考虑客户满意度的车辆路径优化及其算法研究

针对当前车辆路径问题中较少考虑客户满意度的情况,构建了基于模糊时间窗的车辆到达时间满意度函数和货物运输时长满意度函数,以最大化客户满意度和最小化配送总成本为目标建立VRPCCS数学模型.为了求解该问题,考虑到传统遗传算法存在依赖初始解、收敛速度较慢、容易陷入局部最优等缺点,设计改进的遗传算法与大规模邻域搜索算法相结合的混合算法进行求解,通过选取算例并与传统遗传算法进行对比,验证了模型和算法的可行性和有效性.实验仿真结果表明考虑客户满意度的物流配送方式不仅能够有效提升客户满意度,也能够降低物流企业配送成本以及车辆空载率,对于物流企业的车辆配送路径决策具有一定的参考意义.

基于遗传算法与KNN融合的中医体质量表简化研究

目的针对中医体质量表在评估个人体质时条目多和填写时间久的问题,研究利用人工智能技术进行属性选择,帮助构建中医体质量表简短版本。方法分析由江苏省中医院体检科提供的中医体质数据,其中有特定的目标变量作为体质类型的分类。采用遗传算法的特征选择、交叉验证和KNN分类算法作为过滤器筛选问题,并通过问题子集规模、KNN分类准确率和填写时间评估效果。结果该方法选择出具有31个问题的中医体质量表简短版本,且在模型中的分类平均准确率为86.16%,时间提快了48.5%。结论该算法可以有效地找出较好的问题子集,实现降维并有一定的准确性,从而帮助简化中医体质量表。

基于遗传算法的传统街区空间形态优化研究——以喀什老城为例

分析了传统街区气候营建智慧对当今城市更新与设计的科学价值。以喀什老城为例,研究西北干热气候下的传统街区空间形态与微气候的关系。针对目前城市形态与微气候模拟研究大多针对现代街区,采用单一变量逐个分析、人工耦合、效率低下的问题,引入遗传算法与帕累托原理,使用多目标优化平台Octopus进行基于室外热舒适最优的空间形态自生成实验,求得气候适应性街区空间形态参数的最佳取值,提炼形成基于室外热舒适改善的干热地区传统街区街道空间形态优化方法和设计策略,该方法能够为当地城市更新与设计的微气候优化提供科学依据。

甘肃道地中药黄芪饮片质量等级分类算法研究

中药数字化是中药质量控制的发展趋势,而中药的质量等级分类是其中的重要环节.针对中药饮片质量等级鉴定自动化问题,将传统特征及遗传算法有机融合用于黄芪饮片质量等级分类.选取甘肃道地药材黄芪饮片,对其图像进行增强、归一化、空间转换等预处理,并融合颜色及纹理特征,将提取的8个颜色及纹理特征作为等级分类的特征向量,进而采用线性分类器通过特征向量的线性组合来对黄芪饮片的质量等级进行分类,通过遗传算法获取8种特征的最优权重系数以及不同等级的最优区间.研究结果表明,算法得到的优化参数具有较高的识别率及可行性.该结论有助于中药直观鉴别的科学定量化以及中药饮片的质量等级鉴定客观化.

单亲遗传算法与传统遗传算法的比较研究

通过对单亲遗传算法 ( PGA)和传统遗传算法 ( TGA)的编码方式、遗传算子、运行过程和适值计算等方面的比较分析 ,指出尽管 PGA采用单亲繁殖方式 ,其遗传操作与 TGA有着本质的区别 ,但 PGA的基因重组算子隐含了序号编码 TGA的交叉算子的功能 ,PGA的子代个体保留了父代个体的大部分遗传特征。因此 PGA仍属于遗传算法的范畴。

遗传算法在地震定位中的应用

把遗传算法应用于地震定位，并与Ｐｏｗｅｌｌ算法和传统算法进行了比较，结果表明，遗传算法在地震定位中所给出的发震时刻精度较高，震源深度较可靠，对非 包围地震定位效果较好。

基于混沌遗传算法的圆度误差测量

提出了一种基于混沌遗传算法的计算圆度误差的新方法.它利用混沌优化方法的遍历性和随机性,通过混沌扰动操作可克服传统遗传算法中的早熟问题,确保算法的全局收敛性.该方法满足最小条件原理,其计算结果的精确度非常高,理论上可以获得全局最优解.实例计算表明,这种算法简单明确,具有精度高、收敛速度快、易于计算机程序实现和推广应用等特点. Abstract： A new method for calculating the roundness error based on chaos genetic algorithms is proposed. The system utilizes the ergodicity and randomness of chaos optimal method and by means of chaos stir operation, which can overcame the problem of premature convergence in traditional genetic algorithms and ensured an convergence of the algorithms. The method satisfies the principle of the least condition, the precision of calculating result is very high and can find .the global optimal solution. An actual calculated example showed that this method is simple and clear and it has features of high precision and fast convergent speed as well as using computer easily and popularizing application easily.

