蚂蚁算法在天线结构优化设计中的应用

蚂蚁算法是优化领域内，近年来提出来的并得到较大发展的一种新的仿生优化算法，它已被迅速应用到如组合优化、人工智能等多个领域。通过两个典型的天线结构优化问题，采用蚂蚁算法、遗传算法以及模拟退火算法进行了优化并加以比较。结果表明，蚂蚁算法能够成功应用于大型天线结构优化问题，同时蚂蚁算法的优化结果优于遗传算法和模拟退火算法。     

大型桥梁动力检测测点优化的改进遗传算法及其应用

回顾了基于动力检测的传感器优化布置准则和方法,提出了一种应用改进遗传算法,服务于大型桥梁动力检测的测点优化方法,并将该方法具体应用到了哈尔滨四方台大桥的动力检测中.该算法改进了约束条件,对于传统遗传算法在大型结构应用时收敛慢且易陷入局部最优的缺陷进行了自适应和全面交叉改进,这种改进大大加快了收敛速度,并确保该算法能搜索到最优值.把经典的优化准则———有效独立准则,模态置信准则,模态应变能准则等以适应度的形式嵌入改进遗传算法中,得出各自的优化布置.通过对哈尔滨四方台大桥模型的仿真分析,证明改进的遗传算法在搜索能力、计算效率、可靠性等相对于传统遗传算法有较大的改善,搜索能力明显优于经典的序列法.在此基础上选取三种典型方法应用于哈尔滨四方台大桥的检测中,用实际采样得到的响应数据进行模态参数辨识,得出了该结构的振型,通过实际应用证明了上述方法的可行性.     

实码退火遗传算法在厂内经济运行中的应用

针对一般优化算法在大型水电站厂内经济运行中精度低或计算速度慢的缺点,对实数编码退火遗传算法（AGA）进行改进,并用于大型电站厂内经济运行.模拟退火算法是在遗传算法（GA）中引入模拟退火算法（SA）,它吸收了遗传算法速度快和模拟退火精度高的优点.此外,对传统退火搜索方法的改进,进一步提高了退火遗传算法解决大型优化问题的能力.为了体现退火遗传算法的特点,对某一大型水电站分别采用退火遗传算法、动态规划（DP）、加速遗传算法（AG）、标准遗传算法（SGA）和模拟退火进行了经济运行计算,计算结果表明退火遗传算法易于实现,精度高,收敛速度较快,有一定实用价值.     

多目标相关分类的遗传算法

通过对遗传算法的中间结果的分析,改进了自然数编码的遗传算法操作流程,并把它应用到多目标的相关分类问题上,算例表明,应用是成功的。     

遗传算法在油气勘探开发中的应用

遗传算法是具有全局寻优特点的一种新型最优化方法，具有求解各种特殊问题的灵活性。介绍了遗传算法的特点以及在我国油气勘探、开发中的应用现状和研究方法．遗传算法在油气勘探、开发领域中的一些成功实例，显示了其独特的优势和广泛的应用前景．同时对其在实际应用中的问题提出了建议。     

基于自适应遗传算法的混合流水车间调度研究

混合流水车间调度问题具有建模复杂性、动态多约束、计算复杂性、多目标性等特点,近些年,各种演进化算法被运用到生产调度中,特别是遗传算法的应用。本文提出了自适应遗传算法求解混合Flow-shop调度问题的方法,应用Matlab对算法进行编码,并利用实际的生产数据进行了仿真。通过仿真实验,仿真调度数据验证了自适应遗传算法用于求解大型流水车间调度的可行性和有效性。     

用遗传算法求解网络最短路效率

为提高求解大型网络最短路问题(SP)的效率,采用遗传算法求解。应用可变长编码提高算法运行效率,通过构造杂交、变异算子,以其提供的一种全局搜索能力来提高解的质量及加快种群收敛速度,从而提高运算效率。因杂交及变异而产生的不可行解,则通过一个简单的修复函数,将其修复为可行解,并使它们加入遗传运算且保持种群的多样性,使遗传算法能更高效的运行。通过对大型网络最短路问题的数值实验,在同一网络中,遗传算法的运行时间明显少于Dijkstra算法,求解效率优于Dijkstra算法。     

大型火电厂经济运行调度系统设计与应用

针对电厂经济运行问题,设计了大型火电厂经济运行调度系统．重点讨论了遗传算法以及在电站机组经济运行优化问题中的应用,实现了最优机组组合与负荷分配,给出了机组启停的调度策略．另外,讨论了经济运行调度系统的实现与应用问题．     

基于遗传算法的结构损伤识别及其程序设计

遗传算法具有较强的全局寻优能力和鲁棒性,应用于土木工程结构监测与检测评估的损伤识别中.为了使该方法进一步实用化,将通用的大型有限元软件ANSYS应用到遗传算法的适值计算之中,综合运用Visual C和Matlab混合编程以及基于APDL的ANSYS二次开发技术编制能应用于大型工程结构优化和损伤识别的通用程序,用户能够根据工程经验和参数分析的结果选择最有效的遗传算子和参数.仿真算例证明遗传算法的损伤识别能力和本文程序的实用性与通用性.     

改进遗传算法在水文模型参数优选中的应用

为改善传统水文模型参数优选算法的性能,针对遗传算法的寻优效果明显依赖于模型参数的初始变化区间的大小,并且局部搜索能力较差、可能会出现过早收敛等问题,在遗传算法中加入局部搜索算子和加速算子,并引入了生物学中的小生境概念,提出了基于小生境技术的混合加速遗传算法(HAGA).该算法在广西合浦水库流域的洪水预报中得到成功应用.结果表明:基于小生境技术的混合加速遗传算法不仅有较好的全局优化性能而且精度较高,是一种既可以较大概率搜索全局最优解,又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法.     

