分层思想在自适应遗传算法解决UTP问题中的应用

介绍utp及遗传算法等基本概念,总结当前遗传算法在utp优化中的编码机制和遗传操作,指出遗传算法及其在utp优化中的优缺点。

遗传算法在岩土工程反演问题中的应用——综述了岩土工程反演的基本过程，并在介绍遗传算法研究进展的基础上，将遗传算法与传统优化算法进行比较，然后给出几种遗传算法的改进策略，同时介绍了遗传算法在岩土工程反演领域中经常使用的几种改进方法，最后通过实例...

综述了岩土工程反演的基本过程,并在介绍遗传算法研究进展的基础上,将遗传算法与传统优化算法进行比较,然后给出几种遗传算法的改进策略,同时介绍了遗传算法在岩土工程反演领域中经常使用的几种改进方法,最后通过实例验证了遗传算法是求解岩土工程反演问题的有效方法。

针对简单遗传算法(sga)存在早熟和易陷入局部最优的不足,提出了一种新的动态调整交叉概率和变异概率的自适应遗传算法(aga),同时对简单遗传算法的编码方式、选择、交叉和变异算子均进行了一定的改进。通过对一复杂函数———schaffer函数进行求解,证明了这些改进措施有效地克服了早熟现象、提高了算法的全局寻优能力。并利用改进的自适应遗传算法对水电站报价策略模型进行求解,结果表明了该方法的有效性。

该文提出了一种改进的广义遗传算法。算法中引入了异种机制以提高种群的多样性,在保证收敛速度的同时防止早熟收敛。该方法应用于随机风载荷作用下有应力约束的多参数结构动力响应优化问题,数值算例表明:异种机制能够有效地提高广义遗传算法收敛于全局最优解的概率并加快收敛速度;带有异种机制的广义遗传算法能够有效地求解复杂的结构动力优化问题。

利用遗传算法对公路工程工期成本优化问题进行探讨,给出利用遗传算法对整个问题的求解设计思路,在公路工程工期成本优化中利用遗传算法优化时染色体设计、优秀个体的充分利用以及遗传操作后不合理结果的处理提出解决方法,为今后遗传算法在公路工程进度优化中的应用提供有益的思路。最后设计求解流程图。

文章针对简单遗传算法中交叉概率与变异概率随进化过程恒定不变的缺点,提出了自适应遗传算法并将其用于重力坝体型优化设计。

针对房间温控对象的参数变化对空调器模糊控制效果有很大影响这一现象，提出了一种基于遗传算法的自适应模糊控制方法，该方法由一种新型的参数混合辨识算法以及变群体规模的遗传优化算法组成，从而实现了比例因子的在线自调整。仿真结果证明了该方法的有效性。

浅析自适应遗传算法的重力坝体型优化施工设计——文章针对简单遗传算法中交叉概率与变异概率随进化过程恒定不变的缺点，提出了自适应遗传算法并将其用于重力坝体型优化设计。　　

刨花板热压控制系统存在着迟滞、非线性、时变性以及模型参数的不确定性,针对此问题,提出了基于遗传算法的自适应pid智能控制策略,通过自适应控制与遗传算法相结合,实现对pid参数的在线自整定,使其具有更大的灵活性和适应性,完善了pid控制器的性能。在matlab7.0环境下进行仿真,结果表明:与常规pid控制器相比较,该控制器明显地提高了热压位置伺服控制系统的动态性能和静态性能,抗干扰的能力也明显增强,兼具更好的鲁棒性能。

为实现led照明的恒照度控制,首先建立了led的照度模型,然后采用单神经元自适应算法设计led的照度控制器。仿真结果表明,单神经元自适应控制器能够实现led照度的稳定控制,取得了较为理想的控制效果。

标准遗传算法在求解无约束优化问题时得到了成功的应用,但是多数的工程实例为约束优化问题.目前引入惩罚函数思想的遗传算法是解决约束优化问题最常用的方法,但是使用此方法时参数的设定较为困难.从避免这个困难和提高算法本身性能的角度出发,构造了一种新的算法.首先对非可行个体进行修正,把约束优化问题转化为无约束优化问题;其次,采用了扩大搜索空间选择较优个体的交叉算子,增强了全局搜索能力;最后,在部分较优个体附近采用了局部搜索策略,提高局部搜索能力.通过对2个工程优化实例的求解说明了算法的有效性.

