基于改进遗传算法的水污染控制系统规划

针对水污染控制系统规划,建立了对应的非线性规划模型,该模型可适用于具有污水处理与利用的一般系统.由于模型具有高度的非线性,提出一种改进的遗传算法来进行求解,该算法可弥补传统非线性规划算法无法获得满意效果的不足,克服基本遗传算法容易早熟的弱点.实例表明所提出的改进遗传算法具有良好的局部与全局优化性能,适于复杂模型的优化问题.同时提出了对约束条件处理的方法,该方法可应用于其他类似问题的求解.     

遗传算法在非经性地下水经济管理模型中的应用

通常采用基于梯度的数学规划方法求解地下水管理模型,如线性规划和非线性规划。但对于高度非线性、非凸的优化问题,尤其是涉及到经济或环境的地下水管理模型,传统方法难以有效地寻找全局最优解。本文介绍了一种求解非线性地下水资源管理模型的遗传算法,并以山东羊庄盆地分布参数地下水系统非线性管理模型为例,给出了用遗传算法在求解这类问题的一般步骤。结果表明该方法能快速有效地找到全局最优解。     

一类二层多目标规划的混沌遗传优化算法及其应用

针对求解一类二层多目标规划问题,首先将其转化为等价的单目标规划问题,然后利用遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,并结合精确罚函数求解非线性约束优化问题,提出了求解此类问题的混沌遗传算法.该方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,求解精度和可靠性较高.实际算例表明,算法是有效可行的.     

基于遗传算法的河流水质模型参数估值系统

河流水质模型的参数最优化估值需要进行约束非线性规划的求解,遗传算法是一种高效的启发式随机搜索算法。将遗传算法应用于河流水质模型的参数估值问题的求解,开发了基于遗传算法的QUAL2E模型参数估值系统,并进行了算例验证,结果表明该系统具有较高的可靠性和搜索效率。     

不确定结构的区间可靠性优化设计

对不确定结构的区间可靠性进行了研究，建立了基于区间可靠性的优化设计模型.采用结合嵌套遗传算法和径向基函数神经网络的模型，进行区间的直接优化，解决了基于区间可靠性的优化设计求解问题，避免了间接模型的复杂转换过程.充分考虑了实际工程中设计向量存在扰动的情况，提出了该情况下目标函数波动的约束，使目标函数和约束函数在扰动下依然满足可靠性要求.通过数值算例验证了模型的有效性和优越性.将所提出的模型用于具有区间不确定参数的行车平板优化，结果表明了所提方法的可行性和工程有效性.     

遗传算法在系统可靠性优化中的应用

将遗传算法用在可靠性优化中，更好地解决了文献[2]中提出的非线性优化模型。     

区间方法在不确定非线性结构静态响应分析中的应用

采用区间分析方法针对目前还少有人研究的具有材料非线性的不确定结构系统进行分析计算,并针对计算结果易于扩张这一区间计算的主要缺陷,采用把区间函数计算和区间方程组的求解转化为以非确定参数为优化变量,以结构静态响应解为目标函数的全局最优化问题,进而得到静态解的区间边界值.计算中采用实数编码遗传算法求解全局优化问题.     

基于区间需求下系统总时间最小的混合交通网络设计优化模型

假定需求为不确定数,运用交通网络设计双层规划理论,通过将连续交通网络设计问题转化为离散交通网络设计问题,建立基于系统总时间最小条件下区间不确定混合交通网络设计模型.根据区间运算和混合交通网络设计模型的特点,结合区间分析和遗传算法进行求解.求解结果表明:该模型及算法具有很好的稳定性.     

遗传算法在新安江模型参数优化中的应用

本文针对新安江数学模型的参数优化识别的问题,在将基本遗传算法用于非线性系统参数优化的基础上,提出了一种改进的遗传算法.结果 表明改进的遗传算法具有直观、简便、快速及适应性强等特点.     

热电联产热力系统参数与结构方案同步综合

将复杂非线性蒸汽动力系统参数优化扩展到热电联产流程结构和蒸汽参数的联合优化,提出的混合整数非线性规划（ＭＩＮＬＰ）模型包含非凸非线性费用目标函数、复杂非线性过程约束及多方案选择的组合优化０－１变量逻辑约束．应用算例表明,所采用的模型和改进的遗传算法解决热力系统组合方案优化问题是可行的．     