基于遗传模拟退火算法的最大功率点跟踪研究

通过分析太阳能光伏发电系统的工作特征和现有的最大功率点跟踪(MPPT)方法,提出了一种基于遗传模拟退火算法的光伏发电系统MPPT方法.该算法将遗传算法和模拟退火算法相结合,通过将局部搜索过程引入遗传算法,从而使两种算法的搜索能力得到互相补充.针对某光伏发电系统的MPPT问题,通过仿真,将遗传模拟退火算法和遗传算法进行比较.仿真结果显示,遗传模拟退火算法和传统的遗传算法相比,能更快速、精确地跟踪到光伏系统的最大功率点.     

多种遗传算法在函数优化方面的性能比较分析

进行了4种常用的遗传算法（适值函数标定遗传算法、顺序选择遗传算法、两点交叉遗传算法和自适应遗传算法）在求函数最优解问题上的性能比较分析,并采用MATLAB进行仿真。仿真结果表明,除两点交叉遗传算法外,在求函数最优解问题上适值函数标定遗传算法、顺序选择遗传算法和自适应遗传算法均表现出了较好的稳定性,同时所求得的函数最优解均较准确。其中,顺序选择遗传算法在求函数最优解方面性能最好。     

基于混沌遗传算法的配电网无功补偿优化

将遗传算法应用于配电网无功优化,介绍了混沌遗传算法的具体步骤,并将该算法对IEEE30节点系统进行了无功优化计算,将结果与遗传算法得到的结果进行比较,表明混沌遗传算法应用于无功优化是合理可行的。     

基于遗传算法的GNA优化反演方法

遗传优化反演方法是工程反演计算的一个重要发展方向,但是由于算法自身的局限性,导致基于单纯遗传算法的优化反演技术难以推广应用.在深入分析遗传算法特性的基础上,指出其相应的不足之处;基于此,引入神经网络算法与模拟退火算法,有机融合3种算法,扬长避短,提出了基于遗传操作的GNA优化反演新算法;算例表明,提出的融合优化反演方法计算效率高、计算精度可靠.     

求解非满载车辆调度问题的免疫遗传算法

非满载车辆调度问题是车辆调度问题中的一个基本问题,由于它是一个典型的NP难题,传统方法的求解结果往往不能令人满意.曾有研究将传统的遗传算法用于求解非满载车辆调度问题,但是由于遗传算法在遗传后期的波动现象,导致了迭代次数过大和准确率不高.该实验根据生物免疫系统的机理提出的免疫遗传算法,结合了遗传算法的进化操作和生物免疫中的浓度机制,通过抗体的期望繁殖率实现对抗体的促进和抑制,改善未成熟收敛.该算法是在传统遗传算法全局随机搜索的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了传统遗传算法的群体多样性,通过与遗传算法的比较,结果表明,该算法不仅收敛,而且具有更好的全局和局部搜索能力和收敛速度.     

基于改进免疫算法的有能力约束车辆路径问题

针对遗传算法、免疫遗传算法在解决车辆路径问题(VRP)中存在的问题与不足,提出了一种改进免疫遗传算法。该算法主要在检查个体的多样性程度方面进行了简化,运用多样性指数阈值控制种群个体的多样性。通过有能力约束VRP的实验验证了新算法,得到了满意的效果。     

基于遗传蚁群算法的Qos路由约束问题的研究

针对Qos路由约束问题（是一个NP-完全问题,即是一个多项式复杂程度的非确定问题）,设计了一种将遗传算法和蚁群算法优点融合的算法（GA_ACO）.该算法的基本思想是：用遗传算法生成蚁群算法需要的信息素初值,然后利用蚁群算法求得精解.通过NS2仿真表明遗传蚁群算法相比单一的遗传算法和蚁群算法更适合解决Qos路由约束问题.     

混合遗传算法在旅行商问题中的应用

为了更优地解决旅行商问题，改进单纯用遗传算法求解旅行商问题的结果，本文通过遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点，分别对二者的优势和不足进行分析，提出一种将二者混合使用的求解旅行商问题的算法．该算法以遗传算法为基础，用遗传算法作全局搜索，用禁忌搜索算法作局部搜索．同时，通过计算实例分析，将这种混合遗传算法用于旅行商问题的求解中．试验表明，混合遗传算法比较单纯的遗传算法的计算结果有一定的改进．     

复合形遗传算法在离散变量桁架结构拓扑优化设计中的应用

为了避免在结构拓扑优化过程中杆件和节点的增删带来的奇异解，设计了一些启发式准则来产生结构可能的拓扑结构形式，再采用混合遗传算法——复合形遗传算法进行截面优化。把复合形法嵌入到遗传算法中，利用复合形法对群体中的可行个体和不可行个体分别进行处理，可提高遗传算法种群的质量，有利于最优解的搜索。该方法既有复合形法快速高效的特点，又有遗传算法全局性好的特点。算例的结果表明，该方法用于桁架结构拓扑优化设计是有效的。     

多峰值函数优化问题的免疫遗传算法求解

生物免疫系统在遭受未知抗原攻击时,能通过基因的重组和变异,找到合适的抗体消灭抗原,并且能保持抗体的多样性。把生物免疫系统的这种特性加入到免疫遗传算法中能解决其迭代后期出现的退化现象。针对注射过疫苗的生物免疫系统能够很快识别抗原这一特性,对传统免疫遗传算法进行改进,提出一种改进的免疫遗传算法(IIGA),并用其求解经典的Benchmark多峰值函数,实验结果表明IIGA能够有效抑制免疫遗传算法的退化现象,并提高算法的收敛速度。