基于动态混合遗传算法的配送路径优化

随着越来越多的突发性卫生事件爆发,人们对应急医疗物资的需求量与日俱增,但应急医疗物资配送效率低下等问题依旧存在。文中研究建立多配送点配送模型,该模型对多个应急医疗物资配送中心到多个配送点的配送路径进行有效地优化,并在计算过程中考虑客户时间窗与交通拥堵情况,达到提高客户满意度、节约成本、减少配送过程中所产生的碳排放量的目标,如同此类问题都归类为VRP问题(车辆路径规划问题)。在该模型的计算过程中采用动态混合遗传算法(DHGA),在改进的遗传算法中加入大规模领域搜索算法,解决遗传算法求解精确度过低、易陷入局部最优循环的缺点。最后将计算结果与传统遗传算法(GA)、粒子群算法(ACO)以及蚁群算法(ACO)进行对比,结果表明该算法相对于其他算法的各项指标都得到明显提升。

基于混合遗传算法的皮革产业固废运输路径优化研究

皮革产业形成的固废含有部分对环境、人体等存在一定负面影响的物质,这类固废的运输方式极为关键。本文构建了一种基本的皮革产业固废运输路径模型,通过引入混合遗传算法对该模型中的皮革产业固废运输路径进行优化,以案例的形式对这一模型的可行性进行验证,旨在为皮革产业废弃物的运输工作提供借鉴。

混合遗传算法下电动汽车充电桩容量测试方法

由于接入电动汽车充电桩的负荷增多,导致充电线路过载,增加能量损耗,使得电网安全风险增高。为解决上述问题,提出基于混合遗传的电动汽车充电桩容量测试方法。分析车辆运行机制、电池特征、充电方式等因素对充电桩容量的影响,计算车辆充电定点需求与路径需求,设置合理的约束条件;将充电桩容量看作一个满足多个约束条件的可行空间,在满足发电容量、功率平衡、潮流平衡、电压稳定等约束条件下,构建容量测试模型;针对遗传算法收敛速度慢的缺陷,使用粒子群算法对其改进,通过个体寻优过程求解模型,获得测试值。实验结果表明,所提方法在峰荷、腰荷和基荷场景下的测量结果与真实值基本一致,且测量耗时低于6s,算法收敛速度快。

混合遗传算法下欠驱动船舶航向保持控制方法

欠驱动船舶容易受到风、浪、洋流等外部环境因素的影响,导致航向偏离、船体摇晃,航行安全风险增加,为提高其在各种海况下的稳定性和安全性,提出混合遗传算法下欠驱动船舶航向保持控制方法。构建欠驱动船舶数学模型描述其动态行为,设计包含跟踪微分器和分数阶滑膜控制器的航行保持控制器,生成期望航向的平滑过渡过程,为后者提供航向角速度和角加速度信号。以航向误差作为其输入控制量,通过设计的分数阶滑膜面和控制律实现期望航向追踪,采用混合遗传算法优化控制器参数,提高航向跟踪效果。实验结果表明:该方法可实现不同海况下船舶航向保持控制,控制效率高、航向控制超调量小。

基于混合遗传算法的堆垛机路径优化研究

针对自动化立体仓库中堆垛机运行路径杂乱的问题,研究了一种基于遗传算法和蚁群算法相结合的混合遗传算法。设计和构建了立体仓库的整体运行模型,并对仓库中的运行区域进行了划分,实现了区域的合理分配。通过新的混合遗传算法,实现了对堆垛机控制算法的优化。通过实验计算,证明了在利用混合遗传算法控制堆垛机存取货物时,堆垛机行走的路程要比使用遗传算法时更加优秀,混合遗传算法能够将路径优化7%左右,因此混合遗传算法满足优化条件。

基于混合遗传算法的暖通空调热能动力参数识别研究

【目的】针对现有的暖通空调热能动力参数识别方法存在识别结果R-squared值较小,无法满足识别精度要求的问题,提出了基于混合遗传算法的暖通空调热能动力参数识别研究。【方法】首先对暖通空调热能多自由度动力振动正问题进行精细积分求解。然后利用混合遗传算法,建立反问题目标函数,并完成精英搜索。最后利用流体网络方程,完成暖通空调热能动力参数的辨识。【结果】通过对比实验,证明所提方法得到的结果R-squared值更接近1,说明该方法的暖通空调热能动力参数识别精度更高,方法性能更理想。【结论】该方法能够为暖通空调系统优化、节能减排、故障诊断、智能控制等提供更可靠的基础依据。

