基于稳态繁殖的遗传算法在水库优化调度中的应用

针对遗传算法用于求解水库优化调度时收敛局部最优解的问题,以葛洲坝水库为例,提出了基于稳态繁殖的遗传算法,并与基本遗传算法做了比较。结果表明,该方法避免了个别种群迅速繁殖及早熟现象,扩大了搜索空间,更好地保持了种群多样性,并使收敛速度加快。

基于整数编码和自适应遗传算法的自动组卷

给出了基于整数编码和自适应遗传算法解决自动组卷问题。该算法首先采用整数编码,用没有重串的稳态繁殖技术和自适应遗传算法对组卷进行操作,有效地解决了试题库的自动组卷问题,具有较好的性能和实用性。

一种基于GA的模糊控制规则优化新方法

针对动态环境专家经验模糊控制规则效果欠佳的问题,提出一种改进的十进制基因编码自适应遗传算法,自动生成全局最优的控制规则。新算法引用稳态繁殖思想改进初始种群的生成方法,避免产生大量不合理个体影响进化进度,并引入动态变异率和一种新型的自适应变异算子调整种群的多样性,克服了"早熟"的现象。最后将获得的最优规则应用于设计模糊控制器。仿真结果表明,控制品质有较大的改善和提高。

基于GIS和MDVRP的成都市城乡配送网络仿真

本文应用ArcGIS构建了包含4个物流中心和151个乡镇需求点的成都市二级城乡配送网络,并利用ArcMap分析工具得到了155×155的最短距离对称矩阵;以配送总距离最小化为目标函数,考虑车容量限制、车辆数限制、车流量限制等约束条件,建立了多车场车辆路径问题(MDVRP)的0-1整数规划模型;采用基于客户编码方式,应用稳态繁殖选择策略,设计了遗传算法进行求解。在不同需求分布和不同车容量的条件下对算法收敛效果、配送行驶总距离、配送使用车辆数、平均车辆满载率进行了对比分析。结果表明:配送距离、配送车辆数与需求规模成正比;平均车辆满载率差异较大,20t车型满载率较稳定,适合小批量需求配送;建议成都市城乡配送以20t和25t车辆为主力车型,并重点关注崇州物流中心的建设。