进港飞机调度的精华自适应遗传算法设计

对进港飞机进行合理调度，是空中交通流量管理的一个重要研究内容。基于精华自适应遗传算法，实现了单跑道降落飞机调度问题的求解，在不违反飞机间隔要求的情况下合理安排飞机的降落次序，给出各飞机经过优化的着陆时间，减少总的延误成本。仿真结果表明，所提出的方法计算效率高，实用可行，明显优于FCFS算法。     

不同驱动系统下纯电动汽车关键性能对比研究

为比较纯电动汽车不同驱动系统的关键性能,基于同一整车参数和某公司提供的可变绕组永磁同步电机试验数据,对纯电动汽车电机驱动系统开展了相关研究。基于精英保留遗传算法和动态规划理论,对单挡、两挡电控机械式自动变速器驱动系统的速比进行了设计优化。采用了精英保留遗传算法和动态规划理论对系统速比进行设计优化,并对可变绕组永磁同步电机绕组切换过程进行了动力性和经济性设计。仿真结果表明,在动力性上,两挡自动变速器驱动系统的加速性能最优;在经济性上,可变绕组永磁同步电机驱动系统的百公里能耗最小,单挡自动变速器驱动系统的动力性和经济性表现最不理想。     

基于精英选择遗传算法的需求响应公交规划

为提高公交系统服务质量,需求响应公交是近年来被提出的新型运营模式,其可以根据乘客需求定制公交线路。对需求响应公交的规划包括点规划和路径规划两阶段。首先通过K-means算法实现公交零食停靠点规划,其次在路径规划的过程中,提出了一种基于精英选择的遗传算法。最后,通过100名乘客需求的实例试验,需求响应公交最大可以使企业盈利162.30元,并证实了基于精英选择遗传算法相比与基于轮盘赌选择遗传算法具有更快的收敛速度和更好的搜索结果,精英种群的规模设为15%左右时求解结果较好。     

免疫进化算法

研究现有进化算法的优越性与存在不足的基础上，受生物免疫原理的启发，提出了一种新的算法－－免疫进化算法。该新算法作为一种全局优化算法，以父代最优个体为基础来产生子代群体，并以最优个体的收敛来代替群体的收敛，在寻优过程中，该新算法还把确定性的和随机性的搜索有效地结合在一起，提高了收敛速度，通过马尔可夫链的分析，证明它是全局收敛的。测试表明，免疫进化算法不仅参数设置简单，而且可以提高收敛速度。     

引入个体相异度阀值函数的新自适应遗传算法

提出了一种引入个体相异度阀值函数的新自适应遗传算法,该算法根据个体的相异性,给出了个体相异度的概念和相应的计算公式,并设计了一个与进化代数相关的阀值函数,以实现选择性交叉和变异．同时为了克服传统自适应遗传算法在进化过程中停滞不前的缺点,该算法引入非线性函数作为自适应交叉率和变异率计算公式．最后,针对典型车间调度问题,分别对改进算法和其他优化算法的计算结果进行了比较,结果表明新算法更有效．