改进的混沌遗传算法

将遗传算法与混沌算法相结合,提出了一种新颖的基于猫映射的混沌遗传算法(CGA),解释了猫映射的遍历性,分析了猫映射的混沌分布优越性。该算法利用猫映射的初值敏感性扩大搜索范围,利用猫映射的遍历性进行混沌变量的优化搜索,从而减少了数据冗余,保持了种群多样性,有效地解决了局部收敛问题。理论分析和数值仿真表明,该算法具有更好的收敛性能。

基于改进混沌遗传算法的水资源优化调度

水资源调度是解决水资源短缺的重要方法,具有多目标、大规模和不确定性的特点.针对混沌遗传算法(CGA)求解水资源调度存在收敛速度慢及易陷入局部优化等问题,提出一种改进的混沌遗传算法(DE-CGA).该算法结合差分算法的全局搜索性、混沌的遍历性和遗传算法的反演性形成了双层结构,较好地克服了收敛速度慢及易陷入局部优化的缺点.仿真结果表明,在水资源实际调度中本文提出的DE-CGA比CGA得到更大的综合效益.

基于混合遗传算法的景象匹配技术研究

景象匹配制导在精确制导武器的末制导中具有非常重要的地位。针对常规遗传算法易陷入局部最优和收敛速度慢的缺陷,采用混合遗传算法和去均值归一化积相关函数研究了景象匹配问题,完成了一种基于精确制导武器系统的景象匹配算法设计。实验结果表明,该算法能够保证求得全局最优解,并且寻优速度有很大提高。

一种模糊自适应PID控制在溶解氧中的应用

针对污水处理过程的非线性、不稳定性和不确定性,将活性污水处理系统非线性数学模型转换为参数有界的变参数正则状态方程,并对系统模型进行了可控性与稳定性分析,提出了一种基于混沌遗传算法优化的模糊自适应PID控制器。通过仿真实验表明:CGA法提高了种群个体的多样性,有效地避免了"早熟"和局部最优现象;优化后的控制器在超调量、上升速度、稳定时间等性能上得到明显改善。

城市供水管网抗震加固优化研究

为提高城市供水管网的抗震性能,从全局角度研究城市供水管网系统震后加固优化方案。在分析管网单元抗震可靠度和供水管网震后服务功能的基础上,以管道单元抗震可靠度和服务功能指标为约束条件,以震后管网满足水压服务功能或加固总投入最小为优化目标,构建供水管网抗震优化模型。根据管网系统的功能要求、震害特点,运用混沌遗传算法(CGA)对作为算例的某供水管网进行加固优化设计,获取震后管网系统加固的最优方案。结果表明,用该模型和算法,对管网系统中抗震可靠度较低的单元或重要性相对较高、修复较为困难的单元进行抗震加固优化设计,能达到加固总投入最小且满足水压服务功能,从而提高管网系统的抗震能力的目的。