制造系统中的单向环型设备布局设计

提出一种优化建模与虚拟现实技术相结合的求解策略，较好地解决了制造系统中的单向环型设备布局问题．研究该问题的固有特性，提出三条定理，构建了一个启发式算法，并实现了一个沉浸式虚拟布局设计的例子．     

制造系统的可重构布局设计

研究重构系统的新布局具有重要的理论与实际意义 .本文讨论了制造系统可重构布局研究的目标、对象、基础及研究范畴 ,提出了利用模拟退火方法寻找重构布局最优解的搜索算法 .仿真实验验证了算法的有效性     

SLP和遗传算法结合在车间设备布局中的应用

用经典的系统布置设计结合遗传算法求解车间设备布局,以高效率获得满意的设计结果,弥补传统SLP设计过程中手工操作的繁琐迭代、易受主观影响、结果不稳定等缺点。并且通过对遗传算法的改进,增强了算法的全局和局部搜索能力。最后,通过实例验证了其有效性。     

基于改进遗传算法的船舶管路布局设计

针对船舶管路布局设计中的路径规划问题提出一种改进型遗传算法求解方法。建立船舶管路布局设计问题的模型空间、约束条件和优化目标;提出一种基于连接点网格的定长编码方法,结合该编码方法设计了适合改进遗传算法应用的适应度函数和交叉、变异算子,定长编码可降低遗传算子设计复杂度和非法个体修补代价;提出在进化流程中嵌入以“去折弯”和“改模式”两种改善型变异方法构建的爬山操作,以提升算法收敛性和寻优能力。通过仿真实验验证所提算法具有可行性和先进性。     

基于遗传算法的建筑布局求解算法

通过分析建筑布局的特点提出了建筑布局的两种表示方式：特征树表示和矩阵表示。提出使用遗传算法来对布局设计过程中的方案进行约束和控制。对原有的遗传算法做了改进,在适应度函数构建方面,增加了对称度和黄金分割度的度量。实验结果表明,该算法非常适合于求解布局问题。     

基于免疫遗传算法的制造元设计

为了提高工厂的生产效率,给出了一种制造元设计问题的解决方案.基于单元数规则,建立了制造元设计问题的整数规划模型;受生物接种疫苗提高免疫机理的启发,把问题的先验知识抽象成疫苗,利用疫苗接种提高算法的收敛速度,利用免疫克隆选择机理避免算法早熟,设计了一种基于疫苗接种的免疫遗传算法.最后构造了一种基于免疫遗传算法的制造元设计问题解决方案.实验结果表明,该方案能够有效地解决大中等规模的制造元设计问题,具有较高的应用价值.     

基于改进型遗传算法的门阵列模式布局

门阵列模式布局是一类 NP完全问题 .本文将一种改进型遗传算法用于门阵列模式布局 ,提出了相应的数学模型 ,并在布局目标函数中引入了通道拥挤度的概念 ,使布局的构形更趋合理 .实验表明 ,应用所提出的模型及算法能在较短的时间内提供优化解 ,避免了一般优化算法的局部最优问题和维数灾难问题 ,为门阵列模式布局开创了一条新的路径     

基于改进初始解的遗传算法的布局设计方法

带性能约束的三维布局问题属于具有很强应用背景的组合优化问题,进行了基于全局的布局求解方法的探索。由于NP完全问题的计算复杂性,使得遗传算法求解问题的全局最优解时效率较低。改进了遗传算法的初始解,对提高算法的效率进行了研究。并以旋转卫星舱布局的简化模型为背景,建立了多目标优化数学模型。实例结果与传统遗传算法以及乘子法的计算结果比较,表明该算法具有较好的求解效率。     

基于遗传算法和模拟退火算法的布局问题研究

文章在介绍遗传算法和模拟退火算法的基本理论及主要特点的基础上,提出了一个基于遗传算法和模拟退火算法的求解布局问题(矩形件排样优化)算法,并通过算例验证了该算法的有效性。     

基于遗传算法的布局问题求解

布局问题是VLSI布图设计中的重要问题，传统的方法很难得到满意的解答。针对该问题，文中提出了一个基于遗传算法的求解方法，并将它应用到VLSI门阵列模式布局设计中，构造了一个较完备的综合布局目标函数，引入并定义了通道拥挤度。实验结果表明，所提出的方法能在较短的时间内提供优化解，为VLSI布局设计提供了一种新的思路。     

