基于道路设计与交通规划的道路选线优化模型

结合道路设计理论与交通规划理论,以地理信息系统为平台,开发道路选线优化模型。该模型是一个费用指向的优化问题,最小化费用目标函数中包括道路建设费用、土方工程费、道路交通诱发的环境污染的不经济费用,OD交通在路网上总走行时间的时间费用等。优化模型首先随机生成新建道路的空间位置候选方案集,并自动设计新建道路的平曲线和竖曲线,计算新建道路的各项工程费用。然后,对变化的路网进行自动拓扑,通过交通量分配得到OD交通在新路网上的走行时间和交通流特征,计算OD交通的环境负荷。最后,在遗传算法中判断候选方案的优劣,直到得到一个最佳的新建道路的空间位置方案为止。     

钢筋混凝土梁遗传算法优化设计

遗传算法是建立在自然遗传学机理基础上的参数搜索方法。通过介绍遗传算法在钢筋混凝土梁结构参数求解中的应用,利用遗传算法对钢筋混凝土梁进行优化,建立钢筋混凝土矩形截面梁的满足约束、造价最低优化模型及相应的适应度函数,采用二进制编码,通过执行遗传算法的选择、交叉和变异算子,实现对结构的优化设计,并分析了算例,成功求解了钢筋混凝土梁结构非线性优化设计模型。实例结果表明:该法可以节省时间,优化结果准确并可以降低造价。     

基于遗传算法的桥梁钢筋砼受弯构件优化设计

探讨了遗传算法在公路钢筋砼受弯构件优化设计中的应用,针对简单遗传算法存在"早熟收敛"的缺陷,采用大变异操作来避免产生局部最优解.数值实验证明,与常规优化方法比较,遗传算法能从搜索空间中的多点出发进行寻优,寻优过程中仅涉及适应度函数的计算与评价,能很好地解决结构优化设计问题.     

基于遗传算法和神经网络的高路堤沉降预测研究

依据高路堤填土施工期路基沉降实测资料,运用遗传算法和人工神经网络构造了预测路基沉降的等时距遗传神经网络模型, 并且对该网络进行了训练以及仿真,对预测结果运用3次样条插值可得到预测时间段内的任一时刻沉降结果,通过和实测沉降结果对比可知遗传神经网络比人工神经网络节省大量的调试时间和计算时间,而且其预测精度优于BP算法和指数拟合方法,显示其明显的优越性.     

基于模糊隶属度曲面的遗传算法图像分割

介绍了遗传算法的发展历史和图像分割的应用现状，分析了基于基本的遗传算法的图像分割方法，并将遗传算法与模糊集理论相结合用于医学图像分割，提出了基于模糊隶属度的遗传算法的医学图像分割方法。并对不同方法，如分割效果、计算代价进行了分析比较。     

沥青稳定碎石基层混合料矿料级配的优化

运用遗传算法与神经网络相结合的方法，以混合料的疲劳性能为目标函数，以矿料的9.5mm筛通过量和矿粉含量为决策变量，对沥青稳定碎石基层混合料的矿料级配进行优化。将优化后的级配曲线与Superpave相应的级配进行了比较，完全满足Superpave级配设计要求。经疲劳试验验证，用优化后的矿料级配成型的马歇尔试件的疲劳寿命最长，说明运用遗传算法与神经网络相结合的方法进行沥青混合料矿料级配的优化是可行的，这种优化方法可以广泛用于解决目标函数无法用显函数形式来表达的复杂的优化问题。     

遗传算法在车牌定位中的应用

提出一种用于车辆牌照定位的新方法。该方法利用遗传算法对图像进行优化搜索，结合区域特征敌意一构造的适应度函数，最终寻找到牌照区域的最佳定位参量。实验结果表明，该方法抗噪声的能力强，提取出的牌照准确、完整具有很好的实用价值。     

基于感兴趣集和遗传算法的模拟退火算法初步研究

本文基于作者所提出的感兴趣集，提出了基于感兴趣订的模拟退火自满ＩＳＳＡ。再基于遣传算法的思想，提出了基于遗传算法的模拟退火自满ＩＧＳＡ。算法ＩＧＳＡ是模拟退火算法的有效改进。     

结构可靠性优化设计的遗传算法

本文针对结构可靠性优化设计问题的特点与计算上的难点，提出遗传算法，文中比较详细地比较了遗传算法的理论基础，遗传算子及工作过程，并对参数选择及其对收敛的影响作了探讨，最后以两个可靠性优化问题作了算例，验证了遗传算法解决此类问题的有效性。     

高速列车横向平稳性主动控制规律研究

提高列车的运行平稳性是机车车辆动力学的研究热点。本文以列车的横向运行平稳性为研究对象,采用面向对象的建模方法,建立了由3节车辆组成的车组横向动力学模型,并将作动器放置在车端构成车端主动悬挂系统。采用轨道不平顺高速谱作为输入,考虑轮轴间时延,运用遗传算法对控制器进行优化设计。研究表明,采用车端主动悬挂系统,运用本文算法,车组的横向运行平稳性得到了提高;当在端部车辆的端部二系悬挂中再并行设置作动器,并采用改进的天棚阻尼器算法后,端部车体的振动得到了有效抑制,整个列车横向运行平稳性进一步得到了改善。