确定给水管道造价公式参数的微进化算法

[摘要]给水管道造价公式的精确性直接关系到给水工程设计的经济性和科学性．造价公式中含有多个待定参数,用传统的方法难以直接优化求解．因此,用微进化算法对造价公式参数进行直接的优化计算,并将其计算结果与传统方法的计算结果相比较．实例计算结果表明：微进化算法的拟合效果较好,提高了造价公式的精度;微进化算法具有易于实现,计算速度快等特点．     

一种新型遗传算法及其在暴雨强度公式参数优化中的应？…

提出了一种新的遗传算法，该不仅能加快普通遗传算法的收敛速度，而且能有效保证种群的多样性。将这种算法应用于暴雨强度公式参数的优化，实例计算表明，该算法是有效和可行的。     

一种新型遗传算法及其在暴雨强度公式参数优化中的应用研究

提出了一种新的遗传算法,该方法不仅能加快普通遗传算法的收敛速度,而且能有效保证种群的多样性.将这种算法应用于暴雨强度公式参数的优化,实例计算表明,该算法是有效和可行的.     

利用遗传算法求大气压强精确公式

利用有关文献提供的大气在1－11km对流层的大气压强实测数据，运用遗传算法反演精确计算出由多态方程推导大气压强公式中的大气比热比γ，从而给出计算大气压强的精确公式，其计算值与实测值非常吻合，并与文献给出的大气压强公式进行了比较，结果表明，用遗传算法所确定的大气压强精确公式更准确，说明遗传算法在反演问题中具有很高的应用价值。     

用简单遗传算法求解TSP问题的参数组合研究

首先介绍用遗传算法求解CTSP问题的实验方法，描述了实验中群体规模、联赛规模参数对TSP问题计算时间复杂性及求解质量的影响。根据实验数据总结出两条规律：（1）对N＝34的TSP问题，群体规模在3000与4000之间，易获得最优解；（2）联赛规模在本规模的2‰附近时，易获得最优解。通过对不同规模（15－34）TSP问题的试验，发现两条规律对TSP问题求解具有普遍有效性。从理论上分析了群体规模和联赛规模对TSP问题求解质量和时间复杂性的影响，通过时间复杂性分析，表明实验规律对快速求解组合优化问题具有一定的指导性。     

用遗传算法求解一个系统可靠性优化问题

在造价、体积和重量约束条件下,多级串并联系统的可靠性优化问题是一个具有多局部极值的、非线性的、同时具有整数和实数变量的混合优化问题。把遗传算法和共轭梯度法结合起来,对该问题搜索到了其它算法未能得到的最优解。在遗传算法的应用中,设定了有效的线性定标技术和混合交叉操作,改善了遗传算法的收敛性能。并基于模式理论从数值上表明该问题是符合积水块假设的。最后还从数值上表明遗传算法对该问题是多项式收敛的。     

基于遗传算法的水污染控制系统规划

根据干旱地区的具体特点 ,建立了适宜于该地区的污水处理费用函数 ,结果表明干旱地区的污水处理费用要明显地高于其它地区。以新疆乌鲁木齐市水磨河流域的水污染控制系统为例 ,对干旱地区水污染控制系统规划进行了初步探索。依据水磨河流域的水文特性以及污染物类型 ,建立了该流域的水污染控制系统规划模型 ,利用遗传算法求解污水排放口的优化问题。计算表明遗传算法一般可以得到优化问题的全局最优解或准最优解 ,它是一类较为优越的非线性函数优化方法     

用改进遗传算法求解电力系统负荷恢复

对系统恢复过程中最后一个阶段的负荷恢复问题进行了研究.考虑系统恢复过程中负荷对电力需求优先级的不同,将电力系统的负荷恢复问题建模为多约束条件的组合优化问题,并用改进的遗传算法对问题进行求解.在选择策略中采用稳态策略、精英策略和重叠种群策略,提高了遗传算法搜索的遍历性并使算法具有群体爬山性.将各种约束条件与目标函数融合在一起,建立一种偏序关系来处理负荷恢复中的约束条件.求解的过程满足了系统的约束条件,不会出现系统的越限.算例结果表明了算法的有效性.     