基于遗传算法的集装箱货物装配方案研究

论文介绍了遗传算法在装配大型集装箱中的应用。首先对传统的背包问题进行了分析,指出了其中存在的问题,提出了一个以提高安全系数和最大价值为目标的更具现实意义的多目标模型。然后采用遗传算法求解,并给出了一个算法求解实例。计算表明文中采用的遗传优化算法有较高的搜索效率。     

遗传算法在矩形件优化排样中的应用

遗传算法是一种全局优化的数值计算方法。与传统优化算法相比,它对函数的要求不高,一般不会陷入局部最优解,更适应于求解大规模离散化问题。该文将遗传算法应用于工程问题的一个典型离散优化问题矩形件优化排样。通过该算法可以找出高效率的排样加工方法。设计结果能广泛应用于各零件的排样加工实例。     

基于遗传算法网络入侵检测系统的研究与实现

智能型入侵检测系统是目前入侵检测系统的发展方向,本文在分析国内外入侵检测系统的基础上提出一种基于小生境遗传算法的入侵检测系统,该系统通过对染色体的检测找出最能代表新入侵特征的染色体并加入特征库,通过自我学习达到动态更新染色体特征库。     

基于遗传模拟退火算法的BP算法研究

目前广泛应用于神经网络优化的方法是反向传播(Back Propagation,BP),但是BP神经网络的全局搜索能力很有限.文中探讨了两种全局优化算法:遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和模拟退火(Simulated Annealing,SA),以及它们和BP算法结合形成的优化算法,并且比较了它们在神经网络优化中的优缺点.     

微波滤波器优化设计的混沌遗传算法方法研究

微波滤波器是微波系统中一种不可缺少的器件。文章研究了一种基于混沌遗传算法的微波滤波器结构的优化设计方法,对广义切比雪夫滤波器耦合矩阵进行了综合。在混沌遗传算法中,主要使用混沌来产生初始种群和使用混沌进行个体的变异。通过对多个滤波器实例的优化设计表明,实验结果与理论结果吻合较好,说明了文中方法的有效性。     

基于遗传算法的车灯线光源优化设计

采用遗传算法建立了遗传算法曲面反射点搜索模型,将其用于特殊反射点的寻找。经过多次试验确定遗传算法中所涉及参数的值,最终找出抛物面上的特殊反射点,建立线光源发光功率(P)和线光源长度(L)的函数关系,求出最低功率时线光源的长度。实验表明,该模型算法准确,速度快,收敛性好,适应性强,适用于非规则的,任意曲面点的搜索。     

基于遗传算法的最短路径路由优化算法

论述了用启发式遗传算法解决最短路径路由的优化问题.采用可变长度染色体(路由串)和它的基因(节点)应用于编码问题.交叉操作在交叉点进行部分染色体(部分路由)交换,变异操作维持种群的多样性.该算法采用简单维护操作维护好所有的不可行的染色体.交叉操作和变异操作相结合保证了最优解的搜索能力和解的全局收敛性.计算机仿真实验证明该算法快速有效,可靠性高。     

基于遗传禁忌算法的带式输送机直接转矩控制系统

由于传统带式输送机电气系统存在启动加速度不平稳的缺陷,易引起皮带跑偏甚至撕裂皮带的安全事故,而且带式输送机电气传动系统好坏直接关系到生产过程的安全可靠性和经济性。本文提出了基于遗传禁忌算法的自适应PID控制器来实现直接转矩控制的转速闭环方案。该方案在改进遗传算法的基础上加入禁忌变异算子并以误差绝对值时间积分性能指标作为最小目标函数。仿真实验表明,系统具有超调量小,调节时间较短,抗干扰性强,鲁棒性好的优点。     

基于遗传算法的入侵检测系统研究

针对目前入侵检测系统不能有效检测未知入侵行为的问题,根据遗传算法在动态环境中的鲁棒性、自适应性强的特点.提出了一种基于网络的异常检测算法来检测网络数据.该算法弥补了传统的统计检测方法的缺陷,即忽略了一段时间内在网络环境下各变量之间的关系.使用不包含入侵攻击行为的网络数据进行训练学习,并使用多维空间坐标来描述这些网络数据.再利用遗传算法进化出相应的检测规则集来检测异常数据.