基于遗传-模拟退火的蚁群算法求解TSP问题

传统的蚁群算法具有收敛性好、鲁棒性强等优点,但在解决旅行商(TSP)问题方面存在收敛时间长,容易出现停滞等问题;为了提高传统蚁群算法的解的质量,本文提出了基于遗传-模拟退火的蚁群算法(G-SAACO),将遗传算法和模拟退火算法引入蚁群算法中;其方法是在传统蚁群算法中引入遗传算法的变异与交叉策略来得到候选解,增加解的多样性;同时引进模拟退火算法机制,使得在高温时以较高概率选择候选集中比较差的解加入最新集,温度控制上加入了回火机制,进一步提高解的质量;为了检验改进的蚁群算法,随机选用了TSPLIB中的部分城市进行仿真,结果与传统蚁群算法、模拟退火蚁群算法、遗传蚁群算法相比,算法具有较强的发现较好解的能力,同时增强了平均值的稳定性。

山豆根黄酮的提取及抗氧化抑菌活性

采用单因素和正交实验并结合遗传算法,优选山豆根黄酮的超声-微波协同提取工艺条件,并考察了其抗氧化活性和抑菌活性。得到的最佳提取工艺条件为:超声波功率50 W,液料比(即每克原料所用溶剂的量,m L/g)25∶1,乙醇体积分数87%、微波功率699 W,提取时间3 min,在该工艺条件下山豆根黄酮得率达10.38mg/g,与模型预测值相符;山豆根黄酮对1,1-二苯基-2-苦肼基自由基(·DPPH)、超氧阴离子自由基(·O_2^-)和羟基自由基(·OH)具有良好的清除作用,半数抑制浓度(IC_(50))分别为9.52、17.21和14.44 mg/L;山豆根黄酮可明显减缓猪油、花生油和玉米油的氧化速度,与相同质量分数的二丁基羟基甲苯相当;山豆根黄酮对常见菌的抑制作用大小为金黄色葡萄球菌>沙门氏菌>志贺氏菌>枯草芽孢杆菌>大肠杆菌>酵母,对黑曲霉无明显抑制作用。

改进遗传算法在环状管网水力平衡计算中的应用

标准遗传算法不擅于局部微调,在标准遗传算法的基础上,利用传统的优化方法中坐标轮换寻优方法对个体进行局部微调,寻优能力明显提高。把该算法用于环状管网水力平衡计算,计算结果精度较高。

基于遗传算法的色谱指纹峰配对识别方法

指纹峰配对识别是色谱指纹图谱分析中的关键环节之一,本文提出一种基于遗传算法的色谱指纹峰配对识别方法。该法根据对照色谱指纹图谱的峰分布特性初选出若干标定峰,将其存入一个候选标定峰库;同时根据这些候选标定峰从待测指纹图谱中选出相应的候选标定峰,也存入候选标定峰库;再用遗传算法从库中选取一组标定峰用于校正待测指纹图谱中各峰的峰位,并自动识别出与对照色谱指纹图谱相对应的各指纹峰。仿真实验及实际分析实验结果均表明,该法识别指纹峰准确可靠,可用于色谱指纹图谱相似度的快速自动计算。

基于BP-遗传算法的排土场边坡几何参数优化

在保证矿山安全生产的前提下,为发挥排土场最大经济效益,提出了基于BP-遗传算法的排土场边坡几何参数优化方法。以弓长岭大阳沟排土场为例,借助极限平衡法获取研究所需数据,利用BP神经网络建立边坡坡角、单段台阶高度及相应的安全系数间的非线性关系,并以此关系式为边界约束条件,建立了优化边坡几何参数的数学模型,利用遗传算法和传统优化算法进行寻优。结果表明,与传统优化算法相比,BP-遗传算法的优化结果更加精确、可靠,有效避免了传统优化算法在寻优时易陷入局部最优解的问题。提供了一种简单、精确、可靠的排土场边坡几何参数优化方法,具有较好的应用前景。

Flying-V型仓储布局货位分配优化方法研究

Flying-V是一种典型的非传统布局方式,根据其布局方式的特性,针对仓储货位分配优化问题,以货物出入库效率最高和货物存放的重心最低为优化目标,建立了货位分配多目标优化模型,并采用自适应策略的遗传算法(GA),以及粒子群算法(PSO)进行求解。根据货位分配的优化特点,在GA算法的选择、交叉和变异环节均采用自适应策略,同时采用惯性权重线性递减的方法设计了PSO算法,有效地解决了两种算法收敛速度慢和易"早熟"的问题,提高了算法的寻优性能。为了更好地表现两种优化求解算法的有效性和优越性,结合具体的货位分配实例利用MATLAB软件编程实现。通过对比分析优化结果表明,PSO算法在收敛速度和优化效果方面相比于自适应GA算法更具有优势,更加合适于解决Flying-V型仓储布局货位分配优化问题。

