Multi‐objective highway alignment optimization using a genetic algorithm

The available highway alignment optimization algorithms use the total cost as the objective function. This is a single objective optimization process. In this process, travel‐time, vehicle operation accident earthwork land acquisition and pavement construction costs are the basic components of the total cost. This single objective highway alignment optimization process has limited capability in handling the cost components separately. Moreover, this process cannot yield a set of alternative solutions from a single run. This paper presents a multi‐objective approach to overcome these shortcomings. Some of the cost components of highway alignments are conflicting in nature. Minimizing some of them will yield a straighter alignment; whereas, minimizing others would make the alignment circuitous. Therefore, the goal of the multiobjective optimization approach is to handle the trade‐off amongst the highway alignment design objectives and present a set of near optimal solutions. The highway alignment objectives, i.e., cost functions, are not continuous in nature. Hence, a special genetic algorithm based multi‐objective optimization algorithm is suggested The proposed methodology is demonstrated via a case study at the end.     

基于HMM-SVR的船舶动力设备故障模式识别与状态预测研究

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。     

基于AIGA-WLSSVM的埋地管道腐蚀速率预测方法

为了降低埋地管道腐蚀影响因素之间的复杂相关性,提高腐蚀预测精度,文中提出一种基于自适应免疫遗传算法-加权最小二乘支持向量机(AIGA-WLSSVM)的埋地管道腐蚀速率预测建模方法,并采用AIGA优化模型参数,进一步提高模型的学习能力和稳定性。最后通过实例分析验证了AIGA-WLSSVM建模方法在埋地管道腐蚀速率预测中的可行性和有效性,为埋地管道的检修与更换提供参考。     

遗传算法用于控制器参数的满意优化

对于控制器参数的多指标优化问题，提出了一种新型优化设计方法。通过分别设计的各个性能指标的满意度函数，反映出各性能指标对控制系统的具体要求；并用综合满意度函数的设计，反映出对控制目标的综合要求。由此给出了一种优化模型。应用遗传算法自动搜索，实现控制器参烽的优化。仿真实验效果良好，表明了本文方法的灵活实用性。     

考虑动态定价的煤炭调运方案优化研究

煤炭坑口价格的变化与市场供求有重要联系.本文在煤炭坑口价格动态定价的基础上,以煤炭产地和消费地间的煤炭调运量为决策变量,以煤炭流通过程中的总费用最小化为目标,分别构建了煤炭调运系统优化模型和考虑消费者竞争的煤炭调运优化模型,设计了遗传算法和Floyd算法相结合的求解算法.以我国内地煤炭调运问题为案例,分析了价格变化特性、可调出量与消费量比例等因素对煤炭调运方案的影响.结果表明,考虑消费者竞争时煤炭流通广义费用更低;随着煤炭可调出量与消费量比的增加,动态价格较固定价格的煤炭流通广义费用下降更快.     

战场抢修多目标多分队调度优化研究

基于多目标的战场抢修分队调度优化问题一直以来是装备指挥管理部门关注的问题之一.通过约束转换,确立了采用遗传算法进行多目标优化调度的模型,并详细地说明了遗传操作方法的设计,实例验证了遗传算法在多目标多分队调度问题处理过程中的有效性.     

载人潜水器耐压球壳的多目标优化设计

采用基于响应面(RSM)近似模型和遗传算法(GA)对某深海载人潜水器耐压球壳进行多目标优化设计。首先建立深海载人潜水器耐压球壳的结构优化模型,通过试验设计(DOE)获得设计目标的响应特性,拟合得到响应面近似模型,最后采用Pareto遗传算法对响应面模型进行多目标优化求解,得到潜水器耐压球壳的优化设计方案。     

基于推理映射的云模型控制器研究

介绍了云模型的基本概念和规则推理,分析了云模型推理映射关系,设计出基于线性映射关系的云模型智能控制器,并与相同推理规则的模糊控制系统进行了对比。仿真结果表明该控制器具有较强的鲁棒性。     

船舶六自由度转台电液伺服系统参数整定方法

针对船舶六自由度转台电液伺服系统的参数整定问题,提出一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑了系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用多目标遗传算法求出Pareto最优解。使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法（TOP—SIS）进行多属性决策（MADM）研究。计算了转台电液伺服控制的数值算例,结果表明本文提出的联合方法通用性好,所设计的PID性能优异,适合工程实际应用。     

基于进化神经网络的超声回弹综合法火灾后混凝土强度的评定

基于火灾高温后混凝土强度的评定是判断火灾后建筑结构损伤程度、剩余承载力的重要依据,设计了一个进化神经网络模型,用遗传进化算法优化RBF网络的连接权和网络结构,并将其应用于火灾后混凝土抗压强度的评定,给出了混凝土强度测试的实验方法。研究结果表明,所提出的进化神经网络比回归计算方法具有更高的识别精度和较强的实用性。