自动化集装箱码头自动导引小车与轨道式龙门起重机的协同调度

为解决自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)与轨道式龙门起重机(Rail-Mounted Gantry Crane,RMG)的协同调度问题,考虑AGV和RMG的任务分配约束,以卸船作业最小完工时间为目标,建立混合整数规划(Mixed Integer Programming,MIP)模型.改变AGV,岸桥和箱区数量的配置,得出不同条件下的完工时间.对该问题设计两组算例:小规模算例采用CPLEX软件和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)分别进行求解,通过结果对比验证GA的有效性;大规模算例采用GA求解,给出自动化码头设备调度优化方案.分析结果表明,卸船完工时间随着卸船任务量的增加而增加,随着AGV,岸桥和箱区数量的增加而减少,且AGV和岸桥数量的增加对完工时间的影响大于箱区数量的增加时完工数量的影响.     

座椅悬架不同设计模式的隔振性能比较（英文）

为进一步改善车辆座椅乘坐舒适性,设计了3种分别基于负刚度结构单元(NSE)、阻尼结构单元(DE)及负刚度-阻尼单元(NSDE)的座椅悬架系统.建立了座椅悬架动力学模型,以悬架位移幅和座椅加速度的均方根值为评价目标,考察了不同设计参数对座椅乘坐舒适性的影响特性,并利用遗传算法对悬架设计参数进行了优化分析.研究结果表明：基于NSE和DE单元的悬架设计参数对评价目标的影响较大,通过参数优化分析发现DE的阻尼力比NSE的恢复力低98.3%,说明DE结构单元对改善座椅隔振性能作用有限.但引入NSE结构单元后,NSDE悬架系统的振动位移幅和座椅加速度的均方根值明显减小,有效提升了座椅的隔振效果,提高了驾驶员的乘坐舒适性.     

基于本体论的数字图书馆信息检索技术

为进一步提高用户信息检索的准确性和效率,在研究了基于信息检索和领域本体知识库的用户检索模型基础上,本文设计了一种智能图书馆管理系统。此外,引入遗传算法训练调整选项加权因子,从而提高系统查全率和查准率。通过仿真分析,本文方法与模拟退火法模型进行对比,泛化能力更强,预测平均距离更低。仿真结果进一步验证了本文方法的有效性及实用性。     

基于遗传BP神经网络的化工企业安全体检模型研究

近来频繁发生的化工企业安全事故使企业意识到企业安全的重要性,企业安全评估预警已成为各界关注的焦点。针对引发化工企业安全事故因素的复杂非线性特点,提出基于遗传BP神经网络的化工企业安全体检模型,该模型通过遗传算法克服BP神经网络局部最小的缺点,利用主成分分析法优化输入矩阵,并以山东省101家大中型化工企业数据为实证样本,对模型进行仿真实验。实验结果表明,该模型体检结果与真实期望值的相对误差在1.34%~3.84%,具有较高的评估预测精度,能够准确对企业进行安全体检。     

求解多维0/1背包问题的Memetic算法

根据多维0/1背包问题的特点,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,设计了一种Memetic算法。该算法以基于模式替换的改进遗传算法作为全局搜素算法,采用模拟退火算法进行局部搜索。全局搜索算法引入了模式替换,使每代种群中的最好基因个体保存下来形成模式,引导种群搜索方向,提高搜索性能,然后进行选择、均匀交叉和变异操作,最后采用最大化修复策略,对不可行解进行修复,并对可行解进行修正。模拟退火算法以一定概率接受较差的解,从而避免陷入局部最优解。通过实验仿真和算法比较验证了Memetic算法的优越性和有效性。     

分布式系统上异构拥有源服务质量的优化研究

提出的正交同步解调法(即GQSD算法)是一种可用来减少种群代的最大重复次数的新技术手段。GQSD算法有助于在现有(非旧式的)优化算法上使处理源调度达到最优化。GQSD是一种通过界定新参数和度量数据来降低任务延时以及响应用时的新型算法。GQSD算法还达到服务器的服务水平。模拟实验表明采用GQSD算法后,分布式系统的总任务进程的完成时间得到缩短,性能有所提高,从而使得不同层次分布式处理器的服务质量得到提高,处理延时也大大降低。     

免疫遗传算法在BP网络结构优化中的应用

免疫遗传算法是基于免疫原理的改进遗传算法，它能克服遗传算法易早熟、搜索效率低、不能很好保持个体的多样性等缺点。本文将免疫遗传算法用于BP网络结构优化设计中，仿真实验结果表明，该方法有很好的效果。     

基于混合选择策略的GA数值寻优

函数优化是遗传算法应用的一个方面,标准遗传算法通常采用的是轮盘赌选择、单点交叉和变异等基本操作算子,其缺点是全局收敛性差,易造成“不成熟”收敛现象。研究表明,GA的收敛性主要是由选择算子实现的,轮盘赌选择易产生较大的随机误差,基于期望值和轮盘赌的混合选择策略则能够改善此误差。仿真结果表明,混合选择能够有效地提高GA对全局最优解的搜索能力,较好地改善“早熟”现象的产生。     

GA优化BP神经网络

BP算法具有寻优精确的特点,而遗传算法具有很强的宏观搜索能力和良好的全局优化性能。因此将遗传算法与BP网络相结合,先用遗传算法进行寻优,缩小搜索范围,再利用BP网络进行精确求解,可以达到全局寻优和快速高效的目的。在分析GABP理论可行性的基础上,以一个简单的函数y=1/x为例,直观地展示了GABP的优点。     

一种基于遗传算法的生物多序列比对方法

分析传统遗传算法、模拟退火算法,并将两者有机结合,提出了一种新型的基于遗传模拟退火的多序列比火算法,并通过程序与经典的比对算法进行比较分析,结果表明,本算法是可行的,有效的。