遗传算子的代数形式和概率特征

采用矩阵形式表示遗传操作过程 ,可为设计遗传算法程序提供简单的数学模型 .遗传操作的概率特征 ,揭示了遗传算子各自在遗传优化过程中的作用及相互关系 .     

GA算子的代数模型

采用矩阵形式表示遗传操作过程 ,可为遗传算法程序设计提供简明的数学模型     

遗传算子的改进

遗传算法是受自然选择和自然遗传启发的数值优化算法.它没有任何本身所固有的限制,直接时群体进行操作,自动获取知识用于指导优化和调整搜索方向,保持物种的多样性.其进化思想是解决复杂难题的一个范例,它是一种可在相当宽广领域应用的普遍算法.从理论上分析它的遗传操作算子还存在着某些不足,怎样设计高效的遗传操作算子是解决难题的关键,本文讨论有关遗传操作算子的一些改进.     

车辆路径问题的混合优化算法

讨论了一类车辆路径调度问题(VRP)及其数学模型，并且分析了以遗传算法求解该类问题时的染色体表示和有关遗传操作，然后结合2-opt局部优化算法提出了GA with2-opt算法来求解VRP问题，试验结果说明了该算法的有效性和可行性。     

服务型制造模式下的风电场维护服务调度及服务成本研究

针对风电设备制造企业向服务型制造转型的问题,提出风电设备制造企业联合组建风电场维修服务基地,为风电场提供专业维修服务。在考虑了维修时间、运输时间、服务能力约束下,构建了数学模型优化维修队的调度方式,使维修成本最小。用遗传算法求解该模型,提出了基于风电场和维修队的混合非负整数分段编码方式,避免了遗传操作过程中非法解的产生,并用MATLAB编程进行实例求解,得到了满意的结果。     

Weibull分布下基于遗传算法的设备寿命预测

本文研究了Weibull分布下设备可靠性寿命预测的问题.利用改进后的遗传算法,主要是对遗传算法编码、目标函数和遗传操作的改进,实现对Weibull参数的估计.获得了Weibull分布模型和设备的可靠性寿命模型.     

GA状态空间的代数模型

以遗传算子的代数模型为基础 ,以矩阵的初等变换及初等矩阵为基本工具 ,给出了遗传算法状态之间的代数通达概念 ,分析了杂交、变异、选择及保优等算子的通达性 ,建立了遗传算法状态空间的代数通达关系 ,给出了返祖操作、退化操作等遗传操作的代数基础 .     

基于GP/GA的数据建模方法

传统的数据建模方法 ,需要利用统计学和人工智能技术对数据进行探索性分析 ,操作者必须掌握大量的先验知识。将遗传程序设计 (GP)和遗传算法 (GA)应用到数据建模中 ,实现模型的自动获取。试验结果表明 ,在遗传操作中执行子树变异操作 ,将性能好的模型结构引入到进化中 ,可以提高遗传程序设计的收敛速度     

时间窗约束下的车辆路径问题多目标优化算法

讨论了带时间窗约束的车辆路径问题(VRPTW)其数学模型,分析了以遗传算法求解该类问题时的染色体表示和有关遗传操作,将VRPTw视为一个多目标优化问题,用Pareto评等技术来求解最优解,并以Solomen基准问题为例验证了该方法的有效性.结果表明:该方法与以往文献中的最好结果具有竞争性.     

基于自适应遗传算法的逐次超松驰迭代法

确定逐次超松驰迭代法中的最佳松驰因子,迄今,人们还没有给出一可行实用的方法.利用自适应遗传算法全局搜索性能、并行性及其遗传操作,构造出近似确定最佳松驰因子的一种自适应进化方法,并由此得到一近似确定ω功能的自适应逐次超松驰迭代算法.数值算例表明,该算法在求解线性方程组中是可行的,实用和快捷的.     

基于二叉树的遗传算法求解设施平面布局优化

针对设施布局优化问题,使用二叉树的顺序遍历结构,结合设施顺序、相互关系及位置等因素形成新的染色体编码形式.以设施相邻性和随机原则相结合产生初始解,针对染色体的三段编码分别进行遗传操作,运用动态原则和反馈机制改进算法的惩罚函数.通过典型案例验算表明,本论文提出的算法在寻优效果和执行效率上有一定地改善.     

煤炭码头卸车调度问题多目标优化模型及算法

本文针对煤炭码头卸车调度问题,提出了相应的多约束多目标优化模型,并设计了采用仿真推演策略解码的遗传算法求解。首先,本文考虑列车、煤种、场存、设备、翻堆线和卸车作业过程等约束条件,以卸车效率最大和列车在港时间最短为目标,构建了煤炭码头卸车调度问题多目标数学模型。然后,综合运筹学、遗传算法以及仿真技术,给出了煤炭码头卸车调度问题遗传算法详细设计,包括组合式编码和仿真推演解码方法,染色体生成算法,适应度函数设计,以及采用多种策略的遗传操作及修正等,并列出了算法步骤。实例测试表明,本算法的执行效率高而且优化效果好,结果适用。     

基于IGA-小波软阈值的MEMS矢量水听器信号去噪方法

提出了将使用新的遗传策略,将与当前进化迭代和种群平均适应度变化趋势相关的惩罚因子引入到遗传算法的自适应交叉、变异概率中,依据种群适应度集中分散程度自主调节遗传操作顺序的改进的遗传算法,并用此改进的遗传算法自适应获取最佳小波阈值,然后结合小波软阈值去噪方法对信号去噪.仿真实验和实测实验说明提出的基于改进遗传算法的小波软阈值去噪方法具有良好的去噪性能,且具有一定的稳定性.     

