改进的遗传算法在TSP中的应用

分析了遗传算法和模拟算法的主要优缺点,提出一种用于求解旅行商问题（TSP）的改进遗传算法,该算法有效地将遗传算法和模拟退火算法相结合,在很大程度上缩短了算法的搜索时间;利用MATLAB对多种TSP问题进行仿真研究,实验结果证明了改进的遗传算法的有效性。     

布料机在路面施工中的应用分析

随着现代高层和超高层建筑的发展,泵送混凝土时,采用布料机布料的新工艺已成为施工中的必然趋势。水泥混凝土滑模摊铺以其高速、优良的施工质量在修筑高等级水泥混凝土路面的施工中得到广泛推广。滑模摊铺主导机械水泥混凝土滑模摊铺机在全国的拥有量越来越多,机型也越来越先进。水泥混凝土布料机作为滑模摊铺的配套机械,是随着滑模摊铺技术的不断发展,在国外发展起来的新型机械。     

浅谈智能排样算法

本文介绍了几种常用的智能排样算法,分析了排样研究的现状,并对智能排样算法的发展方向作了一些探讨。     

基于模拟退火遗传算法的主题爬虫搜索策略研究

以何种策略访问网络,提高搜索效率,是近年来主题搜索引擎研究的主要问题之一。本文对主题爬虫常用搜索策略进行了简单分析,提出了实用性较强的基于SAGA的主题爬虫搜索策略。     

遗传算法在电梯中的应用研究

高层建筑和智能化建筑必须安装多台电梯。为满足人们需求,须采用优化的控制策略来协调多台电梯的正常运转。本研究对遗传算法在电梯群控调度算法中的应用现状进行了阐述,对遗传算法作为电梯群控的调度方法进行寻优的机制、调度程序设计进行研究,并结合实际提出了相应建议。     

遗传算法在智能排课中的应用研究

随着高校招生人数的增加,各高校都面临着教室资源不足的问题,一份安排合理的课程表显得尤为重要。利用运算速度快、处理能力强的计算机进行智能排课势在必行。课表的确定是一个有约束的、非线性的、多目标组合优化问题。基于种群搜索的遗传算法,对于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性优化、有约束的优化问题,具有很好的效果。研究的是利用遗传算法解决复杂的智能排课问题。     

冲压过程中多工件的最佳排样

在冲压生产中,影响生产成本最大的是材料利用率,原因就在于材料支出占整个生产成本的75%。本文将介绍一种新的计算方法,是用于实现双工件在冲压排样设计中的最佳规划方法,以便提高材料利用率。使用这种计算方法,可以预示带料中结构废料的位置及形状,以及工艺废料的位置和最佳宽度。例如将两个相同的工件中的其中一个旋转180°,或是将两个不同的工件嵌套在一起。这种计算方法适合与冲模设计CAE系统结合使用。     

遗传算法求解TSP问题的实现与改进

旅行商问题（Traveling Salesman Problem,简称TSP）已经被证明为NP难题。通过应用遗传算法求解TSP问题,给出了遗传算法中各算子的实现方法,并用遗传算法（Genetic Algorithm,简称GA）和穷举法分别求解了15个城市的TSP问题,结果表明,遗传算法具有明显的优越性。引入模拟退火的思想对遗传算法的变异算子进行改进,并求解了50个城市的TSP,得到了满意的结果。     

遗传算法在双曲拱桥病害诊断中的应用研究

本文借助于生物学的遗传算法，论述算法在双曲拱桥病害诊断中的应用。首先，对于双曲拱桥病害成因及加因方法的理论探讨；其次，通过编写有限地程序模拟出双曲拱桥的损伤形成的主要原因，分析计算在各种损伤情况下的内力和位移，在与果桥的对比分析中，得出拱桥受力与梁桥不同的主要特征；最后，结合遗传算法，对双曲拱桥进行了损伤识别，数据表明，该方法能较精确地判断损伤位置和损伤程度。     

