基于TS-GA的LS-SVM参数优选

将禁忌搜索和遗传算法相结合,提出一种改进的最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数优选方法。利用自适应遗传算法进行全局搜索,使用禁忌搜索进行局部寻优,由此提高求解速度和解的精度。采用某冶炼厂净化工段的现场数据建立模型进行仿真实验,结果表明,该方法能使LS-SVM模型具有较好的泛化能力,模型精度满足工艺要求。

基于GA-TS搜索算法的工业无线传感网节点定位研究

为了解决工业无线传感网覆盖过程中通信半径跳距离产生偏差过大的问题,设计了一种基于GA-TS搜索算法的节点定位方法,并开展仿真分析。研究结果表明,当通信半径不断增大后,算法误差产生不同程度的减少。与传统最大似然估计定位算法相比,GA-TS搜索算法的优化效果更佳,误差大概缩减30%;与移动锚节点算法相比,误差大概降低至15%。相比较之下GA-TS搜索算法定位精度误差最小,具有很大的应用准确性和适应范围。该研究有助于工业无线传感网定位精度,对保证网络信号的传输效率具有一定的意义。

水电站群中长期调度优化

比较了遗传算法和Tabu搜索两种算法的优缺点,针对水电站群中长期调度优化的复杂性、高维性和非线性特点,提出利用TS-GA组合算法的策略,应用于水电站群中长期调度优化中。计算机仿真结果表明:与单一优化算法相比较,TS-GA组合算法具有更强的全局寻优能力和更少的寻优时间,因而是一种很有应用前景的水电站群中长期调度优化方法。

小桐子种子产沼气潜力及其能源转换效率的研究

以小桐子种子为原料进行沼气发酵,结果表明,小桐子种子在常温条件下发酵产沼气的潜力为895mL/gTS,明显优于其他常见农村沼气发酵原料,小桐子种子沼气发酵的能源转换效率可达76.84%;其TS产气率分别是猪粪发酵的3.6倍、牛粪的5倍、玉米秸秆的3倍。

求解多工艺路线车间调度问题的禁忌-遗传算法

车间调度问题是一个NP难题,而多工艺路线的车间调度问题更具有实际的研究意义。从生产实际出发,在分析了多工艺路线的车间调度问题一般特点的基础了,提出了一种禁忌-遗传的嵌套算法,该算法重点讨论了禁忌算法的设计思想及遗传算法中遗传算子的设计。仿真实例说明了算法的有效可行。

禁忌遗传算法整定的网络拥塞控制研究

研究网络拥塞优化控制问题,网络路由器是网络拥塞的主要控制单元,当网络业务流量大增,造成路由器缓存队列增加,引起时延抖动。传统网络路由器采用PID控制方式,与控制效果相关的3个参数,采用试验和试凑等人工方式进行优化,参数一旦确定就固定不变,而网络上信息流量具有时变性和突发性,因此传统PID固定参数方式不能适合网络变化特点,导致网络容易产生拥塞现象。为了更好防止网络拥塞,提出一种禁忌遗传算法的网络拥塞控制方法。用遗传算法的全局搜索方式对网络路由器PID控制参数进行寻优,再用禁忌搜索算法对遗传算法得到的PID参数进行局部求精搜索,最后获得最优网各路由器PID控制参数。仿真结果表明,禁忌遗传算法能够很好的适应网络流量变化规律,更快找到最优路由器PID控制参数,提高控制效果,有效控制网络流量,减少了网络传输时延,为优化控制提供了参考。

基于遗传算法和TS算法的配电网电容器实时优化投切策略

分析比较了遗传算法 (GA)和 Tabu Search(TS)算法的特点 ,针对配电网电容器实时投切的非线性、整数寻优和快速性的特点 ,提出了改进的 GA/TS混合算法并用于配电网电容器的实时投切。该算法用 GA求解 TS的初值 ,然后用 TS求出最优解。算例结果说明了该算法的有效性和可行性 ,它具有在线运行的潜力。

导弹应急保障资源调度决策模型及求解

针对导弹保障资源应急调度最优路径问题,考虑节点需求的优先级,建立了导弹保障资源应急调度决策问题的数学模型,并运用更具优势的基于遗传和禁忌搜索算法的智能算法融合策略优化思想,进一步提高问题求解的质量和效率。最后,将模型及GA&TS融合求解策略应用于实例,验证了模型与算法的有效性。

