帶修復(fù)因子的遺傳算法在道路工程多資源平衡優(yōu)化中的應(yīng)用

遺傳算法在固結(jié)系數(shù)計(jì)算中的應(yīng)用——建筑物的荷載通過基礎(chǔ)傳給地基，地基受力后將會產(chǎn)生應(yīng)力和變形，從而導(dǎo)致建筑物基礎(chǔ)產(chǎn)生沉降和傾斜。如果基礎(chǔ)的沉降不均勻，將會對于建筑物的安全產(chǎn)生一定的影響，而影響沉降的最主要因素是飽和土體的固結(jié)系數(shù)，而固結(jié)系數(shù)的...

以vav中央空調(diào)能耗仿真模型為基礎(chǔ),根據(jù)vav中央空調(diào)節(jié)能優(yōu)化問題的特點(diǎn),分析了利用遺傳算法解決該問題的可行性。詳細(xì)介紹了利用遺傳算法尋找vav中央空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行過程中各個(gè)可控變量的最佳設(shè)定值的優(yōu)化過程,并對遺傳算法的運(yùn)行效果進(jìn)行了分析。建立了基于遺傳算法的vav中央空調(diào)控制仿真系統(tǒng),對該方法在實(shí)際系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。

遺傳算法在結(jié)構(gòu)離散變量優(yōu)化中的應(yīng)用——利用遺傳算法的基本原理，提出了結(jié)構(gòu)離散變量優(yōu)化設(shè)計(jì)的全局算法。該方法模擬生物遺傳進(jìn)化的過程進(jìn)行優(yōu)化求解，解決了離散變量的優(yōu)化問題，對于多峰值函數(shù)、不可導(dǎo)的函數(shù)能以較大的概率求得全局最優(yōu)解。通過實(shí)例證明了該...

基于遺傳算法建立了面向工程項(xiàng)目的資源優(yōu)化模型。通過在模型中構(gòu)造一個(gè)能反映“資源分配”和“資源均衡”兩方面優(yōu)化程度的適應(yīng)度函數(shù),并在復(fù)制操作中,對群中個(gè)體先進(jìn)行分類再選擇復(fù)制,有效地解決了多種資源的綜合優(yōu)化問題。給出了利用遺傳算法對資源優(yōu)化問題的求解設(shè)計(jì)思路,闡述了算法的實(shí)現(xiàn)流程,并通過實(shí)例驗(yàn)證了該模型的可行性。

介紹utp及遺傳算法等基本概念,總結(jié)當(dāng)前遺傳算法在utp優(yōu)化中的編碼機(jī)制和遺傳操作,指出遺傳算法及其在utp優(yōu)化中的優(yōu)缺點(diǎn)。

該文提出了一種改進(jìn)的廣義遺傳算法。算法中引入了異種機(jī)制以提高種群的多樣性,在保證收斂速度的同時(shí)防止早熟收斂。該方法應(yīng)用于隨機(jī)風(fēng)載荷作用下有應(yīng)力約束的多參數(shù)結(jié)構(gòu)動力響應(yīng)優(yōu)化問題,數(shù)值算例表明:異種機(jī)制能夠有效地提高廣義遺傳算法收斂于全局最優(yōu)解的概率并加快收斂速度;帶有異種機(jī)制的廣義遺傳算法能夠有效地求解復(fù)雜的結(jié)構(gòu)動力優(yōu)化問題。

通過對遺傳算法的二進(jìn)制編碼和實(shí)數(shù)編碼的機(jī)理分析,結(jié)合2種編碼的優(yōu)點(diǎn),從工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化實(shí)際問題出發(fā),提出了一種可以任意控制離散度的改進(jìn)實(shí)數(shù)編碼遺傳算法.該算法利用實(shí)際工程結(jié)構(gòu)問題中對尺寸設(shè)計(jì)變量精度要求的放松,在編碼過程中加上\"隱約束\

遺傳算法在機(jī)械工程全局優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

公路養(yǎng)護(hù)資源分配中遺傳算法的參數(shù)優(yōu)化——為辨明公路養(yǎng)護(hù)資源優(yōu)化分配中遺傳算法參數(shù)對運(yùn)算效率和精度的影響，提出基于正交試驗(yàn)的參數(shù)優(yōu)化方法．選取種群規(guī)模與迭代次數(shù)比例、交叉形式和變異概率3個(gè)參數(shù)，利用正交設(shè)計(jì)方法進(jìn)行3因素3水平試驗(yàn)，建立主效應(yīng)和交...

