基于矩阵实数编码遗传算法求解大规模机组组合问题

该文提出了一种采用矩阵实数编码遗传算法(MRCGA)进行机组组合优化的新方法:采用矩阵实数编码方式对整体发电计划进行编码后,可直接运用遗传操作求解机组组合问题,避免将其分解成机组启停安排和经济负荷分配的两层优化问题进行求解;采用多窗口变异技术,增强了算法的搜索能力。此方法提出了一种新的个体调整方法,可以处理各项约束条件,保证了结果的可行性。文中通过2个算例及与其它算法的对比分析,验证了所提出的方法在大规模机组组合问题求解时具有很强的适应性和全局搜索能力。

面向船舶管子加工分组调度的矩阵实数编码遗传算法

分析了船舶管子加工车间任务重且加工进度会严重影响船舶制造进度的问题,结合管子加工成组技术和管件族制造法,建立了船舶管子的混合流水车间多目标分组加工模型。利用矩阵实数编码遗传算法(MRCGA)能对该加工模型建立有效的分组调度方案。该算法能保证在迭代过程中子代个体基因的交叉、变异的合法性和可行性,相较于遗传算法(GA)具有较好的寻优能力和稳定性。结果表明,调度目标最大完工时间降低了46.98%,很大程度上提高了船舶管子加工分组调度车间的生产效率。

考虑可靠性的交通网络应急资源布局优化

应急资源布局优化决策是应急预防护工作的核心内容之一。在重新定义应急需求服务可靠性的基础上,将应急点对应急资源服务的可靠性约束,转化为应急资源储备点可提供应急救援服务的资源数量的约束。以最小化应急系统的总费用为优化目标,并考虑应急资源数量、储备能力和储备点数量的约束,建立服务数量可靠性约束下的交通网络应急资源布局优化模型,并设计基于实数矩阵编码的遗传算法进行求解和计算分析。研究结果表明:本文所提出的优化方法计算高效,结果合理,可以为交通网络的应急预防护工作提供科学的决策依据。

面向多任务的制造云服务组合

针对云制造系统中面向多任务的制造云服务组合问题,研究建立了问题模型并提出了求解算法。以面向单任务的制造服务组合方法为基础,融入多任务多联盟生成问题的相关假设和基本原则,建立了基于服务质量的多任务云服务组合模型。继而基于对该模型特征的分析与把握,提出基于矩阵实数编码的改进遗传算法。该算法设计了与矩阵实数编码相适应的行交叉/变异、列交叉/变异和点交叉/变异算子;同时基于对问题模型相关约束的考虑,设计了合法性修复策略。仿真实验表明,该算法能有效并以较高效率求解面向多任务的制造云服务组合问题。

基于多种群遗传算法的城轨列车节能运行优化研究

通过建立定时约束条件下的最小能量控制模型,采用Pontryagain极小值原理推导了城市轨道列车节能操纵策略的组成。提出一种变长实矩阵编码的多种群遗传算法进行列车节能运行优化:采用多质点的列车牵引仿真器模拟列车运行;对列车运行控制序列采用变长实数矩阵编码;引入基于退火选择的变长算子以增强算法的全局搜索能力;适应值共享保持种群的多样性;多种群并行寻优提高收敛速度,增强寻优过程的稳定性。实例计算结果证实了该方法的有效性和先进性。

基于自身计划的发电公司报价方案求解方法

提出了一种在考虑自身发电计划前提下,以矩阵实数编码遗传算法为基础的制定发电公司报价方案的新方法。该方法以报价方案中的主能量电量为优化变量,采用矩阵实数编码方式进行编码,然后进行基本报价方案的优化求解。在基本报价方案基础上,通过最小二乘法拟合得出最终报价方案。文中通过算例仿真及与其他算法的对比分析,验证了所提出的方法在发电公司报价方案制定问题的优化求解上是切实可行的。

低碳经济下的微电网电源规划研究

在传统电源规划的基础上,引入清洁能源发展机制(CDM),计及碳约束和碳交易等,建立低碳经济下的微电网电源规划模型,采用改进的矩阵实数编码遗传算法进行求解,在求解过程中优化了遗传算法的算子,不仅能可靠获得全局最优解,而且增大了求解规模,提高了计算速度。算例结果表明文中提出的模型和算法均合理有效。