基于实码遗传算法的地下水污染物运移参数反演

介绍了采用实数编码遗传算法优化反演地下水污染物运移参数的基本步骤,不仅求解了弥散系数,而且反演得到了地下水运动速度。算例表明,采用遗传算法———特征有限元离散方法反演地下水污染物运移参数是可行的。

实码遗传算法及其在齿轮传动动态优化设计中的应用

介绍了实码遗传算法的基本原理 ,建立了齿轮动态优化设计数学模型 。

基于实码遗传算法的湖泊水质模型参数优化

参数的合理取值决定着模型的模拟效果,因此确定研究区域的模型结构后,需要对模型的参数进行优化。湖泊水质模型(Simulation by means of an Analytical Lake Model,SALMO)利用常微分方程描述湖泊的营养物质循环和食物链动态,考虑了多个生态过程,包含104个参数。由于参数较多,不适宜采用传统参数优化方法进行优化。利用太湖梅梁湾2005年数据,采用实码遗传算法优化了SALMO模型中相对敏感的参数,运用优化后的模型,模拟了梅梁湾2006年的水质。对比分析参数优化前后模型的效果表明遗传算法能高效地对SALMO进行参数优化,优化后的模拟精度得到了显著提高,能更好地模拟梅梁湾的水质变化。

实码加速遗传算法在天然河道水面线计算中的应用

传统的计算天然河道水面线的方法是试算法,迭代法和图解法等,这些方法的缺点是计算量大、精度不高,无法控制全河段误差,将其看作是全河段总计算误差,即一复杂非线性优化最小问题,运用实数编码的加速遗传算法求解天然河道水面线。并与传统的方法相比较,证明该方法具有计算收敛速度快、结果可靠、精度高等优点。

实码加速遗传算法在改进TOPSIS法中的应用

为改进TOPSIS法,分别以方案点靠近理想点和远离负理想点为目标,构建非线性规划模型。运用实码加速遗传算法(RAGA)进行求解,可较方便地获得兼具决策方法适应性和决策者偏好的指标综合权重。由此,基于RAGA的改进TOPSIS法可在一定程度上克服传统TOPSIS法的不足。应用实例证明了该方法的可行性和有效性。

基于实码加速遗传算法改进TOPSIS法在房地产预警体系中的应用

采用实码加速遗传算法来解决传统TOPSIS算法在方案评选过程中存在方案距离理想解与负理想解同样近及指标权重选取主观两个问题,方便地获得了兼具决策方法适应性和决策者偏好的指标综合权重。应用实例证明了该方法的可行性和有效性。

大地电磁实码广义遗传反演算法研究

大地电磁反演问题通常表述为目标函数最优化,难点是多参数、非线性和不适定性,局部和全局方法都不能实现快速全局优化[4]。针对局部线性方法易使解陷入局部极值,严重依赖初始模型,而传统的遗传算法在优化应用中存在局部搜索能力弱、早熟收敛等问题。这里引进一种求解一维大地电磁测深反演问题的实数编码广义遗传算法。该算法利用拟网格法初始种群和综合交叉策略,克服了早熟收敛现象,从而提高了遗传寻优的效率。理论模型反演与其它方法比较,结果说明遗传算法具有不依赖初始模型,不容易陷入局部极小,多点多路径概率搜索,以及隐含并行性等优点。

基于加速遗传算法的投影寻踪模型在水质评价中的应用研究

提出将改进的实码加速遗传算法 (RAGA)与投影寻踪评价模型 (PPE)相结合 ,同时优化多维参数 (投影方向 ) ,建立了多元数据分类与评价模型。对长春南湖水的营养状态做出了评价 ,取得满意效果 。