本文將遺傳算法應(yīng)用于大伙房水庫跨流域引水工程長期優(yōu)化調(diào)度中。為解決進(jìn)化過程中產(chǎn)生的部分破壞約束條件的個(gè)體,采用對破壞約束條件時(shí)段的初末水位做出在水位允許區(qū)間內(nèi)降低或抬高到某隨機(jī)值的調(diào)整的改進(jìn)方法,使得遺傳運(yùn)算得到的個(gè)體絕大部分為可行解,能夠更快速地找到全局最優(yōu)解。與傳統(tǒng)的長系列法相比,在滿足年保證率的前提下不但降低了引水量,而且提高了農(nóng)業(yè)供水保證率。

針對路面車輛優(yōu)化設(shè)計(jì)特點(diǎn),提出了使用遺傳算法對車輛懸架系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化,并通過鉸接式自卸車9自由度模型的仿真證明遺傳算法的有效性。

遺傳算法在機(jī)械工程全局優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

根據(jù)遺傳算法的基本理論，并結(jié)合機(jī)械工程優(yōu)化設(shè)計(jì)的特點(diǎn)，對傳統(tǒng)遺傳算法的遺傳操作作出改進(jìn)，提出了一種將柯西機(jī)和遺傳算法相結(jié)合的改進(jìn)遺傳算法，并應(yīng)用于機(jī)械工程優(yōu)化設(shè)計(jì)問題的全局最優(yōu)解求解。計(jì)算實(shí)例說明，改進(jìn)的遺傳算法不僅增強(qiáng)了傳統(tǒng)遺傳算法的全局收斂性，能夠有效地求得優(yōu)化問題的全局極小點(diǎn)，而且還提高算法進(jìn)行后期的收斂速度。

遺傳算法易搜索到全局最優(yōu)解,但局部尋優(yōu)能力差且易發(fā)生早熟、隨機(jī)漫游現(xiàn)象.基于對本文所采用的基本遺傳算法的原理和實(shí)施過程介紹的基礎(chǔ)上,針對其缺陷提出改進(jìn)措施:利用混沌序列的“遍歷性、隨機(jī)性、規(guī)律性”的特點(diǎn)生成初始種群;采用最優(yōu)個(gè)體儲存、最差個(gè)體替換策略.在改進(jìn)遺傳算法的基礎(chǔ)上,又引入自適應(yīng)的交叉、變異概率公式,幅度系數(shù)調(diào)節(jié)交叉率、變異率形成自適應(yīng)遺傳算法.通過十五桿平面桁架的數(shù)值算例,自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果、優(yōu)化進(jìn)程與基本遺傳算法、改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行了對比,驗(yàn)證自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)越性能.

利用遺傳算法對公路工程工期成本優(yōu)化問題進(jìn)行探討,給出利用遺傳算法對整個(gè)問題的求解設(shè)計(jì)思路,在公路工程工期成本優(yōu)化中利用遺傳算法優(yōu)化時(shí)染色體設(shè)計(jì)、優(yōu)秀個(gè)體的充分利用以及遺傳操作后不合理結(jié)果的處理提出解決方法,為今后遺傳算法在公路工程進(jìn)度優(yōu)化中的應(yīng)用提供有益的思路。最后設(shè)計(jì)求解流程圖。

遺傳算法在巖土工程反演問題中的應(yīng)用——綜述了巖土工程反演的基本過程，并在介紹遺傳算法研究進(jìn)展的基礎(chǔ)上，將遺傳算法與傳統(tǒng)優(yōu)化算法進(jìn)行比較，然后給出幾種遺傳算法的改進(jìn)策略，同時(shí)介紹了遺傳算法在巖土工程反演領(lǐng)域中經(jīng)常使用的幾種改進(jìn)方法，最后通過實(shí)例...

綜述了巖土工程反演的基本過程,并在介紹遺傳算法研究進(jìn)展的基礎(chǔ)上,將遺傳算法與傳統(tǒng)優(yōu)化算法進(jìn)行比較,然后給出幾種遺傳算法的改進(jìn)策略,同時(shí)介紹了遺傳算法在巖土工程反演領(lǐng)域中經(jīng)常使用的幾種改進(jìn)方法,最后通過實(shí)例驗(yàn)證了遺傳算法是求解巖土工程反演問題的有效方法。

遺傳算法原理、實(shí)現(xiàn)及其在離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用——闡述了遺傳算法的基本原理和實(shí)現(xiàn)步驟，論述了遺傳算法的特點(diǎn)．介紹了遺傳算法在離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用情況　　

遺傳算法在泵送混凝土成本優(yōu)化中的應(yīng)用——通過對c40泵送混凝土施工特性的研究，歸納總結(jié)出設(shè)計(jì)c40泵送混凝土?xí)r的組分約束條件，以lm3混凝土的成本為優(yōu)化目標(biāo)，將線性約束條件轉(zhuǎn)化成約束矩陣，并設(shè)定為遺傳算法的各項(xiàng)操作參數(shù)，最后通過matlab遺傳算法工具箱進(jìn)...

文中闡述了遺傳算法與其它算法相結(jié)合的多種改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行水電站無功優(yōu)化中的應(yīng)用和今后的發(fā)展方向。

遺傳算法在函數(shù)尋優(yōu)過程中不要求計(jì)算函數(shù)梯度,對問題沒有依賴性,能以較大的概率找到問題的全局最優(yōu)解。運(yùn)用遺傳算法對鋼閘門進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的實(shí)例表明:遺傳算法在離散變量的結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面比傳統(tǒng)方法更容易找到全局性優(yōu)化解,節(jié)省了撐臥式平板鋼閘門的工程造價(jià),提高了數(shù)值分析的準(zhǔn)確性。

首先給出了離散變量結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型,提出了子空間搜索的單親遺傳算法,并給出了兩個(gè)減少計(jì)算量的策略。通過兩個(gè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的算例表明,文章算法收斂速度快、收斂平穩(wěn),為離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了一種借鑒方法。