基于混沌遗传算法的板坯入库决策优化方法

针对热轧板坯库优化管理，分析了板坯入库操作流程，并建立了板坯入库决策的优化模型，考虑了板坯入库库位和垛位选择的多种原则，对一个板坯入库批次进行全局优化运算，可快速为板坯选择最优的库位和垛位。对于模型的求解方法，构造了一种自适应的混沌遗传算法，采用自然数编码方式，动态的在线调整算法的交叉和变异概率，并采用混沌优化方法作为变异算子。对生产数据进行实际排产的结果表明，建立的模型和算法切实可行，可应用于生产实际。     

基于遗传算法的交通信号动态优化方法

针对典型的城市多车道双向交叉路口的交通流分布，以四相位信号控制为例，建立了以控制周期内路口的总延误车辆数最小为控制目标、以信号相位绿灯持续时间和信号周期时长为控制变量的交通信号动态配时模型。并用基于实数编码的遗传算法对信号周期和相位4绿信号时间等控制变量同时进行优化。为检验算法的优化效果，针对实际交叉路口高峰小时的实测交通流量数据，进行了大量次数的仿真计算，并对仿真结果进行了分析。     

基于改进遗传算法的物流配送路径优化

物流配送路径规划对于提高物流配送效率、节约配送成本具有重要意义。以物流配送路径总长度为优化目标,将其转换为经典TSP优化问题进行求解并建立了数学模型。基于该数学模型,提出改进的遗传算法,针对遗传算法的选择、交叉和变异分别提出了基于序的选择算子、基于最小代价树的交叉算子和基于随机点长度控制的变异算子。改进的遗传算法与简单遗传算法的对比仿真实验表明,所改进的遗传算法有较好的全局寻优能力,且其收敛速度快,是解决物流配送路径优化问题的有效方法。     

基于改进Fishbone的物流仓库布局优化

针对物流仓库内部布局的优化设计问题, 通过在Fishbone布局方法中结合贯通式货架系统的思想, 给出一种改进Fishbone仓库布局方法. 在方法中, 分三种情况对仓库主通道角度和拣货通道角度进行建模, 用Matlab求解并确定了最佳仓库布局角度, 进而考虑托盘尺寸对总移动距离的影响, 建立了最小化总移动距离的数学模型. 结合实际案例结果分析表明, 该方法在基本保持仓库面积利用率的前提下, 有效地缩短了仓库总拣货距离, 不失为一种良好的仓库布局方法.     

一种改进遗传算法及在多目标优化中的应用

基本遗传算法在求解大规模多目标优化问题时会出现早熟和搜索效率低等问题。针对这些问题,对基本遗传算法引入了邻域操作、自适应策略和混沌优化等多种改进策略,研究设计了一种有机结合各种改进策略的改进遗传算法流程。应用实例的仿真试验表明改进算法可行,且在求解大规模多目标优化问题时较基本遗传算法具有精度和速度优势。     

基于遗传算法的系统辨识方法研究

针对从样本数据进行系统辨识的问题,提出一种由典型数学模型相互组合构成系统模型的新的辨识方法,将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,并采用遗传算法同时实现了系统的结构辨识与参数辨识,模拟仿真与实际系统辨识结果验证了系统辨识方法的合理性与求解算法的有效性.     

基于自适应遗传算法的渠系优化配水模型研究

针对现有的建立在假定下级渠道配水流量相等基础上的渠道优化配水模型与绝大多数渠系实际配水要求不相符合等问题,研究了下级渠道流量不等时的渠系优化配水模型及其求解方法,并通过实例对基于自适应遗传算法和基本遗传算法的模型求解方法进行了比较。结果表明,与传统方法编制的配水方案相比,提出的模型和算法确定的渠系优化配水方案斗渠配水时间搭配合理、支渠配水流量均匀,符合优化配水原则;利用自适应遗传算法求解模型,能在进化过程中按个体优劣和群体分散程度自动调整遗传控制参数,可显著加快收敛速度和提高计算稳定性,具有较高的工程应用价值。     

一种基于复形调优遗传算法的多学科优化方法

建立良好的优化方法,是多学科设计优化（multidisciplinary design optimization, MDO）求解的关键和难点。结合具有全局搜索能力的遗传算法和局部收敛特性的复形调优算法的优势,建立了全局优化算法,并将全局优化算法应用于多学科可行（multidisciplinary feasible, MDF）方法的多学科分析模型求解,建立了两级优化MDF（double optimization MDF, DO-MDF）方法和单级优化MDF（single optimization MDF, SO-MDF）方法两种计算构架。以CASCADE系统产生的多学科问题求解为例,对比5种计算构架对MDO求解的优化结果,结果表明,DO-MDF、SO-MDF两种计算构架通过有效关联学科分析的前馈信息流表现出更好的计算能力。     

