基于遗传算法的多移动机器人路径规划

针对已知环境下多移动机器人路径规划问题,提出一种基于遗传算法的规划方法.该方法采用合理的适应度函数,能够引导有碰撞危险的多个机器人选择让自己都右转(或左转)的路径点,避免了多移动机器人避障死锁的问题.仿真结果验证了方法的有效性.     

基于改进遗传算法的城市交通信号控制

基于分析城市交通交叉路口交通信号控制,建立以汽车延时最短、有效绿时和饱和度为约束的非线性模型,通过改进遗传算法,得到固定时间内的最优方案,经过计算得到最佳的效果。     

铁路轨道不平顺预测模型研究与应用

在保障列车行车安全的前提下提高维修效率和减少经济开支具有重要意义。为此,利用综合轨道检测车检测的历史轨道不平顺动态检测数据TQI值进行科学合理的分析,建立一种基于数据选择向量的非等时距灰色模型和神经网络理论相结合的预测方法,对实际线路轨道不平顺值进行预测,相对误差分别为2.63%、2.516%和2.025%。将预测模型应用在年度轨道状态最优综合维修计划的编排中,以养护维修时间和维修地点为决策变量,以年度轨道不平顺平均值最小为目标函数,在考虑了一系列约束函数的情况下,建立了利用遗传算法求解最优解的辅助决策模型。实验结果表明,该方法提高了预测精度,具有较好的实用性,能够快速地编排出线路的年度养护计划。     

基于多目标遗传算法的地铁列车定时节能算法研究

针对地铁列车定时节能复杂多目标优化问题，建立以节能和准时为优化目标的列车定时节能模型，采用多目标遗传算法求出一组最优驾驶策略解。该方法通过具体分析列车行驶过程中的不同受力状态，充分考虑限速、最大加速度、定点停车等约束条件，采用分解协调的思想将复杂的多目标优化问题分解成多个阶段子问题，通过线性加权和多次迭代，求出最优解。最后通过算例和仿真结果表明该算法的有效性。     

电力监控系统中自适应模糊聚类算法的应用

船舶电力监控系统对于船舶的航行非常重要。本文针对C均值模糊聚类局部最优解的情况,从遗传和进化的角度出发,利用遗传算法对其改进,提出基于遗传算法的自适应模糊聚类算法,并将其应用于船舶电力负载监控中,最后通过实验对比说明本文改进算法的有效性。     

基于旅游资源整合的高速公路网络双层规划模型及实例研究

将高速公路资源整合到旅游交通网络中,是当前高速公路网络规划的趋势和方向。基于此,从旅游资源整合的角度出发,建立了基于旅游资源的高速公路网络双层规划模型;然后,研究了模型的求解方法,采用遗传算法,并用Matlab编写了求解的算法程序;最后,给出黑龙江省高速公路网络规划的实例研究,论证了模型的可行性和合理性。     

载人潜水器水平面动力学模型系统辨识

系统辨识是一种通过测量并分析输入与输出响应的数据,建立系统数学模型的方法.基于最小二乘准则,以收缩映射遗传算法为辨识算法,对载人潜水器水动力系数进行辨识,获得了水平面动力学系统数学模型.通过某型深海载人潜水器的运动仿真试验,有效地验证了该种建模方法的正确性.     

改进型遗传蚁群混合算法求解旅行商问题

针对原有遗传蚁群混合算法的遗传算法特性不突出,容易过早收敛的缺陷,提出一种带有基因数量控制的遗传蚁群混合算法,有效地提高了遗传算法部分的基础基因数量,提高了全局最优解能力.通过动态分析基因适应度,生成动态变异概率,提高了最优解的生成概率.精英交叉原理的使用,能保护优秀基因不受交叉变异的影响堕化.     

基于遗传算法的公交车辆智能排班研究

运营车辆智能排班是公交车辆智能调度需要解决的典型问题之一。它可以描述为：通过某种智能化的算法,在有限的算法步骤内,找出所有满足约束条件的排班方案中的最优方案或接近最优的方案。作者针对公交排班的特点,对遗传算法的各个算子进行了专门化处理并进行了大量的试算。结果表明,遗传算法对解决公交车辆排班问题是有效的。     

遗传算法在集中管理式Web缓存系统的应用

本文对集中管理式Web缓存系统进行了改进,应用遗传算法寻找下栽的最优路径,既解决了传统的Web高速缓存(Web Caching)中存在的各缓存服务器之间因不断对话而牺牲不必要带宽的问题,又增加了下栽速度．