基于遗传算法的车用空—空中冷器设计研究

以某车用增压柴油机的空—空中冷器为研究对象,应用遗传算法对其进行优化设计,提出了快速获取中冷器最优化芯体结构的方法。通过样品的风洞试验发现,优化计算的结果与试验结果吻合良好。表明使用该方法设计的中冷器,其传热系数最大可提高19.3%。在中冷器的设计方面具有明显的优势,为同类中冷器产品的优化设计提供了参考。     

面向对象的交通网络分布式仿真并行数据结构

采用面向对象设计思想和交通并行仿真建模理论，对交通网络分布并行仿真系统数据结构进行分析。通过C＋＋语言环境下类定义的方式建立交通网络各元素的对象，并分别对其成员变量与成员函数进行描述，准确表达交通网络节点与路段之间的关系。根据标准模板库函数建立交通网络仿真的共享并行数据结构，并利用SQL数据库技术进行并行数据结构的存取，以减少对内存资源的占用，方便各仿真单元对网络数据的同步访问。最后以24个交叉口组成的交通网络为例进行仿真，仿真结果表明，其速度提高了3．5倍。     

用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题的研究

建立了配送车辆调度问题的数学模型，针对传统遗传算法对复杂问题搜索效率低，易陷入“早熟收敛”的缺点，构建了求解配送车辆调度问题的单亲遗传算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题，可以取得比传统遗传算法更优的结果。     

利用改进交叉算子的混合遗传算法求解VRPTW

设计了一种改进的混合遗传算法求解带有时间窗、有车辆重量限制的车辆优化调度问题（VRPTW），根据问题的实际情况，建立了数学模型，提出了改进的交叉算子，丰富了种群的多样性；并结合模拟退火算法的思想，对染色体的适应度适当变化，改善了传统的遗传算法容易“早熟”的缺点，加强了染色体的局部搜索能力。     

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。     

微观交通分布式并行仿真系统设计与效益分析

为了提高交通网络仿真的速度和效率,从挖掘交通网络仿真的并行性出发,设计了分布式并行仿真系统的结构和仿真算法,通过比较选择PVM(Parallel Virtual Machine)作为并行计算的编程环境,提出基于车辆数的网络分割算法和数据时钟同步的通讯方式,使并行仿真达到负载平衡。用程序执行时间、加速比、并行效率和可扩展性4个测度指标来评价算法的并行效益,并以24个交叉口组成的交通网络为例,应用设计的并行算法在不同处理器数目下进行仿真。试验结果显示并行仿真速度比串行仿真提高了3.5倍,因此,这种并行算法提高了交通网络仿真的速度和效率,为实现更大规模的交通仿真奠定了基础。     

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。