基于GA-BP算法的水电机组故障诊断模型

将GA-BP算法引入水电机组的故障诊断中,建立了基于GA-BP算法的水电机组故障诊断模型.通过Matlab的相关工具箱进行仿真,结果表明基于GA-BP算法的诊断模型的正确性高于基于BP算法的诊断模型.     

基于双层编码遗传算法的晶圆制造排产系统

为了解决晶圆制造排产系统的全局优化问题,首先考虑晶圆制造系统各设备之间的约束关系及晶圆卡等待时间成本、缓冲时间成本、搬运时间成本、设备状态转换时间成本,建立以晶圆制造整体加工时间成本最小为目标函数的数学模型;其次对遗传算法编码方式进行改进寻找较优排产顺序;最后利用MATLAB对某晶圆加工制造企业真实数据进行仿真、求解,并与经典遗传算法和蚁群算法对比。3种算法迭代过程表明,改进的双层编码遗传算法在解决晶圆制造系统的排产问题中有明显优势,求解速度更快,搜索到较优解的时间更短、更准确,验证了模型的有效性。     

全渠道零售场景下配送车辆路径问题

为研究全渠道零售的配送系统对企业物流成本的影响,综合考虑时间窗、车型选择等因素,以运输成本最低为目标,建立高度协同的全渠道零售场景下的物流配送模型。该模型采用自适应遗传算法求解,利用MATLAB进行算例分析。结果显示:全渠道零售模式下的车辆调度方案能迅速响应消费者需求,与一般配送模式相比可以减少物流成本,优化车辆配置。与粒子群优化算法相比,自适应遗传算法的运行时间更短、优化结果更好,这验证了模型和算法的可行性和有效性。     

基于NSGAⅡ的带时间窗生鲜品配送路径优化

考虑到生鲜品的易腐性、高时效性和对运输环境要求高的特点,为减少生鲜品配送企业的配送成本,提高客户满意度,在车辆载重、时间窗、生鲜品保质期等约束条件下,提出将配送总成本最小化和生鲜品新鲜度最大化的多目标车辆路径优化模型。利用改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGAⅡ)对模型进行求解。求出满足配送总成本最小和生鲜品新鲜度最大的相对较优解,证明模型的有效性。该模型在大规模配送和客户地理位置分布较为分散的情况下,对生鲜品新鲜度的优化较为明显。     

浅析移动通信系统中的赋形权值优化算法

随着无线频谱资源的日益紧张,移动通信系统转向利用数字波束赋形技术来提高系统的容量。数字波束赋形技术的关键,是利用赋形权值优化算法对赋形权值进行寻优操作。常用的权值优化算法有遗传算法、粒子群优化算法和交叉熵算法。本文对三种优化算法应用时的关键步骤进行了总结,比较了三种算法的性能,最后对算法应用于时分移动通信系统存在的问题进行了分析。     

基于优先权编码的最短路径求解

应用遗传算法来解决最短路径的问题，采用了优先权编码和适合此类问题的特定交叉和变异算子，并在MATLAB环境下实现．对较复杂的网络图是最短路径求解进行了有益的探索，较传统的Dijkstra方法有较多的优点．     

自动化码头起重机和自带提升功能的AGV的集成调度

为深入研究新工艺带来的自动化码头设备集成调度问题,针对自动化码头的一种自带提升功能的自动导引小车(L-AGV)和缓冲支架系统,提出新的设备集成调度框架。考虑不同设备之间的相互关联和制约的协同关系,将岸桥分配调度与L-AGV、场桥调度分开,合理定义两种任务(两个问题)的划分方式,建立两个多目标混合整数规划模型。设计一种具有内外层关联的适应度函数的双层遗传算法。相对传统联合调度算法,该算法平衡了计算复杂性与调度均衡性。最后的数值试验证明了模型和算法的有效性。从岸桥数量、任务规模、AGV数量和调度策略等对岸桥等待时间的影响上,对采用L-AGV的系统和采用传统AGV的系统进行比较,为自动化码头装卸作业调度提供决策支持。