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。     

结构最优设计问题的一种新方法

给出了结构优化设计参数识别的一种新方法——格雷码加速遗传算法。研制了格雷码加速遗传算法实施的详细步骤，并对格雷码加速遗传算法的有效性和可行性进行了理论分析和实例分析。结果表明，格雷码加速遗传算法具有直观、简便、快速、适用性强等特点，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非线性优化方法，可广泛应用于各种结构优化设计中。     

单管感应电能传输系统参数全局优化

针对单管感应电能传输系统参数优化中存在的设计参数约束少、参数非全局最优等问题,提出一种参数全局优化算法。将系统效率最高作为目标函数,以原副边电感、电容等关键器件的电压、电流大小为约束条件,将工作频率、原副边电感、电容作为优化变量,建立系统的非线性规划数学模型,采用智能优化算法进行模型解算。为避免算法收敛于局部最优,设计了"遗传算法+模式搜索"的混合算法,即在遗传算法求得最优解的基础上,采用模式搜索进行深度优化。仿真和实验结果表明,提出的方法能从全局角度对系统进行整体优化,单次优化得到所有最优参数,减少了工作量;求解时的混合优化算法具有较优的全局搜索能力,可用于其他约束优化问题。     

遗传算法在SCARA机器人最优路径规划中的应用

SCARA型装配机器人的全局路径规划是一种典型的机器人路径规划问题。本文分析了此问题自身的特性，将其转化为TSP问题，采用遗传算法优化了选择、交叉、变异等遗传算法操作及其相关参数，获得了一种性能良好的全局路径规划算法。仿真与实验表明，此算法可以在较短时间内求得最优解或准最优解。     

基于多群体遗传算法的非线性最小二乘估计

由于非线性模型参数估计理论广泛使用的传统牛顿类算法对初值的敏感性,以及简单遗传算法易陷入局部最优的问题,提出了一种多群体遗传算法,它采用多个群体执行遗传算法搜索解,并且能根据各个群体在较少迭代次数中找到的最优解动态调整参数域,提高了遗传算法的性能及搜索到的解是全局最优解的可靠性.实验结果表明:新的算法是一种有效的非线性...     

解非线性优化问题的混合加速遗传算法

通过在实码遗传算法进化过程中加入改进的步长加速学习算子，并利用实码遗传算法和步长加速法所得到的优秀个体群，作为变量新的变化范围，逐步缩小搜索空间，自动向最优解收缩，提出了求解不可微非线性函数全局解的一种新方法——混合加速遗传算法(HAGA)，给出了HAGA算法实施的详细步骤，建立了HAGA相应的收敛定理。理论分析和实例分析表明，HAGA具有准确、快速和适用性强等特点，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，可广泛应用于各种不可微函数优化问题中。     

模糊优化相对增量比准则摄动梯度投影算法

首先根据非线性规划最优解的ＫＴ条件，给出一种含参数不等式约束的非线性规划最优解的存在条件，建立相对增量比与较优解的概念，应用摄动梯度投影方法，针对工程优化设计中具有模糊约束非线性规划的模糊优化问题，构造了一种相对增量比准则摄动梯度投影的普通优化算法，为求解模糊优化问题提供了一种新的途径。     

过程综合的全局优化改进遗传算法

针对过程系统综合和蒸汽动力系统优化的复杂非线性规划问题，提出了改进和连续化全局优化的遗传算法，算例表明，该方法用于求解复杂优化问题是非常有效的，而且具有获得全局最优解的能力。     

应用改进小生境遗传算法优化BLDCM调速系统的PI参数

本文以无刷直流电动机的转速控制器作为研究对象,应用改进的小生境遗传算法（INGA）对其PI参数进行了优化设计,该算法针对常规遗传算法很难搜索到全局最优解的缺点,通过将单纯形法与小生境遗传算法相结合形成了一种全局优化算法,并使用MATLAB软件进行了动态跟随性能的仿真实验,结果表明采用该算法确能优化调速系统的性能。     

应用遗传算法求解计算机通信网的最佳路由─—一种新的遍历匹配选择法

求解计算机通信网的时延和路由选择是一个多约束条件的非线性优化问题，采用遗传算法求解是目前比较有效的方法。本文以遗传算法的基本思想为基础，提出了一种新的遍历匹配选择法，通过实例计算，采用这一选择方式的遗传算法能快速求出问题的全局近似最优解，且具有较高的计算精度。     

多峰函数优化的混合遗传算法

研究了2种基于最速下降法和遗传算法的求解多峰函数优化问题的混合遗传算法,以Schaffer函数的全局优化问题和收敛概率、平均收敛时间和平均收敛值等评价指标检验了混合算法的性能.结果表明混合算法的性能优于单独的遗传算法或最速下降法,采用随机方式选择局部优化个体的混合遗传算法性能在总体上优于从每代群体中选择适应度高的个体进行局部优化的混合遗传算法.     

