速度和预测精度都比单纯BP算法得出的结果好,适合于制造企业的销售预测.     

基于遗传算法和模拟退火算法的制造企业伙伴选择

针对制造企业的虚拟企业问题建立了伙伴选择的多目标模型.为了更好地解决该问题,通过分析遗传算法和模拟退火算法的各自特性,提出了将遗传算法和模拟退火算法两者结合来进行求解.同时,通过实例仿真结果表明了该模型和算法的可行性和正确性.     

基于改进遗传算法的物流配送点选址问题研究

在已知物流配送点数目的条件下,以最低送货运输费用为目标,利用最小二乘法推导出多物流配送点的选址模型及其迭代算法;根据遗传算法的基本思想,设计了求解已知物流配送点数目条件下的选址和物流服务分配问题的遗传算法.通过实例证明该模型及算法具有较好的应用价值.     

粗糙环境下立体运输问题模型与算法

立体运输问题是传统运输问题的重要扩展之一.立体运输问题中包括3种约束:资源约束,需求约束和运输方式的容量约束.费用为粗糙参数的立体运输问题称为粗糙立体运输问题.基于信赖性理论和不同的决策准则,对具有粗糙立体运输问题建立粗糙期望值模型,机会约束规划模型及相关机会规划模型,并设计了求解粗糙立体运输问题的遗传算法,最后给出了一个算例.     

博弈模型下小汽车尾号限行方案优化

为揭示不同尾号限行方案在实施过程中的效果,得到令政府和小汽车拥有者都满意的限行方案,研究基于效用函数和博弈论模型的尾号限行方案制定方法。首先,在分析政府和小汽车拥有者的动态博弈过程基础上,分别定义政府和小汽车拥有者的效用函数;然后,构建小汽车尾号限行方案的非合作动态Stackelberg博弈模型;最后,设计基于种群多样性控制策略的遗传算法,并利用Python对所建模型编码求解。以兰州市为例进行模型验证,研究表明,优化尾号限行方案下小汽车拥有者的平均出行成本基本没变化,政府的平均社会效用值提高1.062×10⁷。因此,依靠理论模型制定的小汽车尾号限行方案,不仅具有充分的理论依据,还能更好发挥限行方案功效。     

基于遗传算法的船艇冷库模糊控制仿真研究

船艇冷库温度的精确数学模型难以建立,针对传统PID控制精度不高和常规模糊控制获取控制规则和隶属度函数方法的不足,提出利用遗传算法对船艇冷库模糊控制系统的控制规则和隶属度函数进行优化,通过仿真表明,该算法能够使模糊控制系统的控制品质得到较大的改善和提高。     

有轨电车简单悬挂接触网分段绝缘器常见问题分析及解决措施

分段绝缘器是接触网相邻供电区段实现电气隔离的重要的绝缘部件。分段绝缘器使接触网分为若干个相互绝缘的供电单元,增加了接触网的可靠性,在接触网发生故障时,可缩短故障范围、减小故障影响,也使接触网检修更加灵活。以上海松江有轨电车的应用为案例,分析了分段绝缘器严重拉弧和异常磨耗问题,并提出了相应的解决措施。     

基于遗传算法的模糊控制器设计

研究了基于遗传算法的模糊控制器的设计,用以解决生产过程中的实际问题.在具体实施中,首先解决了模糊控制器的设计问题.其次,对如何利用遗传算法对模糊规则寻优的问题进行研究,通过遗传算法,设计和动态优化模糊控制规则.解决模糊控制器的瓶颈问题.     

在遗传算法基础上建立摩托车骑乘者操作模型

运用MATLAB软件的SimMechanics机械建模工具,建立了摩托车车身模型和骑乘者操作模型,同时也为摩托车运转模拟模型建立了1个在最优化方法中使用GA的模糊控制器,并应用该控制器进行模拟运行。