遗传算法中初始种群与交叉、变异率对解的影响及其解决方案

本文的研究表明，在相同的遗传算子下，初始种群性状和数量以及交叉、变异率的确定对算法收敛速度和结果的影响不能忽略。初始种群或交叉、变异率选择不当，将增加迭代次数，甚至直接导致算法陷入局部最优解。为此，本文提出一种基于空间分割的遗传算法及初始种群产生和种群数量确定方法，并根据有关文献，提出一种自适应交叉、变异率方法。实际计算表明，该算法在很大程度上避免了算法收敛于局部最优点，取得较好的效果。     

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。     

基于双层诊断优化的流域初始排污权交互式分配

在剖析初始排污权交互式分配机制基础上,基于流域内不同行政区域之间(即第一层次)、以及区域内不同行业之间(即第二层次)的交互协商原则,构建双层诊断优化模型,在严格控制流域允许最大排污权总量的基础上,建立流域经济社会综合效益优化函数与诊断准则,将流域初始排污权在第一层次、第二层次之间进行交互式分配,对流域内不同区域不同行业的排污量进行削减,兼顾不同区域不同行业之间排污权分配的公平性与效率性,优化流域内各区域以及流域整体的经济效益。结合案例验证了方法的可行性与可操作性。     

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。     

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．     

基于遗传算法的实验室排课系统设计与实现

由于排课问题是一个NP完全优化问题,采用遗传算法来搜索近似最优解。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化论发展起来的随机搜索算法,能够非常有效地解决NP完全的组合优化问题,并且解决了遗传算法在排课过程中的冲突问题。系统采用的是B/S网络结构,实践证明,系统运行良好。     

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。     

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。