基于遗传算法的区域电力市场日交易计划研究

通过对区域电力市场日交易计划的研究,建立了区域电力市场发电侧日交易计划的数学模型.该数学模型考虑了机组组合问题,还考虑了以边际电价和机组实际报价的2种结算方式.应用遗传算法求解数学模型,同时针对标准遗传算法中存在的问题,采用了一个十进制———二进制混合编码的遗传算法,并结合区域电力市场日交易计划模型的特殊性,对算法设计和求解中的若干关键技术,包括约束处理技术、遗传算子设计和算法效率优化等进行了研究.最后运用分布式协同方法求解,并进行基于.NET的程序架构设计,对于提高算法效率,解决遗传算法的收敛问题都较有利.     

多项目施工资源动态分配模型

以因资源供给不足而造成损失最小为目标,建立以时间间隔为分析基础的多项目施工资源动态分配模型,并根据该模型确定的延误时间对人力资源建立整数分配模型.讨论如何运用遗传算法对多项目施工资源动态分配模型和人力资源整数分配模型进行求解分析.     

遗传算法在矿井通风网络优化中的应用

建立了矿井通风系统网络优化的非线性规划数学模型,并用遗传算法来求解该优化模型.使用罚函数法对优化模型所包含的约束方程进行转化和处理,使之适用于遗传算法.罚函数的形式采用不可微精确罚函数,并在惩罚参数的选择上参考了模拟退火算法的一些优点,设计出一种动态罚函数.应用遗传算法对一个简单通风网络的优化模型进行求解.结果表明：优化后通风系统总能耗降低了7.78 kW,其下降幅度约为3%.     

遗传算法在自动化仓库路径调度问题中的应用

为提高柔性生产线中自动化立体仓库的运行效率,以车间物流系统中的在线任务调度问题作为研究对象,运用遗传算法对堆垛机的运行路径进行了分析和优化.对自动化仓库中的作业过程进行了分析,创建了考虑任务等待时间的多目标优化数学模型,针对该模型提出了基于遗传算法的求解过程,并检验了该算法的有效性.实验仿真和实际应用都证明了遗传算法可以有效地减少堆垛机的行程时间,从而提高自动化立体仓库的作业运行效率.     

基于遗传算法的热电联产工程厂址位置优化方法研究

为进一步优化工程设计,降低工程造价,节约社会资源,本文在假定厂址各项外部条件均已落实的前提下,通过建立非线性的数学函数即宏观费用控制模型,动态量化热电厂位置与可变项目费用之间的关系,并运用遗传算法对该函数模型进行优化计算,求解其最优值,即厂址最优位置.经实例论证,多厂址位置方案比较后,运用遗传算法求解的厂址位置方案最高可节省投资千余万元.结果表明:遗传算法是一种有效的、准确的厂址位置优化方法,既有效地解决了重心法的计算精度低,计算结果适用性差的问题,同时也避免了方案比较法的主观判定,缺乏数据支撑的缺点.其优化结果客观性高,可靠性强,值得在今后的工程中推广应用.     

改进遗传算法求解静态车间调度问题

传统遗传算法在求解车间调度问题过程中存在"易产生非法解"、"早熟"、"收敛过慢"等问题,使其应用受到很大的限制.基于此,提出了一种运用多色集合理论改进的遗传算法.一方面,通过引入围道布尔矩阵来建立车间调度的约束模型,将遗传求解的范围缩小在围道矩阵内进行,以此提高求解效率;另一方面,针对车间调度的双层约束问题,运用单层遗传编码方式进行表示,可以有效降低遗传操作的时间与空间复杂度.最后,通过具体实例的程序仿真验证了该算法的先进性.     

基于遗传算法的含金属混合炸药配方设计

论述了混合炸药配方设计的基本思想,对含金属混合炸药,在考虑所有可能生成产物的情况下,给出爆炸反应方程式,得到了其配方设计的数学模型.利用遗传算法(GA)对示例模型进行求解,结果表明遗传算法能快速收敛到模型的最优解,而且求解结果符合最大放热原则,所求配方比例可以作为配方设计的参考值.     

遗传算法在求解度约束最小生成树中的应用

提出采用遗传算法求解度约束最小生成树问题的思路,从问题的描述,用Prufer数对树进行编码及度的改进,到具体的算法描述,进行了详细说明,最后用实例分析验证了该算法的可行性,取得了令人满意的结果.     

应用遗传算法进行给水管网优化设计

建立了遗传算法市政给水管网优化模型,阐述了应用遗传算法进行给水管网优化设计的原理、特点,并对某小区管网改建工程进行优化求解,介绍了遗传算法模型的设计参数选取情况．     

基于银行承兑汇票的Max-NPV项目调度研究

为了达到企业经济效益最大化的目标,在不考虑银行承兑汇票具有拆分业务的假设前提下,结合银行承兑汇票的贴现业务特征,建立以净现值最大为目标的项目调度模型并运用遗传算法对模型进行求解.结合西安市某施工单位的某个项目进行项目调度的实例分析,验证了模型的有效性.     

