遗传算法的建筑材料联合库存优化

传统的项目进度一维优化扩展至有偏好的二维目标（进度、成本）优化,同时将成本优化目标分解为项目成本大小以及资源均衡度从而构成三维目标优化,将无资源约束的环境扩展至资源约束下的复杂环境,将局部搜索优化领域扩展至全局范围内的优化.在内容上,先对项目的单目标优化管理理论进行详尽研究并指出其现实的局限性,同时提出了智能启化式方法-遗传算法在资源约束下项目管理优化方面的优势.在此基础上本文构建了基于三维目标偏好的项目管理优化仿真模型,解决了项目管理优化理论中最为重要的两大问题：资源约束下的项目进度优化以及资源约束下的三维目标（项目进度、项目成本以及资源均衡度）的优化问题.为了验证此模型对以上问题的有效性,本文应用matlab仿真技术进行仿真模拟并与传统方法做比较,从结果可以看出遗传算法能够更好的解决此类问题.

针对施工网络计划中的工期成本优化问题,采用遗传算法对施工项目工期成本优化问题进行探讨,以解决工程中不确定因素的问题,且优化结果更精确。

基于遗传算法建立了面向工程项目的资源优化模型。通过在模型中构造一个能反映“资源分配”和“资源均衡”两方面优化程度的适应度函数,并在复制操作中,对群中个体先进行分类再选择复制,有效地解决了多种资源的综合优化问题。给出了利用遗传算法对资源优化问题的求解设计思路,阐述了算法的实现流程,并通过实例验证了该模型的可行性。

将基于实数编码的加速遗传算法(raga)应用于多孔变径管优化设计中,解决了设计中多维参数寻优问题,避免了传统方法早熟、提前收敛以及易陷入局部最优等弊端。在固定管道式喷灌系统优化设计中应用,求解出多孔变径管的最优管径、管长等多维参数,效果较好,为该方面研究提供了一种新的优化求解方法

为解决最短路线动态规划的维数障碍及模式欺骗性问题,提出了一种数组链染色体编码方式及基于自适应性变异概率和模拟退火惩罚函数法的适应性遗传算法(aga),仿真测试验证了该算法的有效性.针对某发动机壳体制造工艺流程优化问题,采用质量功能展开法得到了各工艺方案的价值,以工艺路线的总价值最大为目标函数、总成本为约束条件,采用aga得到了一条最佳工艺路线.

提出一种改进的遗传算法用于解决公路工程项目工期、成本和质量的多目标优化问题。阐述了算法设计思路和流程步骤,给出了染色体结构和编码设计。改进的交叉操作则考虑了子种群内部交叉和子种群群间交叉两种方式。通过实例仿真计算,验证了该算法对工程项目多目标优化问题的可行性和有效性。

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点.算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题.这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法.

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点·算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法·

由于现阶段对资源的均衡操作大都侧重于对工期-资源同时优化,很少涉及质量和成本,所以这里提出了一个两阶段优化模型,第一阶段是基于工期、质量和成本三个目标为非线性关系,建立三个目标的综合优化模型;第二阶段是从上阶段对所得到的非劣解中由决策者选择一个或多个满意的解输入到本阶段进行资源均衡优化,两阶段均用遗传算法求解,最后通过一个实例证明了两阶段模型的可行性与优越性.

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点。算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题。这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法。

目的解决高层建筑结构风振控制中mr阻尼器的优化布置问题.方法首先建立风荷载作用下受控结构的力学模型和运动方程,然后根据其特点建立基于遗传算法的风荷载作用下结构体系的mr阻尼器优化布置分析模型,并引入加权函数考虑结构的安全性和经济性,得到不同标准下的阻尼器优化方案.结果结合某12层钢筋混凝土框架结构的算例,考虑3种不同决策情况:安全性和经济性同等重视、侧重于安全性和侧重于经济性,分别给出建议的最优布置方案.结论应用遗传算法进行高层建筑中mr阻尼器的优化布置,可以得到经济而有效的结构控制设计方案.

