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.     

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。     

遗传算法优化施工网络计划的多种资源均衡

建立遗传算法的数学模型,研究遗传 算子和求解的边界条件,在双代号网络计划中,将多种资源（人工,材料,机械）的消耗数量进行数字化,从而获得多种资源数字的合成分布,按多目标优化的条件,使多种资源均衡使用的数列能够达到最优分布,结果表明,计算速度快,精度高,对技术复杂的大型公路桥梁工程有广泛的运用前景。     

改进的遗传算法在车辆路径问题中的应用

通过对车辆路径问题的深入分析,针对遗传算法中“种群多样性”和“选择压力”两个最重要因素,对“交叉算子”和“变异算子”进行了改进,并和一般的遗传算法进行了比较,通过计算结果证明：在算法性能方面,改进的算法收敛速度较快,所求得的最优解质量较高,且计算结果稳定;在车辆配送路径方面,改进算法得到四条最优配送路线,并且四条线路没有交叉,完全形成回路,又同时满足车辆满载率的限制,而一般的遗传算法得到五条配送路线,最低装载量仅为3．1t,并不能达到车辆相应的满载率,因此,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法．     

基于遗传算法的半潜式平台动力定位系统 动态约束可行域推力分配法

半潜式平台动力定位系统,在模块化设计过程中,需通过推力分配方法将控制力分配到各个底层推进器中。针对推力分配问题,为充分考虑推力器的物理性能及可执行性,文中采用推力变化率和转角变化率作为控制参数,建立基于耗能最小的优化模型。分配过程中,为避免推力器间相互作用造成的推力损失,基于推力损失模型,依据干扰程度对系统推力器进行分组,各组中根据上游推力器的推力方向动态设置下游推力器的推力方向可行域,最后利用遗传算法对半潜式平台动力定位推力分配系统进行数值模拟。结果表明:遗传算法易于处理复杂的边界条件,通过动态设置可行域可以增加系统的操作性并有效减小推力损失,提高系统经济性。     

基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法

船舶图像特征分割和提取算法是图像检测领域中的基础工作。由于船舶航运环境和船舶自身结构组成相对复杂,船舶图像的全自动分割方法在图像检测过程中经常出现边缘模糊、准确性低等问题。因此提出基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法,结合免疫算法获取更多图像特征信息,达到快速、准确的对船舶图像特征进行提取和分割的目的。为验证算法的准确性进行仿真实验,结合船舶区域图像对图像边界特征进行提取和分割,并与传统方法进行比较。实验结果证明基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法可以有效达到特征融合、全局最优、算法效率高等优良特性,使图像具有更强的实用性。     

隔代遗传算法在船舶调度系统中的应用

我国船运的发展极大促进了船舶交通管理系统(VTS)在全国范围内的使用。VTS不仅具有单向服务功能,比如为海事机关单位提供查询和管理船只的功能,还可以为船主提供港口信息。VTS系统的关键是船舶调度功能,其直接影响港口的泊位利用率,从而决定着港口的经济效益。本文在对船舶调度进行数学建模的基础上,结合遗传算法,研究和设计高效可靠的VTS系统。     

遗传算法整定在船舶减摇鳍电伺服系统设计中的应用

降低船舶在风浪流等环境中的横摇能减少船舶航行的事故。通过船舶减摇鳍电伺服系统能够提高系统的过载保护、提高输出转矩。本文将遗传算法应用于PID控制参数的整定过程中,通过仿真实验说明本文算法在船舶减摇过程中稳定性好、鲁棒性强,更适合于船舶减摇鳍电伺服系统的设计。     

船载私有云在海上气象业务平台的实现与应用

海洋气象业务平台关乎船舶的航行安全,其稳定性和实时性是人们关注的重要性能。基于船舶私有云网络的海洋气象业务管理平台,在一定程度上加强了气象预报的准确程度,同时也提高了系统的稳健性。本文主要研究私有云气象管理平台的功能及其主要结构,然后对私有云的数据处理和维护进行研究,结合遗传算法,进一步提高了气象预报的数据处理水平,同时也改善了预测的准确度。     

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。