多车场多车型车辆调度问题及其遗传算法

研究多车场多车型车辆调度问题,建立了一种基于最小配送费用的数学模型,模型的配送费用在考虑基本运输费的基础上又引入了司机的工资支出,包括基本工资和加班费.在多车场多车型车辆调度模型中,一辆车可以为多个客户服务,但一个客户只能由一辆车提供服务.根据模型的这些特点,提出了一种新的染色体混合编码方案和遗传操作策略,从而借助遗传算法成功实现了模型的求解.数值仿真结果验证了算法的可行性.     

基于遗传禁忌算法的双资源约束下并行生产线调度研究

并行生产线调度问题兼有并行机器和流程车间调度问题的特点,是一类新型的调度问题。在考虑遗传算法早熟收敛特性和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的双资源并行作业车间的调度优化问题算法,即考虑到了产品的调度受到机器、工人等资源制约的影响,对算法中种群的构造,适应度计算,遗传操作等方面进行了研究,最后给出了实例仿真和结论。     

基于改进遗传算法的自动阈值图像分割方法

图像分割技术在图像分析和图像识别上具有重要意义.传统自适应遗传算法有可能使问题求解陷入局部最优解,而求得错误的图像分割阈值.为了得到最优的图像分割阈值,对交叉率和变异率公式进行了重构,使得交叉率和变异率在任何情况下都不为零.同时,以最大二维熵函数作为适应度函数,采用选择、交叉变异等遗传操作作搜索最优分割阈值.仿真实验表明,该方法可以有效地提高图像分割精度和计算速度.     

基于遗传算法的工艺路径柔性调度算法

针对具有工艺路径柔性的车间调度问题,提出基于OR子图和子路径的工艺路径柔性描述方法,该描述方法形式简单且允许OR子图多层嵌套。以此为基础,设计了基于遗传算法的工艺路径柔性调度算法,并采用以工艺路径编码、机器编码和工件调度编码为基础的三维染色体编码策略,其中,工艺路径编码和机器编码分别通过最大子路径数量和最大机器数量随机产生,其优势在于任意染色体均表示可行解,并可以使用简单的交叉算子和变异算子实现遗传操作且其后代亦为可行解。最后通过实验证明了算法的优化能力。     

复杂供水系统优化调度的数学模型与求解方法研究

从供水管网系统整体优化和最小供水费用的角度出发,结合复杂供水系统的生产调度特点,建立了复杂供水系统整体优化调度的数学模型.利用多维编码的遗传算法求解数学模型,对其编码规则、染色体的评估以及遗传操作进行了深入的研究.并给出了详细的求解步骤.采用Matlab软件编写了基于遗传算法的优化调度程序.对某市供水管网系统的生产调度进行了仿真研究.仿真结果表明,应用遗传算法求解管网系统优化调度,可以得到问题的全局最优解,并将调度结果和自来水公司实际生产情况比较,采用优化调度程序进行生产调度可以节省运行费用.     

基于NSGAII的协同产品开发项目自动协商决策

供应链环境下的协同产品开发项目中,核心企业与合作企业之间,需要对项目工期、预算和质量进行协商。科学高效的协商决策方法有助于协同产品开发项目参与各方实现双赢的协商目标。采用多Agent系统建立了协商问题的框架,构建了协商Agent以自身效用最大化和与对方建议相似度最大化为目标的多目标反建议模型;提出了基于NSGAII的自动协商决策算法,算法采用了正整数和小数混合的实数编码方式,并在遗传操作中增加了约束限制,剔除不可行个体。计算机仿真实验结果表明了算法对提高协商成功率和协商效果的有效性,说明了协商Agent可接受的最低效用值对于协商结果的影响。     

煤炭码头船货匹配下泊位动态分配多目标优化模型及算法

本文针对输出型煤炭码头船货匹配下泊位动态分配问题,构建了堆场-取装线-泊位-船舶联合分配优化数学模型,并设计了采用仿真推演策略解码的遗传算法求解。首先,综合考虑船舶、泊位、堆场、取装线、煤种、航道开放时间和装船作业规则等要素,以船舶在港时间最短和作业效率最大为目标建立了相应的多约束多目标优化模型。然后,综合多目标优化、遗传算法以及仿真推演技术,设计了相应的遗传算法求解,包括:组合式编码、采用仿真推演策略的解码方法,追加了具有合法性检查的染色体生成算法,设计了采用多种策略的遗传操作等。最后实例表明,本算法的执行效率高而且优化效果好。