遗传算法用于电机电器优化设计的展望

介绍了遗传算法及其特点，分析了传统优化方法在电机电器优化设计领域存在的问题，认为遗传算法将是电机电器优化设计领域较理想的方法。     

基于改进遗传算法的平面交叉口信号优化控制法

本文对城市交通中单交叉口信号动态优化控制技术进行了深入研究,在此基础上设计了一种应用于单交叉口的智能信号控制优化算法,并在遗传算法的选择算子中对竞争法进行了改进,加入了希尔排序策略,将基本遗传算法改进成了一种新的基于二进制编码的遗传算法. 且计算机模拟复杂度较高的四相位交通控制仿真对比实验取得了良好的效果. 实验结果证明,遗传算法可以较好地应用到交通控制领域,且改进式遗传算法在中、重度交通需求的情况下依然能在很短的计算时间内使控制周期内路口的总延误和排队车辆数明显减少.     

高空长航时无人机优化设计

采用实数编码、过滤和交叉限制机制、改进的惩罚机制,改进了标准遗传算法,建立了多目标遗传算法,使之可以克服标准遗传算法的缺陷,并将其应用于高空长航时无人机的优化设计中,以空机重量和最大升阻比为性能目标,得到了优化问题得Pareto解。结果表明,高空长航时无人机优化后的总体性能得到改善,说明该方法适用于高空长航时无人机总体方案的优化设计,对方案研究有一定参考价值。     

隔减震结构中黏弹性阻尼装置的遗传算法优化分析

研究了基于遗传算法的粘弹性阻尼装置在结构隔减震控制中的多参数并行优化问题.同时考虑了粘弹性阻尼装置的材料性能和形状尺寸参数的组合优化,从性价比的角度提出了目标优化函数,建立了粘弹性阻尼装置参数的优化模型.以单自由度隔震结构体系为例,采用遗传算法对其进行优化分析.结果表明：在结构和造价的双重预期目标下,通过遗传算法优化分析得到,加入粘弹性阻尼装置后,结构的位移和加速度都达到了预期的效果,同时也表明遗传算法在用于多个组合参数的优化设计时是可行且有效的.     

基于遗传算法的结构振动主动控制优化方法

在结构振动主动控制的研究中，控制能量是限制其广泛应用的瓶颈。为减少控制系统所需能量，有必要对结构进行优化设计，而传统的优化方法对于振动主动控制系统的优化不太适合。为此，在杂交遗传算法和实代码遗传算法的基础上，开发了一种改进的杂交遗传算法，该算法不仅可以计算含不等式约束的优化问题，而且可以处理含线性等式的优化目标问题。最后给出了计算实例来说明所提方法的有效性。     

模拟退火遗传算法在电力系统无功优化中的应用

电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段.针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,并结合电力系统无功优化的特点,在遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)的基础上,提出了更加有效的算法即模拟退火遗传算法.使用该文提出的算法对IEEE-14节点系统进行了无功优化计算,结果表明该模拟退火遗传算法应用于无功优化是合理可行的.     

基于改进遗传算法的BP神经网络及应用

结合遗传算法及神经网络各自的优点,利用改进遗传算法对BP神经网络的连接权进行优化,并提出了一种新的编码方式.通过与时间序列模型对比,基于改进遗传算法的BP模型效果更好.     

改进遗传算法在6-RSS并联机器人机构设计中的应用

以6-RSS并联机器人Jacobian矩阵的条件参数为优化设计目标函数,提出了改进的遗传智能优化设计方法.采用实值编码,对6-RSS平台进行了优化设计,得到了最优运动学的6-RSS平台结构参数,通过与拟牛顿法得出的结果比较,证实了改进遗传算法在并联机器人结构优化设计中的有效性和优越性.     

基于遗传支持向量机流量软测量研究

针对中国石油宁夏石化公司离心式CO2压缩机四段出口动态流量准确测量困难的问题,引入软测量方法对动态流量进行测量,实现了基于支持向量机的软测量技术对流量的间接测量．应用遗传算法对支持向量机的参数进行了优化,并将参数优化后的支持向量机得到的体积流量软测量模型的预测效果与实际测量值进行了对比,取得了良好的效果．