基于遗传算法的交货期Job-shop调度问题研究

研究遗传算法求解非传统的交货期Job-shop调度问题,其染色体编码采用基于工序的编码。为了减少搜索空间,利用插入式贪婪解码机制将染色体解码至主动调度。为了克服传统遗传算法易于早熟收敛的缺点,运用一种优先交叉操作POX(precedence operation crossover)和设计了一种子代产生模式的遗传算法。将提出的遗传算法求解交货期调度问题,试验结果验证提出算法的有效性。     

基于微观遗传算法的结构形状优化设计

在形状优化中,传统的优化方法对目标函数和约束条件形态的要求严格,难以获得全局最优解。为解决这个问题,将微观遗传算法应用于结构形状优化中。既消除了对目标函数和约束条件形态的限制,提高了全局寻优能力;又减少了结构分析次数,节省了计算时间,为结构的形状优化提供了一种实用方法。通过算例,验证了该方法的正确性。     

节点中断与需求不确定下的港口供应链整合

为探索不确定风险对物流资源整合的影响,以整个港口供应链为视角,综合考虑物流服务需求方、物流服务供应商、港口企业,构建不确定双层规划模型.上层模型从港口供应链整体角度出发,以整合收益最大化为目标,在给定决策者对于节点中断和需求不确定风险的置信水平下,优化链上多港口对上下游企业的整合策略;下层模型从港口供应链企业节点角度出...     

基于NSGA2遗传算法的地铁隧道上方基坑工程优化设计

为在有效控制基坑下覆地铁隧道竖向位移的情况下,尽可能地减小基坑工程造价,基于NSGA2遗传算法,以5个基坑工程控制下覆地铁隧道竖向位移的关键设计参数为优化设计变量、隧道最大竖向位移和工程造价中的可变值为优化目标,优化得到Pareto最优解集.结合专家打分-COWA算子-博弈论组合赋权法和TOPSIS法从Pareto最优...     

基于遗传算法的相切圆弧逼近非圆曲线算法

利用数控机床对非圆曲线进行加工时,采用直线段或相交圆弧对曲线进行拟合加工,在节点处存在尖点,影响轮廓的光滑性,且利用直线段拟合非圆曲线生成的程序段数多,影响编程效率.用极坐标表示圆弧,便于对相切圆弧的参数进行处理,减少计算量,将遗传算法用于相切圆弧逼近非圆轮廓曲线节点计算优化,利用其自适应迭代寻优的概率算法对圆弧段参数进行优化,并给出了具体算例证明该算法的有效性.     

公交加气站选址布局优化模型和算法

针对不同线路的车辆加气需求在时间和空间上的不平衡性,将加气站抽象为多服务台排队系统,综合考虑车辆行驶、排队加气、加气站的位置对公交运营的影响等现实因素,以加气站的建设费用最小为第一目标,以极小化所有公交车的加气成本为第二目标,建立一种多目标公交加气站选址模型.根据问题特征,利用约束法,将之转化为单目标问题,设计求解该问题的遗传算法,定义解的编码方案、适应度函数、产生初始种群的启发式算法等.最后,结合一个算例,计算最佳的公交加气选址方案,分析加气站的能力对其布局的影响程度,从而验证模型和算法的有效性.     

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对一般集装箱办理站,其空箱调运往往需要经过前方技术站进行中转作业才能完成,由此会产生一定的时间和费用消耗.以降低空箱调运成本为出发点,在计划期内建立了动态集装箱空箱调运模型.模型以空箱调运过程中所产生的车辆租用费用、技术站车辆编解服务费以及积压库存费用或延误损失费用之和最小为目标,在满足空箱需求与供应能力基础上,考虑了技术站中转作业和运输走行时间对空箱需求站时间窗的影响,以及车站作业能力的限制.设计了混合遗传模拟退火算法求解实例表明,该模型和算法可以有效地优化动态空箱调运问题.     

随机供给与随机需求的交通网络设计模型

为了改进以确定供给与确定需求为基础的传统交通网络设计方案,根据双层规划理论与交通分配理论,建立了基于随机供给与随机需求的离散交通网络设计模型。将Monte Carlo模拟、遗传算法和交通分配算法应用于模型求解过程,并应用Nguyen-Dupuis交通网络求解模型。计算结果表明:当OD需求增大时,总走行时间增大;当建设预算增大时,总走行时间下降;当供给与需求均不确定时,增加建设预算对降低总走行时间的效果更加明显;在不同工况下,总走行时间最大值为1.69×105 h,最小值为8.89×104 h;当OD需求均值为350veh.h-1,建设预算从1 000万元增大到1 500万元,且供给确定时,总走行时间下降3.47%。供给与需求的不确定程度对交通网络的设计方案具有重要影响。     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型．采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优．实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的．     

基于延误油耗优化原则的停机位实时分配算法

停机位的实时动态调整在机场运行过程中具有重要的研究意义．文中研究了在航班发生延误时,通过合理的停机位调整,降低由于航班延误增加的滑行油耗,达到降低运营成本的目的．考虑了特殊性质航班,建立了以延误油耗最低和各航空公司相同机型所承担延误油耗均衡为目标的停机位实时分配模型,采用遗传算法进行求解．实例分析结果表明模型的正确性和算法的有效性,满足机场实际运行的要求．