供水系统中水泵调度方法的比较

在大型管网系统中,降低水泵的泵送成本是一个关键性的问题.通过对抽水过程的有效调度,每年可节约10％的能源支出和相关成本.文章建立的典型成本函数涵盖了抽水过程导致的所有支出,包括抽水的电力成本、各时段电价、高峰需求和水泵切换成本.如果蓄水池水位已知,仅使用固定转速泵,基于动态规划的方法在优化调度中是有效的.文中对这几种方法进行了比较,并讨论了哪种方法更适合于这类泵的调度问题.     

基于遗传算法优化滚筒脱水控制参数的研究

本文主要介绍如何通过遗传优化算法进行滚筒脱水参数优化.首先介绍了脱水控制参数的含义,并介绍了风险值、损失值的概念.其次,通过风险值、损失值定义目标因子G.然后,根据经验设定偏心分布位置的概率,和用户使用负载量的概率.最后,通过以上设置对初始控制参数进行遗传迭代优化,最终获得最理佳的控制参数.     

产业园区建筑的自动布局实验——基于遗传算法优化

多样化的园区布局方案对形成具有指导意义的规划路径有着积极的影响。课题基于遗传算法寻优的思路,在grasshopper平台上运用Galapagos进行产业园建筑在设计目标约束下的自动布局实验,首先将产业园建筑常用的建筑平面形式抽象成三种较为简单的图形:矩形、L形和凹形,再设置有关地界范围、建筑间距、集中式组团布局的约束条件,然后根据这三种约束条件确立总目标值,并使用遗传算法寻优,最终自动生成多种满足约束条件的布局形态。在保证准确性的基础上,提高了效率,给解决人工布局中繁琐的运算问题提供了一个新思路。     

基于协同多目标算法的多机器人路径规划

多机器人路径规划是群体机器人协同工作的前提,其特点是在防碰撞与避障的前提下追求多方面资源的最小消耗.针对这一特点,提出协同非支配排序遗传算法,解决具有多个优化目标的多机器人路径规划问题;运用改进的多目标优化算法,克服多目标优化取权值的不足,同时考虑机器人能源与时间两大资源,以多机器人的路径总长度、总平滑度、总耗时为规划目标.同时引入合作型协同算法框架,将难以求解的多变量问题分组求解.每个机器人的路径视为子种群,子种群通过带精英策略的非支配排序遗传算法,进化并筛选出子种群的部分进入协同进化,每次迭代更新外部的精英解集,最终生成一组非支配路径解.仿真结果表明,在栅格地图环境下,本文算法可有效实现多移动机器人的多优化目标路径规划.     

飞机移动生产线物料JIT配送模型及算法研究

针对飞机移动生产线的物料配送问题,考虑装配作业仓储、飞机移动生产线站位、运输人员类型、运输小车类型、物料及时配送等约束条件,建立符合实际的飞机移动生产线物料配送数学模型,对不同装配作业物料进行组合,以配送次数为优化目标,并采用基于双层编码、对交叉和变异操作进行自适应改进的遗传算法优化求解。最后对提出的算法进行了数值实验,证明了模型与算法的有效性。     

浅谈基于神经网络算法和遗传算法的桥梁病害识别

随着我国高速公路的大量建设,车辆时速大幅度提升,在保证车辆快速行驶的同时,国家对桥梁道路的检测与保养越来越重视。因考虑到单靠人力的检测费时费力、效率低、费用大等不利因素的影响,文章应用计算机程序将神经网络算法和遗传算法相结合进行桥梁病害的检测与识别,进而提高了检测的效率、节约检测成本,并已成为现今桥梁检测的主流方法。     

基于自适应免疫遗传算法的IPPS问题研究

针对工艺规划与调度集成(Integration of Process Planning and Scheduling,IPPS)的多目标优化问题,将遗传算法基本理论与免疫应答机理相结合,并引入IPPS问题研究中,构造了融遗传算法和免疫机理为一体的自适应免疫遗传算法(Self-adaptive Immune Genetic Algorithm,SIGA)。该算法以遗传算法为主体并加入免疫算子,通过免疫系统的自适应、免疫识别、学习、记忆、激增和抑制等复杂的信息处理机理,有效地解决了规模大、约束多、目标函数非单一的IPPS问题。最后以实例进行仿真优化,验证了模型算法的正确性和有效性。