基于遗传算法的火电机组制粉系统运行优化

提出了一种基于遗传算法的中储式制粉系统运行优化方法。通过遗传机理在有效参数调整范围内搜索系统运行的最优值,为现场实际运行提供指导。优化方法使用FORTRAN90编程实现,并对实际对象进行了优化计算和测试。结果表明该方法能有效地进行优化计算,能用于实际机组的运行优化。     

基于蚁群-遗传混合算法的设备布局优化方法

以生产车间设备布局优化的最小物流费用为目标,建立了车间设备布局优化问题的二次分配模型,并采用蚁群-遗传混合算法来对这一模型进行求解.该混合算法将蚁群算法和遗传算法的优点相融合,以蚁群系统的解作为遗传算法的初始种群,克服了蚁群算法的收敛速度慢,容易陷入局部最优以及遗传算法的容易早熟收敛等缺陷,来实现模型的全局最优.本文以某机械厂制造车间为例,运用MATLAB编程实现算法求解,结果显示:应用蚁群-遗传混合算法设计出来的设备布局新方案比原始方案总物流费用节约了10.6%,同时,混合算法在求解车间设备布局优化问题时比蚁群算法或者遗传算法速度更快,效果更好.     

一种基于遗传算法的最优空间布置方法

空间布置问题是工业生产中的瓶颈问题,因为存在太多的可能组合,容易陷入局部最小解。本文提出一种在空间布置问题中基于遗传算法把空间位置进行编码并通过遗传操作算子进行重定位和改变有限旋转方向策略的全局搜索方法。种群中每一个个体是一种有效的空间分配方案,在遗传算法进化过程中为减少计算时间,提高空间利用率,采用了多种启发式信息如原点策略、边策略、避免重复定位点策略和无悬挂策略等来加速收敛到全局最优解。最后,仿真例子说明了所提方法是工业应用中一种可选方案。     

基于遗传算法的模糊优化研究

针对约束条件、系数和优化变量均为模糊数形式的线性和非线性全模糊优化问题 ,利用模糊数积分排序方法 ,提出了基于遗传算法的模糊优化问题求解方法 ,在该方法中对优化变量采用模糊数编码(每个变量用三个实数编码 ,对应三角模糊数中的 a,b,c) ,最后通过全模糊线性和非线性优化算例 ,验证了方法的有效性.     

基于混合遗传算法的配电网络重构优化

以网损最小为目标函数,电压降、线路电流值和电源容量的限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型,用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束问题.针对遗传算法的局限性,对适应函数进行了调整,实施了最优保留策略,改进了交叉和变异操作,并结合了模拟退火算法,从而形成了混合遗传算法,该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛.优化过程中考虑了配电网自身特点,提高了计算效率.重构算例说明,该优化方法有效、实用.     

基于遗传算法和最速下降法的函数优化混合数值算法

在遗传算法中嵌入一个最速下降算子，并定义适当的适应度函数和子代个体的选择算子，从而可结合遗传算法和最速下降法两者的长处，得到既有较快收敛性，又能以较大概率得到全局极值的新的用于连续函数全局优化的混合数值算法。数值计算结果表明了本文方法显著优于求解函数优化的遗传算法和最速下降法.     

优化物流中心配送方案的遗传算法

提出了一种配送方案模型 ,该模型在满足车辆满载约束的同时充分考虑货物的运到期限 ,通过实例计算表明 ,该算法对确定配送装车方案是可行和有效的.     

三维粒子测速系统中遗传匹配法的设计

提出了基于遗传算法的三维粒子图像匹配方法及实际中的优化设计。该方法以视差为编码、结合SSD(sum of square difference)与SAD(sum of absolute difference)法对结果进行评估,并通过单点、多点的双交叉、变异与序列的混沌化处理达到对分析空间的搜索;最后,局部处理结合全局唯一性迭代检测进一步增加了匹配结果的可信度。利用优化前后所提算法对空间粒子图进行了对比及误差分析。结果表明:所提算法适用于粒子测速系统的立体匹配,能够给出较准确的视差信息。     

基于遗传算法的嵌入式仿真的系统辨识与控制优化

数字随动(伺服)系统因具有非线性、不确定性和时变性,难以精确地建立系统的数学模型,由此对设计高性能的控制器造成困难.遗传算法因其隐含并行性、全局搜索等优点,在优化问题领域得到了很好的应用,但遗传算法简单应用于如数字随动系统这样的控制系统在线闭环辨识或参数优化时,会面临大量重复实验成本高、实验时间过长引起系统不稳定等实际问题.针对以上困难,提出一种基于嵌入式仿真的系统辨识方法,采用遗传算法进行数字随动系统同步在线闭环模型参数辨识与控制参数寻优.经过在数字随动系统实物环境下实验,证明了该方法的有效性.