基于遗传算法的岩土工程位移反分析研究进展

阐述了基于遗传算法的岩土工程位移反分析方法的基本原理,介绍了遗传算法在岩土工程反分析中的应用现状,分析了存在的不足,指出与其他智能算法的结合是其发展的方向。     

基于激励约束机制的公路工程项目管理协调研究

研究公路工程项目管理中业主与承包商问的协调问题.在对业主和承包商间关于公路工程项目质量、工期、成本博弈关系分析的基础上,提出了基于激励约束机制的公路工程项目管理协调理论,建立了以各个工序间网络图关系约束基础上的业主与承包商关于公路工程项目质量、工期、成本博弈的双层规划模型,其中上层为业主追求激励强度效用值最大化模型;下层为承包商追求工程效益最大化模型.采用遗传算法对其进行优化求解,具体的工程项目仿真结果表明:按照"固定基本总价款+奖罚"的方式建立业主对承包商的激励约束机制,可实现以提高工程质量为主目标的业主与以经济效益为主目标的承包商间的协调,是提高公路工程管理水平的有效方法.     

Regularization method and immune genetic algorithm for inverse problems of ship maneuvering

Ship maneuverability, in the field of ship engineering, is often predicted by maneuvering motion group MMG) mathematical model. Then it is necessary to determine hydrodynamic coefficients and interaction force coefficients of the model. Based on the data of free running model test, the problem for obtaining these coefficients is called inverse one. For the inverse problem, ill-oposedness is inherent, nonlinearity and great computation happen,and the computation is also insensitive, unstable and time-consuming. In the paper, a regnlarization method is introduced to solve ill-posed problem and genetic algorithm is used for nonlinear motion of ship maneuvering. In addition, the immunity is applied to solve the prematurity, to promote the global searching ability and to increase the converging speed. The combination of regnlarization method and immune genetic algorithm(RIGA) applied in MMG mathematical model, showed rapid converging speed and good stability.     

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。     

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．     

一种多车型多货物配装问题的模型与算法

针对大型配货中心的配装问题,在货车容积和载重的约束条件下,建立了一种多车型多货物配装问题的数学模型.同时引入退火单亲遗传算法求解此模型,在遗传算法中引入启发式策略和模拟退火选择操作,克服了传统遗传算法搜索能力差,收敛速度慢的缺点.试验结果表明：算法在求解配装问题时是有效的.     

基于用户剩余的双层拥挤收费模型及算法

拥挤道路收费作为交通需求管理的一种有效措施在许多国家和地区开始提倡。基于用户剩余的拥挤道路收费问题,建立双层规划模型,设计求解双层规划模型的遗传算法,结果表明,双层规划模型能有效解决复杂的拥挤定价问题,遗传算法收敛较快,容易满足计算精度要求。     

投影寻踪模型评价轨道网规划方案研究

为避免主观评价方法的局限,采用基于样本数据驱动的探索性数据分析原理的投影寻踪模型对轨道网规划方案进行综合评价;给出该模型的建模步骤,并采用实码加速遗传算法实现该模型的求解.采用投影寻踪综合评价模型将轨道规划方案多维评价指标集合成一维投影评价值,根据投影值结果对规划方案进行排序,根据投影方向向量值对各评价指标对综合评价值的贡献程度进行了分析.对综合评价定量判断结果通过与方案定性分析的对比,表明该方法符合实际决策要求,模型可靠适用.     

荷载模糊模式识别中的应变传感器优化布置

根据遗传算法的多目标优化方法和结构荷载模糊模式识别的原理,提出了一种应变传感器测点的优化方法.根据各点应变的变异系数和线性相关性,确定了测点的候选集;采用混合遗传算法,对测点的选择进一步优化;以钢牛腿结构为例,进行了模型数值仿真分析.结果表明,采用优化后的测点,钢牛腿结构荷载的大小和作用位置的识别精度得到了很大的提高.     

基于贪心策略的混合遗传算法在TSP中的实现

由于标准遗传算法初始种群是随机产生的,可能导致算法的收敛速度较低,并陷入局部最优解.为了解决这一问题,提出了一种改进的遗传算法.改进后的遗传算法先用贪心算法产生初始种群,使算法能够更快地达到最优解.选择操作时采用竞标赛方法,在每代进化结束后立即采取了末尾淘汰机制,从而使适应度高的个体被选中的概率增大.并用模拟退火算法改善其局部搜索,通过仿真实验可以看到,提出的邻近倒位变异以及新的非零递减自适应函数可以进一步提高算法的运行效率.