基于病毒进化遗传算法的飞机预防性维修计划优化

伴随着中国贸易行业与旅游行业的飞速发展,飞机应用频率大幅度增加,使得飞机故障发生率居高不下,对飞机维修行业提出了更高的要求。传统预防性维修计划已经无法满足飞机稳定飞行的需求,故提出基于病毒进化遗传算法的飞机预防性维修计划优化方法研究。依据飞机的可靠飞行需求,制定预防性维修计划,选取预防性维修成本最小化与飞机可靠度最大化为优化目标,并构造与说明优化目标函数,引入病毒进化遗传算法确定飞机预防性维修任务排程,联合预防性维修任务花费时间最短目标、预防性维修成本最小化目标与飞机可靠度最大化目标,制定病毒进化遗传算法终止条件,获取最终的飞机预防性维修计划优化结果。实验数据显示:在不同实验工况背景下,提出方法应用获得的飞机预防性维修成本最小值为18.42万元/年,飞机可靠度最大值为9.6,飞机预防性维修花费时间最小值为6 h/次,充分证实了提出方法优化性能较佳。

单件车间调度问题的改进型病毒进化遗传算法

针对单件车间调度问题,设计了一种改进型病毒进化遗传算法IVEGA。为提高局部搜索能力,有效地避免丢失优秀解,缩小搜索空间,算法在主个体遗传过程和病毒感染过程中分别加入了主群体知识库和病毒群体知识库,并引入学习机制。通过对11个经典的Benchmarks问题进行了求解,结果表明了IVEGA的相对偏差为1.66%。

大型产品结构优化问题的病毒进化遗传算法

针对一种大型产品结构的质量一成本优化问题,设计了一种病毒进化遗传算法,提出了相应的编码解码方案和适应度的计算。病毒进化遗传算法是一种协同进化算法,既实现了遗传操作在父子代群体间纵向继承进化信息进行全局搜索的功能,也实现了病毒感染操作在同一代群体中横向传播进化信息进行局部搜索的功能,从而可以比遗传算法较快获得问题的满意解。最后给出了病毒进化遗传算法的试验仿真结果。

基于JIT的并行多机问题的病毒进化遗传算法

为了解决提高顾客对完工时间满意度的提前/拖期调度问题,提出了一种将病毒进化遗传算法和单机问题的有效算法相结合的求解方法。在该方法中,病毒进化遗传算法采用整数编码,简化了算法的实现难度,提高了算法的执行效率。每个染色体都代表完成零件加工的机器编码的组合,通过病毒种群对主种群的病毒感染,提高了逃脱局部极点的搜索能力。在每一代种群中,调用单机问题的有效算法,使达到用户满意度的零件数最大。数值仿真实验表明,该算法具有收敛速度快、优化效果好等特点,且适合于求解大规模问题。

病毒进化遗传算法在动态路径规划中的运用研究

针对车辆导航的动态最优路径问题,设计一种病毒进化遗传算法,提出相应的编码方案和适应度的计算。通过运用改进A*最短路径算法解决遗传算法中初始种群的产生,同时在遗传算法中增加病毒感染操作,在同一代群体中进行横向传播进化信息。该算法不仅能够较快求出最优路径,而且对路网没有任何的约束条件,同时对离散和连续的动态网络模型有效。最后给出病毒进化遗传算法的试验仿真结果。

基于病毒进化遗传算法的复杂产品设计任务规划

为提高复杂决策环境下产品设计任务规划的科学性,针对设计项目中资源以知识型员工为主的特点,综合考虑项目时间最短、完成质量最高及设计人员负载均衡等问题建立多目标优化的数学模型.在此基础上,为提高横向搜索能力以获得多样性解,提出了基于病毒进化机制的求解算法,其中引入多种群思想以使算法适用于多目标问题,并采用非支配排序保证算法全局搜索能力.最后通过仿真分析对文中算法进行了验证.

基于动物群落结构的改进病毒进化遗传算法

基于动物群落组织结构提出了一种改进的病毒进化遗传算法。主种群由一个父亲和若干个母亲及单身汉组成,父亲和母亲交叉产生后代,单身汉变异产生后代。病毒分为大病毒和小病毒,在前期迭代过程中,大病毒起作用,在后期迭代过程中,小病毒起作用。实例证明,改进的病毒进化遗传算法性能优于传统的病毒进化遗传算法。

用于模具编程的病毒进化遗传算法

针对模具编程的任务规划问题,提出一种编程任务规划算法。以工期、质量和编程人员负载均衡等为目标,建立多目标优化模型,结合病毒进化遗传算法的横向搜索能力和非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的精英保留策略,求取多样性解,引入多种群思想解决多目标问题。仿真结果表明,该算法求得的近似解分布均匀且多样性较好,与NSGA-Ⅱ相比,其解的分布离最优解的前端更加接近。