利用强震记录进行场地反应分析研究综述

场地反应对地震动的影响是地震工程学中最重要的课题之一,一些破坏性大地震的震害资料表明局部场地反应可以大大加剧地面运动和建筑结构的破坏。分析比较了几种常用的利用强震记录来分析场地地震反应的方法,并就国内外研究现状做了总结。在此基础上详细介绍了各种方法的原理、适用性及存在的问题,针对其中的某些问题提出了可能的解决方法。对于场地地震动反应问题的进一步研究具有参考价值。

基于域进化模型的遗传算法在中药生产挥发油回收中的应用

针对中药生产过程中挥发油回收阶段的工艺要求,提出一种基于域进化模型的遗传算法。该算法建立在挥发油回收过程优化数学模型的基础上,通过实时检测控制变量操作设备,使输出按预定达到最优值。实验结果表明,该算法提高了挥发油提取率,稳定了产品质量。

基于遗传算法的建筑结构优化设计方法研究

针对传统遗传算法存在容易过早收敛、寻优效率较低、精度不高等缺点,从适应度值函数标定和群体多样化两方面对传统遗传算法进行了改进,避免了传统遗传算法过早陷入局部最优解,拓宽了寻优空间;将改进的遗传算法应用于建筑结构优化设计中,通过建立以质量最小为目标的优化数学模型,解决具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化问题,并对改进型遗传算法进行优化设计结果比较;结果表明,改进型遗传算法演化代数低于标准遗传算法,收敛性能明显更佳,提高了遗传算法在结构优化应用方面的计算速度和优化效果.

基于遗传算法的原动机仿真系统PI参数快速寻优

在原动机仿真系统中,关于其速度电流综合调节器(实质为PI调节器)的参数一直以来都是依靠传统方法来确定的,这种方法不但耗费较多的时间,而且很难寻求到一组理想的参数。将遗传算法引入便可很好地解决这些问题,通过具体的实例,运用Matlab仿真试验,在遗传算法和传统方法条件下,进行了调节器阶跃响应特性的比较,试验结果证明,遗传算法具有快速确定和优化PI参数、且原动机仿真系统动态特性好的显著优点。

多目标优化控制在中药提取中的应用

针对中药生产提取工段控制量多、耦合强的特点,以减小提取罐中药液温度稳定时间、提高挥发油的回收量、减小能源消耗总量和增加有效药液提取量4个指标作为优化目标,提出一种利用神经网络对控制器进行多目标优化的设计方案,神经网络的权值和结构分别用遗传算法和变结构算法训练。实践结果表明,设计出的中药生产提取工段的控制器具有良好的综合性能:缩短了药液温度达到稳定值的时间,提高了药液和挥发油的产量,降低了总能耗,很好地完成了多项目标的优化。

公平席位分配问题在遗传选择操作中的应用

选择是遗传算法的三大基本操作之一,适应度比例选择是遗传算法最常用的选择方法。首先比较其与公平席位分配问题的相同点,将其转换为公平席位分配问题;其次,为了克服经典适应度比例选择实现方法、即轮盘赌方法稳定性和可靠性差、随机性高的缺点,提出了改进轮盘赌、比例加惯例法、Q值法、d’Hondt法等,并将这些新方法与传统的轮盘赌方法在公平席位分配原则上进行理论上的比较评价。最后,在立方体、Schaffer、Powell奇异等标准数值测试函数上的实验结果表明,新引入的比例加惯例法和d’Hondt法选择操作比传统的轮盘赌方法稳定性高,有效提高了遗传算法收敛于全局最优解的概率,加快了收敛速度,能够用更低的计算代价获得更佳的优化效果,其中比例加惯例法和d’Hondt法最为突出。

基于禁忌遗传神经网络的热舒适度预测模型研究

热舒适度指标的计算过程具有非线性性、计算复杂度高等特点,致使空调的实时控制器无法直接使用。针对这一问题,提出了一种基于改进的禁忌遗传算法神经网络的热舒适度预测模型(TGA-BPNN)。该模型利用神经网络训练函数优化遗传算法的初始种群,并通过禁忌表改进遗传操作。仿真实验表明,与BP神经网络及遗传神经网络相比,TGA-BPNN不仅能提升种群的多样性,还能快速找到全局最优解,从而进一步提升模型预测的准确性。