基于改进混合遗传算法的智能电网现货市场负荷资源调度

智能电网现货市场产生的数据庞大而复杂,其中包括负荷数据、市场交易数据等。为了确保资源调度效果,提出了基于改进混合遗传算法的智能电网现货市场负荷资源调度方法。通过计算目标函数并设置约束条件,建立智能电网现货市场负荷资源调度模型。根据个体的适应度动态调整遗传操作参数,对混合遗传算法进行改进,以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。利用改进的混合遗传算法对模型进行求解,实现智能电网现货市场负荷资源调度。实验结果表明,该研究方法资源调度效果更好。

基于混合遗传算法的有源配电网故障区段自动定位

现实配电网通常由大量节点、线路和变压器组成。网络拓扑复杂,进而导致有源配电网故障区段定位精度下降。首先,对配电网故障特征进行了详细分析,包括短路故障和单相接地故障等类型。然后,依据故障特征分析结果,构建了一个适用于有源配电网的故障区段定位模型。最后,采用混合遗传算法来优化求解该定位模型,以获得精确的故障区段定位结果。实验结果表明:所提方法可以有效实现区段故障定位,且故障区段定位时间始终低于10s,最长仅为9s,表明所提方法定位性能较优,具有实用性。

基于多目标规划和混合遗传算法的上海临空可变车道集群控制优化研究

针对上海临空早晚高峰时段区域交通问题,分别构建广顺北路、协和路、福泉路和金钟路单条道路优化模型及基于多目标规划和混合遗传算法的临空区域路网可变车道集群控制及信号配时优化模型。从通行效率和环境排放效益2个维度进行量化对比。结果表明,可变车道集群控制及信号配时优化后早高峰改善比例大于晚高峰,路网通行效率及环境排放效益优化幅度分别达17.46%和20.53%。可变车道集群优化效果较单车道显著且稳定性高,更有利于路网通行效率的整体提升。研究结论可为城市可变车道集群的智能化管控提供理论支撑与借鉴。

非线性问题的求解及优化研究--基于遗传算法和混合遗传算法的分析

遗传算法(GA)是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率算法,然而在GA求解过程中,往往会出现早熟现象。基于GA传统算法,结合最速下降法和惩罚函数方法,提出求解非线性优化问题的混合遗传算法(HGA)。在无约束优化和约束优化两类问题中分别使用基于最速下降法的SHGA、基于惩罚函数法的PHGA进行求解。通过数值算例验证,表明HGA在非线性优化问题中比GA传统算法具有更快的收敛速度以及更好的最优解。

基于混合遗传算法的通信网络任务调度优化方法

为解决传统任务调度方法受到网络拥塞影响,导致任务调度效果不佳的问题,提出了一种基于混合遗传算法的通信网络任务调度优化方法。首先根据编码方式,对种群进行初始化处理,并将其分配到初始解转换中,设计适应度函数,采用序列交叉法按编码方式重新分配任务资源。然后构建通信网络任务调度优化模型,通过竞争临时簇头、簇内成员上传、临时簇头上传等步骤实现簇间节点间交互。最后构建综合适应度函数,评估分类属性权重,通过循环迭代控制,实现对通信网络任务的均衡调度。由实验结果可知,该方法任务拟合结果与实际拟合效果一致,最终拟合通信量为320bits,最短调度时间为55s,具有良好调度效果。

基于混合遗传算法的非线性问题求解及优化研究

遗传算法(GA)是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率算法,然而在GA求解过程耗时较长,易出现早熟现象导致结果准确度低。根据GA传统算法与结合最速下降法和惩罚函数方法,提出求解非线性优化问题的混合遗传算法(HGA)。在无约束优化问题和约束优化两类问题中分别使用基于最速下降法的SHGA、基于惩罚函数法的(PHGA)进行求解。通过数值算例验证,表明HGA在非线性优化问题中比GA传统算法具有更快的收敛速度以及更好的最优解。

基于混合遗传禁忌搜索算法的多机器人任务分配

为解决传统遗传算法在求解仓储多机器人任务分配问题时,收敛速度慢且容易陷入局部极值的问题,该文提出一种混合遗传禁忌搜索算法。首先以机器人配送成本最小为目标建立数学模型;然后在传统的遗传算法中引入禁忌搜索算法中的禁忌表和藐视准则,来对遗传算法每次迭代后的种群进行优化调整,使得算法能够跳出局部最优且快速收敛。仿真结果表明,混合遗传禁忌搜索算法能有效地改善遗传算法的全局寻优能力,提升仓储的整体运行效率。

