复杂系统演化的进化论分析框架

对进化论与复杂系统演化理论相关文献进行综述,介绍进化论和复杂系统演化的研究进展,提出一个基于基因、变异和选择机制的复杂系统演化的进化论分析框架.     

求解多峰性函数全局最优解的进化算法及其应用研究

本又针对简单遗传算法（SGA）在解决多峰性函数最优化问题存在的不足，提出了一种分配区间型进化算法，能够求出多峰性函数所有全局最优解及多个局部最优解。通过十几个多峰性函数与工程实例的数值实验，验证了算法的正确性。对简易海洋平台进行了疲劳可靠性优化设计为算例，取得了满意的结果。     

集装箱船舶装箱排序问题的两阶段算法

集装箱船舶装箱排序问题综合集装箱装船顺序与船舶贝内排箱,是一类典型的组合优化问题.考虑堆场发箱顺序和船舶配载之间的关联,构建集装箱船舶装箱排序问题的数学模型.针对构建的优化模型,鉴于已有方法难以直接对其进行求解,基于两阶段分层求解思想设计SWO-HES两阶段算法.算法第1阶段利用吱呀轮算法(SWO)大邻域导向式搜索的特点优化集装箱装船顺序问题;第2阶段将SWO的结果作为输入,基于启发式规则和演化策略算法(ES)构造混合演化策略算法(HES)优化船舶贝内排箱问题.最后,通过不同规模算例的研究,将SWO-HES与常见智能算法、基于实际装船规则的启发式算法进行对比分析,验证模型与算法的有效性.     

基于进化规划算法的舰船辐射噪声分类

神经网络分类器在舰船辐射噪声分类中得到了广泛的应用.针对神经网络分类器的设计困难,提出一种基于进化规划算法的设计方法.在该方法中,进化算法的适应度函数不是取为神经网络分类器对训练样本的识别率,而是对训练样本的可分性和聚合度同时考虑,这样能够在保证识别精度的前提下,使网络分类器具有良好的泛化能力,而且该方法不仅能够对待识别的样本进行离线学习,也能够在线学习.使用该分类器对舰船辐射噪声进行分类识别试验,结果表明该方法设计的分类器具有良好的性能.     

考虑最短距离作业的港口拖轮作业调度优化

为了合理调度拖轮作业,有效提高拖轮的利用率,减少船舶等待时间,针对拖轮作业特点,用多处理器任务调度理论分析了拖轮作业调度问题.在考虑拖轮最短距离作业的前提下,以最小化最大完工时间为优化目标建立了拖轮作业调度模型.采用演化策略算法对拖轮作业调度问题进行优化,提出了一种基于轮盘赌概率分配的编、解码方法,并设计了三点交叉互换的重组算子和个体基因交叉互换的变异算子.算例结果表明:用演化策略算法的优化结果优于仿真结果和粒子群算法的计算结果.采用实数编码时,通过优化算法得到的最大完工时间最小值为356 min,比仿真结果减少了117 min;而采用整数编码时,最大完工时间最小值为369 min,比仿真结果减少了104 min.验证了最短距离作业原则的有效性.     

一位全加器优化设计算法的研究

二十世纪九十年代以来,演化硬件技术通过演化算法自动生成数字电路已成为研究热点之一。人们希望通过实现较大规模数字电路的自动设计及优化,来提高设计效率、降低能耗,从而节约现实成本。该文以扩展矩阵编码规则为基础,基于多目标优化技术,结合轮盘赌选择、子电路交叉、自适应变异以及跨时代精英机制组成电路演化优化算法。     

旅客购票模式与渠道关联选择行为的建模分析

为分析多元化售票渠道下旅客购票选择行为的影响因素及交互特征，解析了多渠道情境下旅客购票过程的 3个阶段，辨识了旅客购票的 3类典型模式；运用协同进化分析思想，建立了购票模式与渠道关联选择的协同进化 Logit模型；基于道路客运联网售票信息系统数据，进行了模型的实证应用，分析了特征变量对旅客购票选择行为的影响，揭示了渠道与模式间关联选择行为特征.研究表明：性别，年龄，提前购票时间，出行时间，出行里程，发车频率等因素对旅客购票行为有显著影响；旅客购票模式和渠道选择间存在相关性，某一决策选择受另一决策结果的影响；考虑两者的交互作用有助于提高分析预测精度，2类决策模型的精度分别提高了5.98%和5.72%.     

软弱土（φ≠0）地基上加筋路堤稳定性分析

探讨软弱土(φ≠0)地基加筋路堤稳定性分析方法。针对传统分析方法因对加筋材料的加筋作用估计不足，导致计算结果过于保守问题，文中在充分考虑加筋体的加筋作用下，提出了加筋路堤稳定性分析新的改进分析计算方法，并同时提出采用演化算法搜索临界滑动面和最小安全系数。算例计算结果表明，提出的加筋路堤稳定性分析方法与工程实际情况吻合较好，而且混合演化算法能有效地搜索到路堤所有的临界滑动面。     

基于应力和刚度的连续体渐进结构优化

近年来,渐进结构优化已发展成工程优化的一种重要方法。目前,渐进结构优化研究多集中在对单约束条件下优化方法的研究,对多约束条件下优化研究较少。为了更好地模拟实际工况,本文在充分分析了有限元理论和材料的弹性力学关系的基础上,找出约束之间的本质联系,提出了基于应力、刚度双重约束渐进结构优化方法。通过经典算例进行验证,优化结果表明了该方法的可行性与有效性。同时,该方法也为其它多约束结构优化提供了一定的参考。     

基于免疫进化ANN的雷达信号分选方法

介绍采用基于免疫进化算法的神经网络对雷达信号分选的实现方法。基于免疫进化算法的ANN采用全局搜索的优化方式，克服传统算法的固有缺陷，在收敛速度和性能上都有较大的提高。并用仿真结果表明，基于免疫进化算法的ANN对各种特殊体制的雷达信号分选都达到了较高的正确分选率。