基于遗传算法的快递物流配送中心选址

以快递物流配送中心选址问题为研究对象,结合其选址特点构建了含有固定投资成本、管理成本、 运输成本等诸多成本要素的目标函数,建立了基于遗传算法的选址模型,并利用改进后的求解策略或方法对 算法模型进行求解,有效提高了算法模型的求解效率和求解质量。实例研究中,将 Matlab2017a 数学仿真编 程软件与算法模型相结合,对算例进行求解,验证了遗传算法模型在选址问题研究中的有效性和实用性。     

森林竞争算法及在超越方程求解中的应用

针对现有的仿生优化算法局部搜索能力差、早熟收敛问题,利用自然树枝条的生长、凋落矛盾统一原理和森林生态系统中竞争排斥原理,建立了森林动态演化的竞争模型,提出了森林竞争优化算法.为验证算法的合理性和有效性,将其应用于超越方程的求解.与标准遗传算法进行对比,该算法运行速度快;与标准粒子群算法进行对比,该算法搜索到全部解的成功率高.该算法为优化设计和计算提供了一种新的方法和思路.     

基于随机时间的车辆导航路径规划研究

根据车辆导航中各路段行车时间具有随机性特点,运用不确定性规划理论建立了行车时间随机的车辆导航路径随机规划模型,模型以车辆出行中行车时间最短为目标函数.并设计了基于随机模拟的遗传算法求解该模型.通过数值仿真,证明模型的可行性.     

基于分层遗传算法的车辆路由和调度研究

为了能在当今激烈竞争的市场中生存,物流活动需要细心规划以满足商务和顾客的所有需求.车辆路由和调度问题一直被广泛的研究以满足各种行业的特殊的需求.考虑配送与安装分离特点下车辆路径问题.利用混合整数非线性规划（MINP）模型求解送货和安装时车辆运行的最少时间.提出分层遗传算法对各种大小问题实施求解.计算结果表明分层遗传算法的有效性,也对分层遗传算法和MINP模型两者的性能进行了比较.     

柔性制造系统刀具需求遗传算法研究

以零件加工时间最短作为模型的优化目标、以刀具购买资金作为约束,研究了柔性制造系统(FM S)刀具需求规划模型的构建。介绍了遗传算法的特点,并利用遗传算法对规划制造任务所需刀具的规格数量问题进行了求解。通过比较,验证了FM S刀具需求规划模型及其遗传算法求解问题的优越性。     

基于极大熵模型的交通出行矩阵解法研究

引入拉格朗日乘子，对由路段观测流量反推交通出行矩阵的极大熵模型进行变换，将优化问题转换为非线性方程组的求解，并提出一种遗传算法求解方法.该方法以非线性方程组的待求量为决策变量，方程组两端向量的均方差最小值为目标函数，初值在决策变量可行域内随机产生.通过实例验证，遗传算法较之牛顿法改进了其对初始值要求严格、易产生局部收敛并含有矩阵求逆的不足，且当初始值偏离真实值较大时，遗传算法求解成功率远远高于牛顿法，证明了遗传算法在多种交通网络中求解交通出行矩阵是可行的.     

基于遗传算法的冷链配送中心选址

为保持生鲜食品的新鲜度,缩短在途时间和节省配送成本,建立了冷链配送中心选址模型。该模型以系统总成本最低为目标函数,结合生鲜食品的流通过程,形成了基于原产地、配送中心、生鲜超市的选址分配。采用遗传算法,运用MATLAB编程进行仿真,通过编码、选择、交叉等遗传算子,利用算例对选址模型进行仿真求解,仿真结果表明,遗传算法可实现资源配置,规划配送中心的选址分配。     

求解柔性作业车间调度的岛屿模型遗传算法

针对多品种小批量复杂产品生产的调度优化问题,结合柔性作业车间调度问题与统一计算设备架构的特点,提出了一种求解柔性作业车间调度问题的岛屿模型遗传算法.设计了统一计算设备架构的存储模型及执行模型,给出了染色体编码、解码方式,并改进了遗传算法的选择、交叉、变异操作,最后定义了迁移操作.算法提高了遗传算法在统一计算设备架构上的并行处理效率,使用标准实验数据进行测试,结果表明了使用岛屿模型遗传算法求解柔性作业车间调度问题是有效的和可行的.     

多供应商条件下装备器材采购模型研究

为了提高装备器材质量和服务水平,运用关系管理理论,建立了多供应商条件下装备器材采购模型.该模型在对供应商进行量化评价的基础上,综合考虑成本和市场竞争(价格折扣)等因素,优先考虑向评价好的供应商进行采购;设计了遗传算法对模型进行求解,给出了在指定采购成本上限下的最优采购方案与总成本.实例结果表明,该模型合理、有效、可行,有助于和器材供应商建立长期稳定的合作关系.     

交通信号实时优化模型的算法研究

对交通信号动态优化模型的求解算法进行了研究,给出了目标函数中复杂的分段函数及积分上限中含有未知量的方程的数值处理方法,并针对问题特点,提出了该模型的遗传算法求解方法.为检验模型和算法,进行了一定规模的数值仿真计算.计算结果表明,所设计算法具有较快的收敛速度而模型具有良好的控制效果.