基于免疫遗传算法的多连接查询优化

给出了多连接查询优化问题的计算模型,分析了免疫遗传算法的基本原理,提出将免疫遗传算法应用于多连接查询优化问题。针对多连接查询优化问题的具体特点,给出了免疫遗传算法的设计,包括亲和度、适应度函数的设计,基于抗体浓度的选择算子、交叉算子、变异算子的设计,免疫算子的设计。     

空心电抗器电感的多变量拟合方法

利用有限元法建立了空心电抗器电感的计算模型,提出了电感的多变量拟合方法.在拟合目标函数与电抗器的内径、匝数以及导线线径单变量拟合的基础上,结合最小二乘法,求解出电感与内径、匝数以及线径的多变量关系.拟合的结果与有限元法计算的结果一致,证明了该方法的有效性.利用拟合结果可以方便电抗器的优化和设计.     

遗传算法研究概述

遗传算法是一种在群体的逐代遗传中,搜索出全局最优解的搜索优化算法.近年来由于遗传算法在解决复杂优化问题中显现出巨大优势,因此受到国内外学者的广泛关注.本文介绍了遗传算法的简单原理、设计方法,并概述了它的技术和应用领域.     

基于遗传算法的计算机通信网优化设计

在生物遗传法则中,有一种自然选择最优机制,是促进生物不断进化的主要方法,这种进化方法就是遗传算法。生物遗传算法是具备的优良特性以及优化可靠性使其在其他很多科研领域中也获得了广泛应用,其中计算机通信工程的通信网优化设计就常常采用遗传算法来进行优化设计。现本文通过区分遗传算法与一般数学寻优方法,阐述了遗传算法的基本原理,继而分析了计算机通信网的优化设计要求,并探讨基于遗传算法的计算机通信网优化设计方法。     

含分布式电源配电网的无功优化

提出了基于改进遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化方法。构建了包含分布式发电系统的配电网无功优化数学模型,采用改进遗传算法对分布式发电的无功功率给定进行了优化。通过算例仿真结果,说明所设计的改进优化算法在减少功率损耗和提高电压质量上的有效性和正确性。     

基于遗传算法的PID控制器参数优化研究

针对PID控制器在不同的应用系统,需要动态调整PID控制参数的问题,提出了基于遗传算法的PID自适应参数优化方案。该方案通过将PID控制器产生的误差作为目标函数,利用遗传算法实现对PID控制器参数的自动调整。为了提高参数的优化效率,文章通过对交叉算子和变异算子的自适应处理,提高了PID控制器的性能。实验测试表明,文章设计的PID参数优化策略比普通的基于遗传算法优化策略效率平均高14.7%。     

一种电抗器隔声罩设计

电抗器的固有噪声是设计、加工及装配过程中无法避免的。为消除电抗器固有噪声对环境噪音的影响,本文设计了一款隔声罩通过切断噪声的传播途径来降低电抗器噪声对周边环境的影响,通过对电抗器隔声罩的材料、结构、通风散热和声学数据进行设计分析,并对实施后的效果进行验证。分析表明,采用隔声罩降噪,可实现在电抗器工作时,降低对周边环境噪音的影响,噪声大小被控制在所要求的范围以内。     

基于遗传算法排课系统的设计与实现

排课任务是教务管理中是比较烦琐的一项,该系统可以通过使用遗传算法,对课表进行优化.文章就遗传算法排课系统的设计与实现进行了阐述.     

基于混合遗传模拟退火算法的空调冷冻水系统优化

根据中央空调水系统中冷水机组和冷冻水泵的性能曲线,建立了描述中央空调冷冻水循环系统特性的优化数学模型。并以遗传算法为主,融入模拟退火算法,设计出了一种混合遗传模拟退火算法。利用该算法设计中央空调冷冻水循环系统的优化控制方案,使其在一定的负荷下达到最小能量消耗。同时,将遗传算法控制方案与混合遗传模拟退火算法控制方案进行比较,用以说明混合遗传模拟退火算法优化控制的相关优越性。     