用数学规划法求解天然气管道最优分配问题

建立了一种求解天然气系统最优分配问题的新方法。在数学模型中,引入连续变量代替离散的决策变量,这些连续变量是管道的“分段长度”,将混合整数非线性规划问题转化成连续的非线性规划问题。然后,用分解法求解连续的非线性规划问题。原来的非线性模型被分解成两个优化子系统：第一阶段子系统和第二阶段子系统。两个子系统之间的联系是天然气流速和管道“分段长度”,第一阶段计算出来的天然气流速作为输出变量代入第二阶段,第二阶段计算出来的管道“分段长度”作为输出变量代入第一阶段,它们在两个子系统之间反复迭代直到达到收敛标准。     

基于遗传算法的产品分配方案研究

建立了产品分配的时变模型 ,并将其分为两层子问题 .下层子问题为基本的运输问题 ,按一般的线性方程求解 ;上层子问题则求系统的最小成本 ,采用遗传算法进行求解 .同时 ,还进行了大量的计算机实验 ,并在实验过程中将遗传算法与实现产品分配时常用的算法进行了比较 .结果表明 :采用本研究所建模型 ,并利用遗传算法进行求解 ,可以取得相当好的效果 ,具有实现简单、收敛时间短等优点 .     

Beta分布的最短置信区间的粒子群优化算法

据置信区间的含义和Beta分布的特性,最短置信区间问题转化成非线性规划问题。给出了粒子群优化算法解决此问题的方法,通过数值计算,对于给定的置信度0.90和0.95,在样本容量从3到30的范围内,求得了一类特殊的Beta分布参数的区间估计。并对通常方法求得的置信区间的长度与最短置信区间的长度进行了对比分析。结果表明,用最短置信区间来作未知参数的区间估计,将会使估计精度得到显著的提高。     

考虑设施失效及客户重指派的网络选址模型及求解

基于无容量约束且固定费用的设施选址模型,综合考虑系统运作成本及其可靠性,提出了考虑失效概率及对客户多层级重指派的非线性混合整数规划模型,并用优化的拉格朗日松弛算法对线性处理后的模型进行求解.结果表明:拉格朗日松弛算法适用于中等规模的选址问题;相对于客户的多层级重指派,其设施失效概率对网络选址的影响较大.     

基于系统分析的露天矿滑坡体系可靠度评价

应用系统分析理论对露天矿边坡多滑面组成的滑坡体系进行了可靠度评价，避免了只用一个最危险滑面的可靠指标来评价整个边坡系统安全性所引起的较大误差。在可靠指标的求解过程中，引入了有理多项式技术，解决了隐式求导的问题。把这种方法运用到某露天矿工程边坡上发现，整个系统的失效概率和最危险滑面失效概率之间的差异是非常明显的。因此，在地质奈件复杂地区，用系统分析的观点考察整个滑坡体系的可靠度才能确保工程的整体安全性。     

机构综合的新型同伦算法研究

机构学问题的数学模型常可化为多元非线性方程组,一般求解多元非线性方程组需要初始值,而初始值的选择是相当困难的,同伦方法不需初始值就能求出全部解,为求解决这一问题提供了可行的方法,但需要编写专用的程序.通过构造新型同伦函数并结合Maple高级程序设计语言的通用工具箱,提出了同伦算法的原理与实现方法.运用该算法编写了MAPLE程序对3-RPR平面并联机构综合问题进行了研究,求出了全部解,为实际机构的设计提供了多种选择方案,为同伦方法提供了简便的实现方法.     

基于约束的集合覆盖选址-分配问题

摘要：
在供应链协同库存背景下研究了基于集合覆盖的有时间和容量限制的配送中心选址问题,目标是系统的成本最小以及决策配送中心向需求点提供最优配送量.根据建模的假设条件,建立了基于集合覆盖的有容量和时间限制的选址 分配系统的非线性规划模型,按照模型决策空间所具有的特殊结构,设计了基于遗传和粒子群算法（GA PSO）的启发式算法.用大量的数据作为算例对模型进行了数值演算.结果表明,模型实用、算法有效.
关键词：
协同库存;选址 分配系统; 时间容量限制; 启发式算法
中图分类号： F 27
文献标志码： A     

求解整数规划的混合遗传算法

整数规划问题是NP困难问题，在决策变量和约束条件很多时，用常规的求解法效率很低。针对遗传算法存在的缺陷，提出了遗传算法和混沌的结合。在此基础上，设计了用于求解整数规划的混合遗传算法，算例表明，此算法能大幅提高计算效率。     

遗传算法在新安江模型参数优化中的应用

本文针对新安江数学模型的参数优化识别的问题,在将基本遗传算法用于非线性系统参数优化的基础上,提出了一种改进的遗传算法。结果表明改进的遗传算法具有直观、简便、快速及适应性强等特点。