用遗传算法求解中国旅行商问题

阐述遗传算法针对一类NP完全的组合优化问题——旅行商问题，提出采用高级算子操作对遗传算法进行改进，仅利用城市间的距离信息求解中国旅行商问题，用很短的时间得到了16719km这一最优结果。     

用遗传算法求解供水泵站的效率优化问题

供水企业向来是城市的用电大户，其用电量主要体现在泵站水泵机组的电耗上。供水泵站的高效运行对节约电能、安全供水具有极为重要的意义。文章对供水泵站的效率优化问题进行了探讨，在提出用指数曲线准确地拟合水泵性能曲线的基础上，建立了供水泵站效率优化问题的数学模型，并设计了相应的遗传算法进行求解，仿真实验结果表明了该算法合理、有效。     

利用正交试验法优化配置遗传算法参数

针对遗传算法参数多，且配置困难的问题，提出一种利用正交试验优化选择参数的方法，它使得对于不同领域的优化问题只需用正交试验进行一次参数配置，然后用遗传算法进行具体寻优即可取得较好效果．这种方法易于编程的实现，且在一定程度上避免了遗传算法参数配置的盲目性．     

基于遗传算法的无源滤波器设计

利用遗传算法对集总元件的无源滤波器进行优化设计，对经典滤波器理论所不能解决的问题作出了一些偿试，计算结果表明遗传算法在无源滤波器的设计中具有较大的灵活性，并能一定程度上改善经典滤波器理论所不能解决的问题。     

基于遗传算法的离心铸管生产工艺参数分析研究

遗传算法是一种新型的随机搜索寻优方法，此文利用遗传算法对水冷金属型离心铸管机生产工艺参数的实验数据进行回归分析，得到了反映实验数据内部规律的拟合曲线，该结果对水冷金属型离心铸造球墨铸铁管生产具有极强的指导意义，同时也展现了遗传算法在解决工程实际问题中良好的应用前景。     

遗传算法在电机系列优化设计中的应用研究

电机的系列优化是一处复杂的有约束,非线性,混合离散多目标规划问题。文章在传统遗传算法的基础上,对算法进行了改进,使之适用于电机系列优化设计,并且把该算法应用于Ｙ系列电机的系列优化设计中,优化设计结果表明这种算法效果是比较理想的。     

遗传算法及其应用

遗传算法是模拟生物进化机制新发展起来的一种搜索和优化方法，它是基于自然进化机制并且在寻找目标函数或在目标函数附近解决优化问题，遗传算法已在许多领域得到应用。并显示出良好的发展前景．本文介绍了一些优化方向的基本问题，包括理论、方法、实现技术以及应用中的普遍性问题，对其应用前景进行了展望．     

基于遗传算法的DOA估计

针对阵列天线上对多个远场信号源入射方向、功率估计问题 ,提出了一种基于实数遗传算法的解决方法 .通过增加合并算子 ,使遗传算法成为解决此类问题的有效方法之一 .仿真实验获得了良好的结果 .这一算法无需进行特征值分解 ,减小了计算量 .     

结构优化设计的猴王遗传算法

该文个体的基因采用实数编码，并利用罚函数法构造适应度。通过对种群中每个个体按适应度的大小排序，复制一部分优良个体，并让最优个体依次与种群中的其他较优个体进行交叉变异遗传计算，使遗传有目的地以每一代中的最优个体为核心展开，使运算可快速收敛到全局最优解。通过对典型结构的计算表明，该文方法简便，计算量小，能够迅速找到目标函数的全局最优解。     

旅行商问题(TSP)的改进遗传算法

对于中大规模ＴＳＰ问题的求解,提出了２种新的改进遗传算法:两交换启发交叉算法和三交换启发交叉变参算法·经过仿真实验和实例应用证明了算法的有效性·三交换启发交叉变参算法的性能优于两交换启发交叉算法·     

一种改进的遗传算法用于PI控制器的参数寻优

以武钢１７００ｍｍ精轧机主传动系统中控制对象特性参数的改变后系统动态响应品质变差为背景,利用遗传迭代算法双闭环控制系统中转速ＰＩ调节器优化问题,数字仿真结果了该算法的有效性和合理性     

基于网格法的遗传算法及其应用

在基本的遗传算法(sGA)中,初始群体是随机产生的.为了增加个体的遍历性和多样性提出-种用网格法来产生遗传算法的初始群体,并对网格法的遗传算法的优化效率进行了定量的评价.同时与基本的遗传算法一起应用在DeJong的测试函数F1上便于进行对比.评价结果和实验结果表明网格法在提高遗传算法的优化效率上是可行的.