遗传算法在固结系数计算中的应用——建筑物的荷载通过基础传给地基，地基受力后将会产生应力和变形，从而导致建筑物基础产生沉降和倾斜。如果基础的沉降不均匀，将会对于建筑物的安全产生一定的影响，而影响沉降的最主要因素是饱和土体的固结系数，而固结系数的...

针对传统支持向量机算法在预测方面的不足,采用自适应粒子群算法(apso)对支持向量机参数选择进行分析和优化,建立基于自适应粒子群优化的svm算法建筑物沉降预测模型,并对建筑物进行沉降预测。实验表明,相比于传统的支持向量机算法,自适应粒子群优化的svm算法预测精度较高,为建筑物沉降预测提供一种新方法。

提出了一种自适应和声搜索(adaptireharmonysearch,ahs)算法来解决结构工程设计问题。ahs算法包含2种重要的操作,分别是位置更新和变异操作。前者能够使非最优解快速地朝着全局最优解移动,这有助于提高ahs算法的收敛速度;后者能够增加种群的随机性和多样性,这有助于增强ahs算法跳出局部最优点的能力。由于采用了以上2种操作,ahs法具有很强的收敛性和空间开发能力。实验结果表明,与已有算法比较,ahs算法在解决结构工程优化问题中能够找到更好的解,它是解决结构工程优化设计的一个有效的算法。

基于圆弧滑动面假定,提出了一种用自适应遗传算法搜索最危险滑动面及其对应的最小安全系数的新方法。该方法是一种改进的遗传算法,采用自适应求取适值、动态调整交叉率和变异率、自适应区间收缩。自适应遗传算法有效克服了传统方法易陷入局部极小的缺陷,提高了算法的搜索效率、精度和稳定性。

针对库水位和降雨对面板堆石坝渗流的滞后效应,结合深覆盖层面板堆石坝的筑坝特点,在综合考虑覆盖层厚度、筑坝材料等对大坝渗流影响的基础上,建立了考虑滞后效应的深覆盖层面板堆石坝渗流安全监控模型,并在模型的求解中采用了云自适应遗传算法。实例应用表明,该模型能较好地反映库水位、降雨对渗流的滞后影响,模型精度与预报效果优于一般渗流统计模型,且云自适应遗传算法较好地弥补了传统遗传算法执行效率不高、易陷入局部最优解等不足。

vol.31no.3 2005206 华东理工大学学报(自然科学版)　　　　　 journalofeastchinauniversityofscienceandtechnology(naturalscienceedition)　　　　　 基金项目:国家自然科学基金(60074035);浙江省自然科学基金 (y104171) 收稿日期:2004205230 作者简介:叶慕静(19792),女,浙江人,硕士生,研究方向为先进生产 系统组织与优化。 　　文章编号:100623080(2005)0320371205 slp和遗传算法结合在工厂平面布置中的应用 叶慕静3,　周根贵 (浙江工业大学经贸学院,杭州310014) 　　摘要:用经典的系统布置设计求得综合相互

以vav中央空调能耗仿真模型为基础,根据vav中央空调节能优化问题的特点,分析了利用遗传算法解决该问题的可行性。详细介绍了利用遗传算法寻找vav中央空调系统运行过程中各个可控变量的最佳设定值的优化过程,并对遗传算法的运行效果进行了分析。建立了基于遗传算法的vav中央空调控制仿真系统,对该方法在实际系统中的应用进行了仿真验证。

提出了利用遗传算法实现空调器理想温度的控制效果,介绍了空调器温控系统的控制原理,通过遗传法优化pid参数,使空调器能够根据室内温差及室内外温度变化率确定压缩机的转速,实现最佳的自动制冷工况,通过实验仿真表明控制系统具有很好的鲁棒性和满意的动态特征。

遗传算法是模拟自然选择和自然遗传过程中的繁殖、交叉和基因突变现象,在每次迭代中都保留一组候选解,并按某种指标从解群中选取较优的个体,利用遗传算子对这些个体进行组合,产生新一代的候选解群,重复此过程,直到满足某种收敛指标为止。此算法在解决复杂优化问题的潜力和在工业领域的成功应用的到广泛关注。主要介绍了遗传算法用于测量中线性问题的解算,并根据此算法自身优点,应用于测边网平差等非线性问题的解算中,得出了理想的结果,并据此得出了一些建议与结论。

遗传算法在结构离散变量优化中的应用——利用遗传算法的基本原理，提出了结构离散变量优化设计的全局算法。该方法模拟生物遗传进化的过程进行优化求解，解决了离散变量的优化问题，对于多峰值函数、不可导的函数能以较大的概率求得全局最优解。通过实例证明了该...