基于改进遗传算法投影寻踪的大城市郊区耕地安全综合评价

针对耕地安全高维评价体系指标权重难以赋值、客观性差的问题,构建了实码加速的遗传算法投影寻踪(RAGA-PP)模型,对快速城市化的大城市郊区耕地安全进行综合评价。以广州城市发展的南拓与北优两个郊区——番禺区与从化市为例,建立4个子系统共32个指标的耕地安全评价指标体系,对大城市郊区耕地的数量结构安全、质量安全、经济社会安全和生态安全进行综合评价。结果表明:(1)RAGA-PP模型在多目标、多因素的耕地安全综合评价中取得了满意的效果;(2)广州市郊区耕地安全评价的影响因子权重在远郊区和近郊区存在较大差别,开展不同区域对比研究更适合采用总投影方向确定的权重值。(3)由于近郊区与远郊区发展定位与发展战略迥异,城市化进程速度不同,区域耕地安全等级差别较大,近郊的番禺区耕地综合安全水平低于远郊的从化市,其中番禺区仅耕地经济社会安全水平高于从化市,而耕地的质量安全、数量安全和生态安全方面均低于从化市。

灌区非均匀给水系统中分区给水优化的遗传算法

当灌区采用分区给水时,可以提高供水能量的利用率,优化的分区给水方案可在相同的投资、成本下获得最大的经济效益。该文在前人的研究基础上进一步分析了供水所需总能量的组成和提高供水能量利用方法。建立了基于改进的实码加速遗传算法的优化目标函数模型,以此来确定供水系统的最优分区方案。新方法具有计算准确、快速,通用性强等优点,可在灌区非均匀给水分区优化中得到广泛应用。

基于投影寻踪模型和加速遗传算法的石羊河流域水资源承载力综合评价

针对区域水资源承载力状况,采用高维降维技术——投影寻踪分类模型(PPC),利用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)优化其投影方向,将多维数据指标(样本评价指标)转换到低维子空间,根据投影函数值的大小评价出样本的优劣,从而做出评价,最大限度避免了灰色关联法评判中权重矩阵取值的人为干扰,为区域水资源承载力状况评价及其它评判问题提供一条新的方法与思路。

遗传算法在推求流量～水深关系中的应用

本文在标准遗传算法 (SGA)基础上 ,提出一种基于实数编码的遗传算法 (RGA) ,解决了标准遗传算法(SGA)算法及文献 [1]中华罗庚优选法的循环次数过多、耗时长以及过早收敛、形成局部最优等问题。并渴望在水利工程设计中多维、高度非线性等参数优化问题中得到应用。

多作物种植结构和灌溉水量优化模型及算法研究

在综合考虑作物灌溉水量、种植面积、水分生产函数、产量反应系数、水分敏感指数等因素基础上,以实现灌区作物总产量最大为目标函数,建立了多作物种植结构和灌溉水量优化分解协调模型,设计了改进实码遗传算法与分解协调迭代算法相结合的模型求解算法,并利用中国科学院盐亭紫色土农业生态试验站多年试验数据,运用上述模型和算法对玉米、小麦联合种植的种植结构、灌溉水量以及玉米、小麦灌溉制度进行了优化计算。结果表明:产量反应系数大的作物分配的灌溉水量和种植面积大,且随灌溉水量增加其增产速度越快;当作物某些生育阶段灌水前的潜在腾发量与可供利用水量的差值相差不大时,水分敏感指数大的作物生育阶段获得灌溉水量较多,反之,即使水分敏感指数大的作物生育阶段也有可能分配不到更多的灌溉水量。这一结果与作物产量反应系数的几何意识、边际效益递减规律等理论以及节水增收初衷相符合,充分说明模型在实现灌区有限水资源在多作物间和各作物生育阶段优化分配的同时,实现了灌区多作物种植结构优化,具有较强推广价值。改进实码遗传算法克服了传统实码遗传算法计算精度低、易早熟、求解结果不能严格满足等式约束等缺陷,能够搜索到严格满足约束条件的模型最优解,表明该改进实码遗传算法在解决这类包含等式和不等式约束的最优化问题上具有一定应用价值。分解协调迭代算法能使模型在允许迭代误差范围内收敛,能够获得使模型整体效果较为理想的最优解,表明分解协调迭代算法在求解复杂大系统优化问题上具有很好的应用前景。