遗传算法在智能机器人行为规划中的应用研究

遗传算法（GA）是一种基于进化论的仿生算法,非常适合于求解最优化问题,适用于解决难度大或者计算代价大的问题。将遗传算法用于可移动智能体的研究,其重点是智能机器人的行为规划,对此进行了论述。     

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。     

遗传算法在信用卡审批中的应用

论述了遗传算法在信用卡审批一类问题中应用的工作原理。对具体采用的GABIL系统应用方法和流程做了详细描述。针地信用卡审批问题实施并运行了该系统，说明了遗传算法在信用卡审批问题中应用的可行性，并进一步讨论了该系统存在的问题及其有待改进的方面。     

遗传算法在模糊逻辑控制中的应用现状

从隶属函数、控制规则、量化因子和比例因子等几个方面,详细介绍了遗传算法在模糊控制器中的应用原理和发展概况,并根据目前遗传模糊逻辑控制器设计中存在的问题,提出了该领域今后的研究重点和发展趋势,为从事遗传算法及模糊逻辑研究的技术人员提供了参考。     

基于Pareto遗传算法的虚拟企业收益分配优化研究

现有的虚拟企业收益分配方法以单一过程为前提,着重于直接分析并提供最终收益分配方案,而没有考虑到时间因素在整个运营过程中的影响,忽略了各影响因素的动态性。本文在虚拟企业的收益分配中增加了时间因素,同时引入激励机制,并结合满意度建立了多目标优化模型,采用Pareto遗传算法进行了优化分析。算例表明所建模型在分析此类问题时较已有方法有一定改善。     

一种新型混合遗传算法及其应用

根据遗传算法和人工蜂群算法各自特点,在遗传算法框架上,利用人工蜂群算法中跟随蜂选择\搜索策略,代替遗传算法中的变异操作,提出一种基于人工蜂群算法跟随蜂选择\搜索的混合遗传算法,并应用到0-1背包问题中。实验结果表明了该算法的有效性。     

不正常航班恢复模型的贪婪模拟退火算法研究

为解决不正常航班恢复对航空公司带来的严重影响,研究了不正常航班恢复模型及其优化算法,对现有不正常航班恢复优化模型提出适当改进,重点设计了一种贪婪模拟退火算法。算法融合了GRASP和模拟退火算法的特点,提高了领域解的选择效率并且降低了陷入局部最优解的概率。实例证明这种算法可以处理大规模的不正常航班恢复问题,并且能够达到时间代价与结果质量的均衡。     

基于模拟退火的多跑道飞机排序算法研究

空中交通管理中的飞机排序问题是NP-hard的问题。本文从单跑道的飞机排序模型推演出一种新的多跑道飞机排序模型;并首次为多跑道飞机排序问题设计模拟退火算法。最后的仿真结果表明,本算法可以快速地在极少的时间内排好飞机的降落顺序,说明了本算法模型能有效解决多跑道飞机排序问题。     

基于神经网络与遗传算法的蔬菜市场价格预测方法研究

农产品市场价格预测是研究的难点.本文采用蔬菜市场价格数据,分别建立了BP神经网络模型、基于遗传算法的神经网络模型、RBF神经网络模型,并在前三种模型基础上,建立了一种集成预测模型;用北京市批发市场2003-2007年的蔬菜价格训练模型,对2008-2009年的数据进行了预报,前三种模型预报结果的平均绝对误差分别为0.1...     

基于多目标遗传算法的工程施工进度计划优化研究

为使工程施工进度实现最优化,使进度计划方案更为科学合理,可以在施工计划制定的过程中融入多目标遗传算法。首先对多目标优化和多目标遗传算法数学模型进行了详细阐述,接着从最小费用、最短工期和最佳质量三个方面建立多目标工程施工进度目标函数,最后采用实例仿真,验证多目标遗传算法在施工进度计划制定的性能。实验证明,采用该方法能较好地求解施工进度目标函数最优解,而且能提供多种优化方案,具有较高的研究价值。