基于改进病毒进化遗传算法的渡槽维修计划优化

为提高渡槽在剩余寿命周期内维护管理的科学性和经济性,以渡槽剩余寿命周期维护管理成本最低为目标函数,建立了维修计划优化模型,并采用改进病毒进化遗传算法求解。针对复杂环境下渡槽各构件的劣化速度和维修加固效果的不确定性特点,在优化求解算法中计入遗传个体的年龄(个体连续被选入下一代的次数),即认为个体年龄越高,其适应性越强,作为最优解的鲁棒性越好。实例计算结果表明:改进病毒进化遗传算法具有可行性、经济性、高效性和鲁棒性,取得了比较好的优化效果。

病毒进化遗传算法在机车检修系统工单调度中的应用

为解决机务段检修工单调度中人力资源的分配问题,建立工单调度数学模型,采用病毒进化遗传算法求解型,并验证模型的科学性及病毒进化遗传算法求解问题的优越性。

病毒进化遗传算法在机车检修系统工单调度中的应用研究

主要是针对机务段检修工单调度中人力资源的分配问题,考虑了人力资源能力、技能的多样性。建立了工单调度数学模型,采用病毒进化遗传算法求解模型,验证了模型的科学性及病毒进化遗传算法求解问题的优越性。最后,实现了机务段行修系统中的工单智能调度,使之真正做到了"人尽其才"。

一种病毒进化型遗传算法

本文提出一种病毒进化型遗传算法 VEGA.此算法在一般遗传算法的基础上 ,通过对病毒个体和宿主体行为及相互关系的模拟 ,使进化个体的多样性大大提高 ,算法更易趋于全局极优 .模拟实验验证了 VEGA的优良性能 .

一种基于病毒原理的多种群遗传算法研究

病毒进化遗传算法是一种基于病毒原理的协同进化算法,通过病毒种群和宿主种群的分工协作,实现了继承信息在父代、子代群体间的纵向传递,同时也实现了进化基因在不同种群间的横向传播,有效解决了传统遗传算法在解空间的快速搜索与易陷入局部最优点的这对矛盾。该算法成功应用到旅行商问题并取得了令人满意的效果。

一种基于病毒原理的遗传算法研究

病毒进化遗传算法是一种基于病毒原理的协同进化算法,通过病毒种群和宿主种群的分工协作实现了继承信息在父代与子代群体间的纵向传递,同时也完成了进化基因在不同种群间的横向传播,有效解决了传统遗传算法在解空间快速搜索与易陷入局部最优解这对矛盾。该算法成功应用到旅行商问题并取得了令人满意的效果。

基于改进遗传算法的供应链物流成本优化模型研究

在竞争全球化的环境下,物流成本控制成为了提高整个供应链增值效益的有效途径。物流成本的控制一直以来都是降低供应链运作总成本的一个重要因素,物流成本的合理化可以使供应链总成本达到最优。将协同概念引入到供应链物流网络中,建立供应链物流成本优化模型来降低整个物流总成本,并采用改进的病毒进化遗传算法来实现模型的计算,使得能更有效、快速地得到问题的最优解,最后用一个算例来说明模型的实用性。

可调球面六杆机构轨迹综合

提出一种用于实现多任务的可调球面六杆StephensonⅢ型机构的轨迹优化综合方法。在研究球面六杆StephensonⅢ型机构轨迹综合的基础上,建立该可调球面六杆机构的多任务轨迹综合方程组,并分析可调球面六杆机构能实现的精确点数、任务数与综合时任选变量数之间的关系。为保证综合所得机构的主动构件能够作单向连续整周旋转和良好的传动质量,对机构的曲柄存在条件和传动角计算公式进行推导,建立球面可调机构综合的优化数学模型,并基于病毒进化遗传算法获取综合结果。病毒进化遗传算法将全局进化和局部进化动态结合,具有良好的收敛速度和收敛稳定性,保证了机构综合问题全局最优解的获取。数值实例验证了综合方法的有效性。

供应链物流协同模型

为了在竞争全球化的环境下提高整个供应链增值效益,供应链物流成本的控制成了供应链领域研究的热点问题。物流成本一直以来都是降低供应链总成本的一个重要瓶颈,物流成本的合理化可以使供应链总成本达到最优,从而达到增值效益的最大化。文中将物流协同引入到供应链网络中,建立供应链物流协同模型来降低整个供应链网络的物流总成本,并且采用改进的病毒进化遗传算法来实现模型的计算,使得能更有效、更快速的得到问题的最优解,最后用一个算例来说明模型的实用性。

基于双负载重力货架自动存取系统的排序方法研究

为了提高货物自动存取效率,在对重力货架的工作原理及结构进行简要分析的基础上,构建了双负载重力货架自动排序模型,并对如何利用病毒协同进化遗传算法实现重力货架的双提取进行了详细的介绍,最后对该算法进行了仿真分析。结果表明:货位优化后货物的存取效率及货架的稳定性均得到了提高。