改进遗传算法的保定邮政车辆调度问题研究

为解决保定市邮政车辆调度的问题,基于传统遗传算法,建立数学模型。针对传统遗传算法存在的“早熟”问题,融入自适应变异算子,设计一种改进遗传算法。通过matlab仿真实验,对保定市各县区邮政局间配送车辆路径进行优化,实验证明改进遗传算法优于传统遗传算法。     

基于遗传算法的TSP问题优化方法

针对传统遗传算法在巡回商旅问题优化计算中存在的弊端——收敛速度慢,迭代次数多。在传统遗传算法基础上,设计出一种加入人工选择和定向突变的优化改进算法。该优化算法通过人工方法保存具有有利变异个体和淘汰具有不利变异个体,有利变异个体进行杂交和变异,从而提高遗传算法的收敛速度,减少遗传算法的迭代次数。同时针对遗传算法易陷入局部最优解的情况,在优化算法中引入自适应参数算法,针对遗传算法的不同阶段,实现杂交概率和变异概率的自适应调节,防止算法陷入局部最优解。最后,采用国际标准的TSP测试集(TSPLIB)对优化算法的优良性进行验证,实验表明,对比其他算法,该优化算法在TSP最优解的质量上提高10%左右。     

遗传算法在TSP问题中的应用

遗传算法是借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的全局的概率搜索算法,旅行商问题(TSP)是著名的NP问题,也是组合优化、计算机科学界经典的问题之一。本文简介了遗传算法的原理、设计方法和基本步骤,并着重用遗传算法对TSP问题进行近似求解。     

基于遗传算法的生物安全环境模糊控制器设计

在分析生物安全环境模糊控制系统的功能和琢理的基础上，提出了一种基于遗传算法的优化生物安全环境模糊控制器参数设计方法。仿真结果表明，与基本的模糊控制器相比，基于遗传算法设计出的生物安全环境模糊控制器，能够获得更好的控制性能。     

求解TSP问题的一种改进遗传算法

TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是基于生物进化论的一种全局优化搜索算法。文中针对TSP问题传统遗传算法的缺点,提出了一种改进的遗传算法,并且给出选择、交叉和变异操作的设计。最后,以该算法求解中国旅行商问题(C-TSP)为例,表明该改进遗传算法具有更好的收敛性,可以得到更好的最优解。     

晶闸管可控电抗器补偿无功功率的电子电力系统

本文研究的基点是电力系统可控电抗器无功功率补偿技术.对晶闸管可控电抗器补偿无功功率电子电力系统的硬件进行了设计,且进行了基于MCR的无功电压综合补偿的实验验证,     

基于GIS与遗传算法最短路径问题的研究

通过对最短路径算法与遗传算法的分析,提出了适用于最短路径搜索的改进遗传算法,介绍了遗传算法的相关概念及原理,及拓扑结构的构建,并对算法各参数选择,算子设计和优化做了研究,由于到遗传算法是全局随机搜索的,速度不能保证,且对初试种群的选择有一定的依赖性,将结合一些启发信息进行改进,并通过简单实例说明改进算法的可行性。     

一种双行星排齿轮减速器的配齿设计与遗传算法优化

本文对一种新型的双行星排齿轮减速器进行介绍,给出了详细的传统配齿设计方法以及利用遗传算法进行优化.     

基于遗传算法的齿轮传动优化设计

将齿形系数与齿数之间的关系映射为径向基神经网络,并且利用遗传算法优化径向基神经网络隐层与输出层的权值,最后利用遗传算法合理选择交叉概率与变异概率对齿轮进行优化设计.利用本算法对二级斜齿圆柱齿轮减速器进行设计,结果表明本算法的性能优于原遗传算法且设计效率高,在机械优化设计中具有广泛的应用前景.     

函数优化的遗传算法代码实现

函数优化是遗传算法的经典应用领域,也是遗传算法进行性能评价的常用算例。对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题,用其它优化方法较难求解,而用遗传算法则可以方便地得到较好的结果。用Matlab实现了函数优化的遗传算法源程序,该源程序可以直接运行。     

遗传算法综述

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用。介绍了遗传算法的研究现状,描述了它的基本原理和主要特点,概述了它的应用领域,并指出了今后遗传算法的研究方向。