基于改进遗传的XML注入式攻击自动测试

为增强软件抵御各种攻击的能力,削减软件开发成本,研究一种基于改进遗传的XML注入式攻击自动测试方法。使用实码遗传算法搜索能够导致系统受到XML注入式攻击的用户输入,在算法执行过程中使用优化的编辑距离算法并引入影响因子LCS重新定义适应度函数指导算法的搜索。实验通过对比不同搜索算法结合不同适应度函数的搜索结果表明,该算法在测试用例的搜索、评估以及算法的执行时间上表现优异。

基于遗传投影寻踪模型的江西省农业节水潜力评价

选取了农田灌溉用水量、节水灌溉面积比、单方水粮食产量等8个指标,采用实码加速遗传算法的投影寻踪模型对江西省农业节水潜力进行综合评价,评价结果较好地反映了各评价指标对综合评价目标的贡献大小和方向以及对各地区尚存节水潜力空间大小,通过评价分析进一步提高了对农业节水潜力的认知水平,为推进农业高效节水提供了参考。

基于投影寻踪的城市内涝灾害韧性评估研究

全球气温变化导致与气候相关的城市自然灾害事件频发,严重影响到城市公共安全。目前针对城市内涝灾害韧性评价体系的构建多是从城市系统各个组成结构角度出发,且在评价模型构建方面均采用了主观性较强的评价方法。笔者从抵抗力、恢复力和适应力3个方面选取27个具体指标建立了城市内涝灾害韧性评价指标体系,基于投影寻踪模型构建了内涝灾害韧性评价模型,采用实码加速遗传算法进行优化求解;针对高维数据,此模型能直接从数据本身找出其结构和特征,避免了主观判断的局限性,使评价结果更加真实可靠;最后利用该模型对河南省18个地级市的城市内涝灾害韧性进行评估分析。研究结果表明:河南省18个地级市的城市内涝灾害韧性水平存在明显差异,郑州市的韧性评价值最高,其次是洛阳市和焦作市,濮阳市的韧性评价值最低;医疗条件、经济水平和基础设施建设对城市内涝灾害韧性水平影响较大。

投影寻踪模型的改进及其在生态农业建设综合评价中的应用

为提高生态农业建设综合评价模型的分辨率,提出了一种有效的和通用的模型——投影寻踪模型(PP)。模型中密度窗宽R是求解局部密度的窗口半径,是由样本数据本身特性确定的局部宽度参数,主要通过试算或经验来确定,缺乏理论根据,该文对模型中密度窗宽R进行了理论改进,推导得出了计算的经验公式,使模型更具有科学性和稳定性。采用基于实码的加速遗传算法寻找最优的投影方向,同时用投影方向信息研究了各因子对生态农业建设综合评价的影响水平,取得了符合客观实际的分类结果,为生态农业合理建设提供了决策依据。

农业生产力综合评价的投影寻踪模型

提出了用投影寻踪模型进行农业生产力综合评价的新思路 (PPEPC) ,利用PPEPC模型可把农业生产力多维评价指标样本集综合成一维投影指标值 ,根据该投影指标值的大小就可对该样本集进行统一评价。采用实码加速遗传算法优化PPEPC模型参数 ,克服了常规投影寻踪方法计算量大、编程实现困难的缺点 ,为投影寻踪技术在各种综合评价中的广泛应用提供了新工具。图 1,表 1,参 4。

基于RAGA的模糊层次分析方法在爆破方案优选中的应用

探讨了应用实码加速遗传算法,直接检验和修正模糊优先关系矩阵的爆破方案模糊层次分析改进优选方法。实例应用表明,该法可合理确定指标权重,能提高评价结果的精度和优度值的离散度。

投影寻踪分类模型在小流域治理效益评价中的应用

鉴于小流域治理效益评价中各指标的不确定性和模糊性,为了解决各单项小流域治理效益指标评价结果的不相容问题,提高小流域治理效益评价模型的分辨率,提出了一种有效的和通用的模型——投影寻踪分类模型。采用基于实码加速遗传算法寻找最优的投影方向,同时用最佳投影方向信息研究了各评价指标对小流域治理效益的影响水平,取得了符合客观实际的分类结果,为小流域治理治理提供了决策依据。