遗传算法在船舶动力机械混合隔振系统优化设计中的应用

阐明了混合隔振问题的实质就是综合被动隔振系统和主动控制系统的多目标联合优化设计.运用子结构导纳综合法分析了应用混合隔振技术的双层隔振系统的功率流传递特性.采用遗传算法对混合隔振系统进行了优化设计,并作了数值仿真.     

基于黄金比例遗传算法的动车组列车节能优化研究

为研究注重最小化能耗的动车组列车运行控制,针对列车单质点模型受力分析不准确问题,提出一种对附加阻力进行处理的多质点方法,进而以多质点模型为基础进行2次优化。为解决遗传算法寻优时容易陷入局部最优的问题,提出一种基于黄金比例遗传算法的优化方法,1次优化通过该算法为列车运行寻求一组满足约束条件的目标速度集合,获得列车节能运行速度曲线。考虑过电分相对列车运行的影响,进行2次优化,将运行区间划分为操纵固定段和操纵可优化段,并通过黄金比例遗传算法搜索出一组操纵可优化段内满意的工况转换点,结合1次优化得到列车最终运行曲线。以兰考南-开封北线路CRH3型动车组为仿真实例,列车运行能耗降低了10.83%,表明所提方法是可行的。     

土石方调配问题双层规划模型及算法研究

研究目的:针对铁路土石方工程中较少考虑对生态环境影响的现状,研究如何构建合理的土石方调配问题模型,实现铁路土石方工程与生态环境的有效协调,减少对生态环境的影响的同时,从而实现土石方工程系统最优的目标。研究结论:根据土石方工程具体特点,系统地描述土石方调配问题,在此基础上兼顾政府监管部门与施工企业双方不同的利益目标,建立土石方调配问题双层规划模型。在双层规划模型中,上层模型为土石方工程系统最优模型,下层模型为土石方调配费用最低模型。计算结果表明:土石方调配问题双层规划模型在减少对保护生态环境影响同时,降低工程建设成本。     

遗传算法在区段站到发线的应用研究

为解决车站到发线的合理运用问题，采用遗传算建立了到发线运用的染色体结构和适应度函数，对这种复杂的非线性组合优化问题进行了仿真。     

基于自适应遗传算法的路堤边坡稳定性分析方法

基于圆弧滑动面假定,提出了一种用自适应遗传算法搜索最危险滑动面及其对应的最小安全系数的新方法。该方法是一种改进的遗传算法,采用自适应求取适值、动态调整交叉率和变异率、自适应区间收缩。自适应遗传算法有效克服了传统方法易陷入局部极小的缺陷,提高了算法的搜索效率、精度和稳定性。     

基于运输效益的城市公交发车频率

公交车发车频率的确定是公交运营调度的主要内容。受车站附近其他公交车的影响,乘客在各站点的可接受公交车容量和等车时间是不相等的;平均可接受公交车容量是乘客心理容量的平均值,如果车内乘客数量超过该容量,则采用容量向量来解释乘客上车过程。文中以运营利润最大化为目标函数,在车辆资源有限的情况下建立分析模型,应用遗传算法求解最大利润下的最优发车频率,并运用实例验证了所提出的方法。     

基于免疫遗传算法的铁路列车运行调整研究

列车运行调整是铁路调度部门的重点研究对象,而自动调整是衡量铁路调度指挥自动化水平的核心。因此,以偏离运行图最小为优化目标,考虑了区间运行时分、追踪间隔时间、车站停车时分、越行约束等6个约束条件,建立了列车运行调整模型;在算法方面,针对遗传算法的缺陷,如收敛速度较慢,易于早熟收敛,提出了1种效果较好的免疫遗传算法,并对编码方案、适应度函数、抗体浓度、变异算子等进行设计改进。仿真结果表明该算法与遗传算法相比,在收敛速度,最优值以及试验成功率方面都具有更为优越的特性,可为调度人员提供1个较好的调整方案。     

公交专用道选址与公交线网组合优化模型

提出了基于公交走廊的专用道选址和公交线网同步调整的组合优化设计思路, 并构建了双层优化模型, 上层模型以最小化用户出行成本、公交运营成本和最大化线路运营效率为目标, 寻找最优的专用道选址与公交线网优化组合优化方案, 下层模型以最小广义出行成本为目标, 进行小汽车和公交车的客流分配。利用遗传算法对模型进行求解, 通过算例对模型的有效性和实用性进行验证, 并对模型的关键参数进行灵敏性分析。分析结果表明: 优化后线路覆盖站点率为100%, 覆盖63个路段, 路段覆盖率为76%;路网总出行成本为525 147元, 比现有总出行成本655 282元降低了20%;公交线网效率目标值为234人次·h^-1, 比现有公交线网效率179人次·h^-1提高了31%。可见, 基于公交走廊的专用道选址与公交线网组合优化方案明显优于单一优化公交专用道选址与单一调整公交线网方案, 能够更好发挥公交走廊的网络效益。     

地铁网络服务韧性评估与最优恢复策略

针对已有基于拓扑效率的地铁网络韧性指标无法反映地铁运营实际的不足,构建考虑线 路流量影响的路网服务效率指标和基于服务效率的路网服务韧性指标,以及基于路网服务效率 的节点重要度指标;提出以路网服务韧性最大化为目标的优化模型,并基于遗传算法求解模型获 得最优恢复策略。算例结果表明：分别以服务效率和拓扑效率作为路网性能指标,获得的失效节 点恢复次序明显不同;蓄意攻击下,最优恢复策略获得的路网服务韧性分别比基于重要度的优先 恢复策略、基于节点度的优先恢复策略和随机恢复策略高16.76%、72.11%和86.21%。上述结果 表明,必须根据地铁运营实际合理选择路网性能指标和恢复策略,否则可能得到次优甚至明显偏 离实际的方案,无法实现预期目标。     

基于响应面和遗传算法的柴油机瞬态过程喷油参数优化

基于台架试验数据,利用响应面法建立了某工程机械用柴油机瞬态过程喷油参数与性能的近似高精度模型,基于此模型采用遗传算法对瞬态过程喷油参数分别进行离线优化研究。结果表明:采用单目标优化确定的燃油消耗率(BSFC)、NO_x比排放量和颗粒质量(PM)比排放量的优化极限分别可达180.23g/(kW·h),8.92g/(kW·h)和0.011 8g/(kW·h),相对原机可降低多达4.5%,34.0%和37.3%。双目标优化的Pareto解集表明,相比于同时优化BSFC和NO_x比排放量,BSFC和PM比排放量更容易同时得到优化。采用权重因子适应度函数的三目标优化结果对应的BSFC,NO_x比排放量及PM比排放量分别为184.70g/(kW·h),12.62g/(kW·h)和0.012 2g/(kW·h),较原机分别降低2.1%,6.6%和35.3%。改进优化模型后,性能优化Pareto解集对应的BSFC和PM比排放量水平都非常接近其优化极限,但NO_x比排放量相对其优化极限仍然较高。