分層思想在自適應(yīng)遺傳算法解決UTP問題中的應(yīng)用

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)。

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。

針對(duì)簡(jiǎn)單遺傳算法(sga)存在早熟和易陷入局部最優(yōu)的不足,提出了一種新的動(dòng)態(tài)調(diào)整交叉概率和變異概率的自適應(yīng)遺傳算法(aga),同時(shí)對(duì)簡(jiǎn)單遺傳算法的編碼方式、選擇、交叉和變異算子均進(jìn)行了一定的改進(jìn)。通過對(duì)一復(fù)雜函數(shù)———schaffer函數(shù)進(jìn)行求解,證明了這些改進(jìn)措施有效地克服了早熟現(xiàn)象、提高了算法的全局尋優(yōu)能力。并利用改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法對(duì)水電站報(bào)價(jià)策略模型進(jìn)行求解,結(jié)果表明了該方法的有效性。

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(dòng)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(dòng)力優(yōu)化問題。

利用遺傳算法對(duì)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(duì)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。

文章針對(duì)簡(jiǎn)單遺傳算法中交叉概率與變異概率隨進(jìn)化過程恒定不變的缺點(diǎn),提出了自適應(yīng)遺傳算法并將其用于重力壩體型優(yōu)化設(shè)計(jì)。

針對(duì)房間溫控對(duì)象的參數(shù)變化對(duì)空調(diào)器模糊控制效果有很大影響這一現(xiàn)象，提出了一種基于遺傳算法的自適應(yīng)模糊控制方法，該方法由一種新型的參數(shù)混合辨識(shí)算法以及變?nèi)后w規(guī)模的遺傳優(yōu)化算法組成，從而實(shí)現(xiàn)了比例因子的在線自調(diào)整。仿真結(jié)果證明了該方法的有效性。

淺析自適應(yīng)遺傳算法的重力壩體型優(yōu)化施工設(shè)計(jì)——文章針對(duì)簡(jiǎn)單遺傳算法中交叉概率與變異概率隨進(jìn)化過程恒定不變的缺點(diǎn)，提出了自適應(yīng)遺傳算法并將其用于重力壩體型優(yōu)化設(shè)計(jì)?！　?/p>

刨花板熱壓控制系統(tǒng)存在著遲滯、非線性、時(shí)變性以及模型參數(shù)的不確定性,針對(duì)此問題,提出了基于遺傳算法的自適應(yīng)pid智能控制策略,通過自適應(yīng)控制與遺傳算法相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)對(duì)pid參數(shù)的在線自整定,使其具有更大的靈活性和適應(yīng)性,完善了pid控制器的性能。在matlab7.0環(huán)境下進(jìn)行仿真,結(jié)果表明:與常規(guī)pid控制器相比較,該控制器明顯地提高了熱壓位置伺服控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能和靜態(tài)性能,抗干擾的能力也明顯增強(qiáng),兼具更好的魯棒性能。

為實(shí)現(xiàn)led照明的恒照度控制,首先建立了led的照度模型,然后采用單神經(jīng)元自適應(yīng)算法設(shè)計(jì)led的照度控制器。仿真結(jié)果表明,單神經(jīng)元自適應(yīng)控制器能夠?qū)崿F(xiàn)led照度的穩(wěn)定控制,取得了較為理想的控制效果。

標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法在求解無(wú)約束優(yōu)化問題時(shí)得到了成功的應(yīng)用,但是多數(shù)的工程實(shí)例為約束優(yōu)化問題.目前引入懲罰函數(shù)思想的遺傳算法是解決約束優(yōu)化問題最常用的方法,但是使用此方法時(shí)參數(shù)的設(shè)定較為困難.從避免這個(gè)困難和提高算法本身性能的角度出發(fā),構(gòu)造了一種新的算法.首先對(duì)非可行個(gè)體進(jìn)行修正,把約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無(wú)約束優(yōu)化問題;其次,采用了擴(kuò)大搜索空間選擇較優(yōu)個(gè)體的交叉算子,增強(qiáng)了全局搜索能力;最后,在部分較優(yōu)個(gè)體附近采用了局部搜索策略,提高局部搜索能力.通過對(duì)2個(gè)工程優(yōu)化實(shí)例的求解說明了算法的有效性.

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(huì)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(huì)對(duì)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...