基于混合遗传算法的海军航空兵场站物资配送车辆调度智能优化

为提升海军航空兵场站物资配送车辆调度效率,根据海军航空兵场站物资配送任务特点,建立了物资配送车辆调度优化模型,提出了混合遗传算法(hybrid genetic algorithm,HGA)对模型进行了求解。在HGA中引入了模拟退火(simulated annealing,SA)操作对经典遗传算法(genetic algorithm,GA)进行了改进:选择适合模型的编码方式和交叉算子;使用类似路径构造的方法构建初始种群;在遗传操作产生子种群之后,通过SA操作寻找子种群邻域中的潜在优秀个体,提升算法局部搜索能力。最后,通过与经典GA的对比实验,验证了所提算法的有效性和可靠性。

基于混合遗传算法的10 kV避雷器劣化状态识别仿真

劣化状态下的10 kV避雷器异常特征并不明显,只有在故障发生后才能发现,往往导致无法及时规避,对此,提出基于混合遗传算法的10 kV避雷器劣化状态识别方法并仿真。通过光纤电流互感器采集10 kV避雷器状态信息,并实施去噪处理。针对去噪后的电流信号,利用混合遗传算法从众多原始特征中选取有意义的劣化状态特征。通过AdaBoost算法构建弱分类器并训练,得到强分类器,结合选取的劣化状态特征,分类识别10 kV避雷器劣化状态。结果表明,在所研究方法应用下,kappa系数均在0.61~0.80,说明方法的识别准确性较高。

基于混合遗传算法的火力发电厂AGC控制方法

在自动发电控制(AGC)过程中,对发电机参数的设置难以达到最优,导致控制效果与理想状态存在一定偏差。为此,文章提出基于混合遗传算法的火力发电厂AGC控制方法。结合火力发电厂发电机运行机制与整体输出之间的关系,构建了发电机-电力系统模型,量化了1%频率变化所带来的负荷变化程度。在实施AGC控制的过程中,引入了混合遗传算法,分别设置了单步学习和多步学习动作,当二者的学习结果差值恒定后,将对应的参数值作为发电机的设置结果,以此实现火力发电厂AGC控制。根据测试结果,设计控制方法下发电厂的调节容量上限和下限均随着调节容量效能系数的改变发生线性变化,与理想控制效果一致。

基于混合遗传算法的生鲜配送路径优化研究

生鲜农产品配送路径规划问题是复杂的NP难问题,为提高配送路径规划效率,有效指导生鲜企业的配送路径规划,文章分析了生鲜配送及带时间窗的车辆路径问题的特点,考虑时间窗约束构建了配送路径最短的数学模型。在传统遗传算法的基础上,引入C-W节约算法改进种群初始化,大规模邻域搜索算法改进局部搜索操作,提出一种混合遗传算法,并进行算例仿真。经计算,算例的最优配送路径包括4条线路,最短配送距离为68.72 km,优于传统遗传算法所得最短路径。验证结果表明:本研究给出的混合遗传算法能较好地解决有时间窗的车辆路径问题,所得方案较优,可以指导企业配送车辆的路径规划。

基于混合遗传算法的高校末端配送路径优化研究

本文针对某高校末端配送路径优化问题进行分析,建立以行驶路程最短和客户满意度最大为目标的VRPTW模型,并通过线性加权方法将多目标优化模型转换成单目标。为克服遗传算法求解精度低、易陷入局部最优等缺陷,通过将遗传算法与贪婪算子、大规模领域搜索算法相结合,设计出了一种混合遗传算法进行求解,并将多目标(线性加权法)和单目标(路程最短)的优化结果进行对比分析,为校园末端配送决策提供参考。1.引言随着近年来电子商务飞速发展,在线购物的交易规模连年增长,通过网络购物已经逐渐成了大学生的常态。其中校园物流的终端配送阶段,即“最后一公里”配送,将直接面对客户。

基于混合遗传算法的成品油二次配送优化

成品油公路运输多周期规划问题是成品油供应链的核心研究课题,属于多周期库存路径问题。该研究使用松弛下届模型加快求解速度,形成合法解的集合,将数学规划模型与改进的启发式算法相结合,在集合中快速迭代,在求解配送量时使用贪心机制得到最大收益方案。最终,在多周期循环配送算例集上测试,结果表明,可以在多数小、中规模算例中获得理论最优解,在大规模算例中平均运输成本降低12.3%。

基于混合遗传算法的混流混合车间协同调度问题

为解决一类具有多品种混流生产特征和作业车间与流水车间集成的混流混合车间协同调度问题,给出了以在制品成本最小为目标的混流混合车间调度问题模型;采用零件加工、部件装配、产品总装的三段协同编码方法,给出了一种集成模拟退火算法的混合遗传算法,并在模拟退火算法中引入变温度参数来平衡算法效率。最后,通过某冰箱混流装配企业典型实例验证了模型和算法的有效性。