遗传算法在变频交流电机控制中的应用研究

交流异步电动机具有很强的非线性特性,因此在调速控制中控制器的参数很难达到最优化.采用矢量控制后交流电机的调速性能可以和直流电机媲美.但变频交流电机矢量控制系统存在3个PI环,同时交流电机本身具有很强的非线性.由此可知调节3个控制器的参数使系统的调速性能达到最优存在很大的困难.文中建立了电机的仿真模型,在此基础上采用遗传算法对转速闭环控制器的参数进行了优化,并将优化的控制器参数与非优化的控制器参数的控制效果进行了仿真对比,结果表明取得了良好的效果.     

一种基于主观逻辑的无线传感器网络可信路由算法

无线传感器网络中高敏感度数据传输业务要求路由协议设计时必须考虑能量与安全约束.LEAcH分簇路由算法没有考虑节点与所选路径的安全性,文中提出的基于主观逻辑的可信LEACH路由算法(TLEACH_BSL)充分考虑节点可信度评价,对改进前后路由算法作了理论性分析及仿真实验比较,为可信路由算法体系的研究提供了思路.     

市内集送货问题的混合禁忌搜索算法

针对单程多次装卸的市内集送货问题的数学模型,结合Clarke-Wright节约算法和2-opt邻域搜索算法设计混合禁忌搜索算法,给出算法初始可行解的生成策略,设计相应的候选集构造方法,并阐述了基于均衡原理的特赦准则和动态的禁忌长度选取策略.通过计算实例,说明了混合禁忌搜索算法求解市内集送货问题的有效性.     

交通出行诱导的Stackelberg博弈模型及其遗传算法求解

针对交通出行诱导的实际需求,分析了进行博弈的共同知识.基于对道路交通管理者和道路使用者的策略分析,通过建立道路使用者确信度模糊模型,构建了交通出行诱导的离散动态Stackelberg博弈模型.针对交通出行诱导的两阶段博弈特征,提出了基于逆向归纳法的博弈模型求解算法.设计了基于遗传算法的博弈模型计算机求解算法,使产生的交通出行诱导方案能够实现系统最优下的用户最优.     

基于遗传算法的近红外光谱建模样品集优化研究

探讨遗传算法优化方法在南丰蜜橘内部品质可溶性固形物的建模集样品选择中的应用,根据优化结果建立了南丰蜜橘可溶性固形物的快速无损检测数学模型。研究选择的波长范围为350—1800nm,应用遗传算法优化建模集样品,优化后建模集样品数量由89个减少到36个,累积变异系数达到99．99％,交互验证均方根误差达到最小。研究结果表明：优化后的建模样品数量大大减少,且保证了南丰蜜橘可溶性固形物的快速无损检测数学模型的稳定性。     

素数原根的两个猜想

应用计算机编程,对素数原根进行了研究,通过对100亿以下素数进行了验证,得出了两个猜想：（1）若P和q=4p＋1都是素数,则q的最小原根为2;（2）若p和q=2p＋1都是素数,当p=1（mod 4）时,2是q的最小原根,而当P=3（mod4）时,2不是q的最小原根。在验证这两个猜想的过程中,还发现对于P和2^kp＋1都为素数时,2不是2^k p＋1的最小原根（k〉2）。     

Facility Layout Based on Sequence Analysis： Design of Flowshops

A computer-aided method to design a hybrid layout—tree-shape planar flowlines is presented. In newtype flowshop layout, the common machines shared by several flowlines could be located together in functional sections. The approach combines traditional cell formation techniques with sequence alignment algorithms. Firstly, a sequence analysis based cell formation procedure is adopted; then the operation sequences for parts are aligned to maximize machines adjacency in hyperedge representations; finally a tree-shape planar flowline will be obtained for each part family. With the help of a sample of operation sequences obtained from industry, this algorithm is illustrated.     

基于Double—Bagging决策树的基因微阵列数据研究

Bagging通过组合不稳定的分类器在很大程度上降低了"弱"学习算法的分类误差.基于Torsten等人提出的Double-Bagging算法.本文对其加以修改并应用于基因微阵列数据的处理.在给定的训练数据集和测试集上试验并比较了多种分类器,结果表明Double-Bassing决策树分类精确度优于Bagging决策树和C4.5算法.     

基于蚁群算法的铁路空车调整优化模型设计

针对铁路空车调整问题,采用蚁群算法解决此问题,建立以空车走行公里数最小为目标的优化模型,并给出求解算法。算例分析表明模型的正确性和算法的合理性,将蚁群算法的时间复杂度与其他一些解决空车调整问题的算法的时间复杂度进行比较,充分体现蚁群算法解决大规模路网空车调整问题的优越性。     

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研究了动态车辆配送优化调度问题的高效求解算法。在分析配送车辆调度中造成车辆动态性的原因的基础上,提出了一种考虑车辆故障和车辆多次巡回配送的动态车辆配送优化调度问题。在对该问题进行描述的基础上,制定了求解该问题的两阶段策略：第一阶段制定整体优化计划;第二阶段进行实时局部优化调度。设计和实现了求解该问题的两阶段算法：第一阶段采用禁忌搜索算法制定优化的配送计划;第二阶段采用局部搜索算法实时进行优化调度。既充分利用了禁忌搜索算法全局搜索能力强的优势,又充分利用局部搜索算法收敛速度快的优势。最后,通过实验计算验证了算法的良好的性能。