我国水电资源丰富,梯级水电协调优化是提升水电运行效益的重要方法。梯级电站在时滞特性、水能转换特性和发电能力特性等方面均为复杂的非线性约束关系,梯级水电协调优化问题在数学上也是一个复杂的非线性规划模型。为此研究了梯级水电协调优化中的非线性约束项,构建了时序协调的梯级水电联合优化模型；并进一步结合模型非线性特点,对传统遗传算法进行改造,提出了适应梯级水电优化的改进量子遗传算法；最后基于我国某流域梯级水电数据构造算例,验证了方法的有效性。

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.

大庆油田物资公司建筑材料分公司主要负责建筑材料的采购和供应工作,在实际工作中,建筑材料的采购与库存关系到油田建设的进程,以及占用资金情况。本文简要分析了该现状,并创造性的提出了解决办法,使建筑材料的采购与库存达到最佳的比例,既能够满足现实需要,又不占用大量资金。

本文基于matlab遗传算法,研究了复合材料层合板阶梯式挖补修理的参数优化问题。利用有限元分析软件msc.patran/nastran,建立了层合板阶梯式挖补修理结构的三维有限元分析模型,通过计算得到不同阶梯数和胶层厚度下的强度值与屈曲特征值。通过遗传算法工具箱,将所得数据拟合得到适应度函数,对挖补阶梯数和胶层厚度进行多目标优化,得到最优修理参数集。

为了确定建筑结构的最优阻尼,本文采用了具有鲁棒性的临界激励法。使用临界激励法时,频率作用区间较难确定,为此,本文通过模态变换以减少高阶频率的影响,这样可以简化频率作用区间的搜寻。在保证结构抗震效果的前提下,为进一步减少结构总的阻尼增量并使优化算法简单可行,本文引入实代码遗传算法。此外,通过实例分析可知,底部楼层阻尼取较大的值是有利的。

空调用湿式热回收装置的结构设计对其使用的经济性有重要影响。本文运用新的最优化方法——遗传算法,针对空调用湿式热回收装置的经济性问题进行分析,建立了优化设计数学模型,并对新、排风风量为0.18kg/s的空调用湿式热回收装置进行了优化求解。探讨了其经济性随各结构参数变化的规律。研究结果表明:遗传算法可以很好地实现空调用湿式热回收装置的优化;得出了空调用湿式热回收装置的最优化结构;随各结构参数的变化,目标函数呈抛物线变化规律。该研究对于空调用湿式热回收装置的设计有一定的参考价值。

以蜗轮的有色金属齿圈体积最小为目标函数,并从设计经验本身、运动性能、边界条件等方面建立合理的约束条件,建立了蜗轮齿圈的优化设计数学模型。应用matlab遗传算法工具箱寻求全局最优解。优化结果表明,采用遗传算法能够快捷有效地对蜗杆齿轮进行优化设计,是对蜗杆齿轮优化设计的一种有效方法。

公路养护资源分配中遗传算法的参数优化——为辨明公路养护资源优化分配中遗传算法参数对运算效率和精度的影响，提出基于正交试验的参数优化方法．选取种群规模与迭代次数比例、交叉形式和变异概率3个参数，利用正交设计方法进行3因素3水平试验，建立主效应和交...

建立了由沙畈水库和金兰水库组成的串联小水电群优化调度的数学模型,采用了改进遗传算法对该模型进行优化计算。算法设计编程简单、计算工作量小、收敛速度快。利用两个水库的入库径流实测值进行了仿真实验,结果说明优化调度能比常规调度取得更大的经济效益,同时也说明了遗传算法是求解小水电群优化调度的可行而有效的方法。

基于分级遗传算法的离散变量结构优化设计——提出一种分级处理的遗传算法，它采用微种群和附加变异算子来减少计算量、增加算法的局部搜索能力．算例表明，这种算法收敛平稳、并取得了较好的效果。　　

提出一种优化控制策略,采用基因遗传优化算法,能够快速准确地获得各控制变量在预测时间内的最优设定值。实时仿真试验表明,该策略与固定设定值的控制方式以及局部层次的优化控制方式相比,能够在满足控制稳定性的前提下最大限度地节约整个空调水系统的总能耗。