一种改进型量子遗传算法

针对量子遗传算法在复杂连续函数优化中存在的收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,提出一种改进型量子遗传算法。采用动态策略调整量子门旋转角,以加快收敛速度,采用优体交叉策略实施交叉操作,以增强局部搜索能力。通过典型复杂连续函数的测试验证该算法的可行性和有效性。

一种基于浓度调节的改进型量子遗传算法

针对量子遗传算法(QGA)优化多峰函数时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出了改进型量子遗传算法(IQGA)。引入个体浓度的概念,在量子门更新之前对种群进行筛选并剔除高浓度个体和劣个体,并用新的个体代替它们,增强了量子遗传算法全局搜索能力。通过典型复杂连续函数的对比测试,验证了该改进型量子遗传算法的可行性和有效性。

群控电梯改进型遗传算法最佳派梯方法

采用遗传算法(GeneticAlgorithms简称GA)用于群控电梯的调度,实用中取得了较好的效果;但在试验中发现普通遗传算法存在收敛速度较慢且容易陷入局部最优解等问题。据此提出一种改进型遗传算法,在采用实数编码和双初始种群分别进行迭代信息交换的基础上,建立库式适应度评估函数;在完成最佳保存策略选择的同时,进行自适应交叉和变异,可较好克服其弊端。模拟仿真运行实验结果表明了此方案的可行性和优越性。

求解组合优化问题的改进型量子进化算法

根据组合优化问题的特点,提出了一种求解组合优化问题的改进型量子进化算法。借鉴小生境协同进化思想初始化种群,增加了个体多样性;采用动态策略调整量子门旋转角,加快了收敛速度;采用"优体交叉"策略实施染色体交叉操作,增强了局部搜索能力。利用典型组合优化问题——2个多维0/1背包问题实例对算法性能进行验证,结果表明了该算法的可行性和有效性。

一种改进的多种群量子遗传算法

针对常规量子遗传算法(Quantum genetic algorithm,QGA)在求解连续函数优化问题时容易陷入局部极值,提出了一种改进的多种群量子遗传算法(Improved multi-population quantum genetic algorithm,IMPQGA).该算法将初始化种群划分成N个子种群,每个子种群按不同的量子旋转门策略更新,然后相互交换子种群最优个体,同时在算法进化中引入一种新的量子旋转门,随进化代数增加动态地调整染色体个体进化方向,使算法及时跳出局部最优,避免早熟收敛.仿真结果表明,该算法相比常规量子遗传算法和多种群遗传算法(Multi-population quantum genetic algorithm,MPQGA)具有更好的优化性能.

基于熵权与响应面模型的DPVC工艺多目标优化

为解决真空差压注型成形工艺参数优化问题,提出基于熵值权重法、响应面模型及多种群的改进遗传算法的真空差压注型工艺参数优化方法。采用正交试验设计和数值模拟方法获取试验样本数据,引入熵值权重法,从数理角度确定各项质量指标对产品综合质量的影响权重;结合中心复合实验设计和响应面模型,建立真空差压注型产品的综合质量评价模型;针对传统遗传算法的不足,提出一种基于多种群的改进遗传算法,从而完成对产品综合质量评价模型的优化求解;在自主开发的差压式数字控制V500-ND原型机上,通过对某摩托车前车灯灯罩的工艺参数优化实验,验证了所提方法的有效性,为真空差压注型成形工艺过程的制定提供了一种可行的工艺优化方法。

含常规高压直流输电的电力系统恢复路径优化

考虑高压直流对电力系统恢复路径优化的影响,文中提出一种含高压直流输电的恢复路径优化方法。首先,从启动、运行两阶段明确直流对系统强度的要求,研究恢复路径对直流支援能力的影响,进而得出直流的升功率特性。然后,提出"非树型恢复路径"的概念,建立恢复路径的优化模型,将直流传输功率纳入目标函数和约束条件,采用多种群遗传算法求得最优恢复方案。算法中,提出对树型和非树型路径均适用的改进拓扑排序算法,以生成满足连通性约束的可行路径恢复序列;并设计保证染色体可行性不变的随机片段交叉、变异算子和路径修正操作,以提高计算效率。最后,以IEEE 39节点系统和我国某省局部电网为例,验证所提优化方法的可行性和有效性。

宿迁市黄河故道及以南地区水资源优化配置研究

研究宿迁市黄河故道及以南地区水资源优化配置。基于对宿迁市黄河故道及以南地区的分析和概化,建立了宿迁市黄河故道及以南地区水资源优化配置数学模型,并运用改进型量子遗传算法对该地区不同保证率工况进行了分析计算。结果表明,该研究区域水资源经优化配置后,总缺水量和总弃水量明显减少,水资源利用率得到了显著提高。该方法易于操作,所得结果合理,具有较好的实用价值。