針對(duì)傳統(tǒng)支持向量機(jī)算法在預(yù)測(cè)方面的不足,采用自適應(yīng)粒子群算法(apso)對(duì)支持向量機(jī)參數(shù)選擇進(jìn)行分析和優(yōu)化,建立基于自適應(yīng)粒子群優(yōu)化的svm算法建筑物沉降預(yù)測(cè)模型,并對(duì)建筑物進(jìn)行沉降預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明,相比于傳統(tǒng)的支持向量機(jī)算法,自適應(yīng)粒子群優(yōu)化的svm算法預(yù)測(cè)精度較高,為建筑物沉降預(yù)測(cè)提供一種新方法。

提出了一種自適應(yīng)和聲搜索(adaptireharmonysearch,ahs)算法來解決結(jié)構(gòu)工程設(shè)計(jì)問題。ahs算法包含2種重要的操作,分別是位置更新和變異操作。前者能夠使非最優(yōu)解快速地朝著全局最優(yōu)解移動(dòng),這有助于提高ahs算法的收斂速度;后者能夠增加種群的隨機(jī)性和多樣性,這有助于增強(qiáng)ahs算法跳出局部最優(yōu)點(diǎn)的能力。由于采用了以上2種操作,ahs法具有很強(qiáng)的收斂性和空間開發(fā)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與已有算法比較,ahs算法在解決結(jié)構(gòu)工程優(yōu)化問題中能夠找到更好的解,它是解決結(jié)構(gòu)工程優(yōu)化設(shè)計(jì)的一個(gè)有效的算法。

基于圓弧滑動(dòng)面假定,提出了一種用自適應(yīng)遺傳算法搜索最危險(xiǎn)滑動(dòng)面及其對(duì)應(yīng)的最小安全系數(shù)的新方法。該方法是一種改進(jìn)的遺傳算法,采用自適應(yīng)求取適值、動(dòng)態(tài)調(diào)整交叉率和變異率、自適應(yīng)區(qū)間收縮。自適應(yīng)遺傳算法有效克服了傳統(tǒng)方法易陷入局部極小的缺陷,提高了算法的搜索效率、精度和穩(wěn)定性。

針對(duì)庫(kù)水位和降雨對(duì)面板堆石壩滲流的滯后效應(yīng),結(jié)合深覆蓋層面板堆石壩的筑壩特點(diǎn),在綜合考慮覆蓋層厚度、筑壩材料等對(duì)大壩滲流影響的基礎(chǔ)上,建立了考慮滯后效應(yīng)的深覆蓋層面板堆石壩滲流安全監(jiān)控模型,并在模型的求解中采用了云自適應(yīng)遺傳算法。實(shí)例應(yīng)用表明,該模型能較好地反映庫(kù)水位、降雨對(duì)滲流的滯后影響,模型精度與預(yù)報(bào)效果優(yōu)于一般滲流統(tǒng)計(jì)模型,且云自適應(yīng)遺傳算法較好地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)遺傳算法執(zhí)行效率不高、易陷入局部最優(yōu)解等不足。

vol.31no.3 2005206 華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)　　　　　 journalofeastchinauniversityofscienceandtechnology(naturalscienceedition)　　　　　 基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金(60074035);浙江省自然科學(xué)基金 (y104171) 收稿日期:2004205230 作者簡(jiǎn)介:葉慕靜(19792),女,浙江人,碩士生,研究方向?yàn)橄冗M(jìn)生產(chǎn) 系統(tǒng)組織與優(yōu)化。 　　文章編號(hào):100623080(2005)0320371205 slp和遺傳算法結(jié)合在工廠平面布置中的應(yīng)用 葉慕靜3,　周根貴 (浙江工業(yè)大學(xué)經(jīng)貿(mào)學(xué)院,杭州310014) 　　摘要:用經(jīng)典的系統(tǒng)布置設(shè)計(jì)求得綜合相互

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(duì)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(duì)該方法在實(shí)際系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。

提出了利用遺傳算法實(shí)現(xiàn)空調(diào)器理想溫度的控制效果,介紹了空調(diào)器溫控系統(tǒng)的控制原理,通過遺傳法優(yōu)化pid參數(shù),使空調(diào)器能夠根據(jù)室內(nèi)溫差及室內(nèi)外溫度變化率確定壓縮機(jī)的轉(zhuǎn)速,實(shí)現(xiàn)最佳的自動(dòng)制冷工況,通過實(shí)驗(yàn)仿真表明控制系統(tǒng)具有很好的魯棒性和滿意的動(dòng)態(tài)特征。

遺傳算法是模擬自然選擇和自然遺傳過程中的繁殖、交叉和基因突變現(xiàn)象,在每次迭代中都保留一組候選解,并按某種指標(biāo)從解群中選取較優(yōu)的個(gè)體,利用遺傳算子對(duì)這些個(gè)體進(jìn)行組合,產(chǎn)生新一代的候選解群,重復(fù)此過程,直到滿足某種收斂指標(biāo)為止。此算法在解決復(fù)雜優(yōu)化問題的潛力和在工業(yè)領(lǐng)域的成功應(yīng)用的到廣泛關(guān)注。主要介紹了遺傳算法用于測(cè)量中線性問題的解算,并根據(jù)此算法自身優(yōu)點(diǎn),應(yīng)用于測(cè)邊網(wǎng)平差等非線性問題的解算中,得出了理想的結(jié)果,并據(jù)此得出了一些建議與結(jié)論。

遺傳算法在結(jié)構(gòu)離散變量?jī)?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?jī)?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(duì)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...