统一潮流控制器的GNF控制策略设计

统一潮流控制器UPFC(UnifiedPowerFlowController)是现代电力系统中调节电压和潮流的有效手段。提出了一种由径向基函数神经网络RBFNN(RadialBasicFunctionNeuro鄄Network)和TS(Takagi鄄Sugeno)模糊控制策略综合而成的统一潮流控制器控制策略设计方案,即遗传神经模糊综合控制GNF(GeneticNeuralFuzzy),利用TS模糊控制策略实时更新RBFNN参数,同时采用多机系统中的转速信号ITAE指数作为适应度函数,利用遗传算法GA(GeneticAlgorithm)优化TS模糊控制策略系数以及辅助阻尼信号参数,提高了系统的暂态稳定性。经验证,该方案比传统的PI控制策略具有更好的系统振荡阻尼性能,改善了系统的动态品质。

基于遗传算法高速公路混沌系统模糊延迟反馈匝道控制

研究采用延迟反馈法和模糊控制相结合的高速公路混沌匝道控制问题。针对高速公路非线性与不确定性特点,提出延迟反馈和TS模糊控制相结合的高速公路混沌控制方法,简介具有开关功能的高速公路匝道混沌控制原理,通过交通流混沌在线智能识别子系统实时计算最大李雅普诺夫指数,识别系统是否处于混沌状态,作为加入混沌控制信号的条件;设计将高速公路不稳定周期运动转化为周期运动作为控制目标,系统状态变量的延迟信号与其本身信号的差值和误差变化作为控制器输入,匝道调节率作为控制变量的模糊混沌控制器;在专家经验的基础上,采用遗传算法对控制器参数进行优化学习;仿真试验分析该控制方法的控制效果,证明该原理与方法的可行性与正确性。

预处理对Ag/TS-1催化剂丙烯气相环氧化反应性能的影响

用分子氧作氧化剂,在常压固定床石英反应器上,考察了Ag/TS-1催化剂的焙烧方式、水热处理、高温活化及反应气体预处理等对丙烯直接气相环氧化反应性能的影响。结果表明,在450℃空气中焙烧时,负载Ag质量分数2%的Ag/TS-1催化剂的催化性能最好;水热处理和单一反应气体预处理导致催化剂活性下降;空气与H2联合预处理可以提高催化剂的活性,但环氧丙烷选择性有所下降;当对催化剂先进行H2预处理再进行空气预处理时催化效果最好,反应进行到6min时,丙烯转化率高达1.98%,环氧丙烷选择性为89.59%;高温活化提高了催化剂的初活性和选择性,但失活较快。

无线传感网络节点能效性测量优化方法

本文研究了无线传感网络节点能效性测量优化问题。给出了无线传感网络分簇式拓扑结构和节点概率检测模型,建立了网络测量覆盖率指标和通信能耗指标。遗传算法和微粒群算法在节点能效性测量优化时存在容易陷入局部最优和精度不高的缺点。将禁忌搜索算法和遗传算法结合,增强了遗传算法的全局搜索能力。仿真实验证明,采用遗传-禁忌搜索算法进行节点能效性测量优化时,网络测量覆盖率更高,通信能耗更小,优化效果更好。

阻尼振荡的GNF统一潮流控制器设计

在现代电力系统中,统一潮流控制器(UPFC)是调节电压和潮流的有效手段。该文提出一种用遗传算法优化参数的基于径向函数单一神经元的神经网络(RBFNN)和TS模糊控制策略综合而成的统一潮流控制器设计方案,TS模糊控制策略应用非线性规则设计了更为有效的控制器,使用RBFNN避免了产生控制器的训练样本,同时利用GA全局优化TS模糊控制的参数,从而提高系统的暂态稳定性。经验证,该方案比传统的PI控制策略具有更好的系统振荡阻尼性能。

面向多核任务调度的混合遗传算法

多核处理器的并行任务调度一直是研究的热点话题,属于NP-hard问题。针对此问题,本文提出了一种集启发式算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法于一体的改进混合遗传算法(modified hybrid genetic algorithm,MHGA)。MHGA改进如下:首先,采用启发式的分层调度来初始化种群,提高初始种群质量;其次,提出基于禁忌搜索(tabu search,TS)的随机编号交叉算子,提高种群的多样性;最后,采用基于模拟退火(simulated annealing,SA)的变异,提高个体质量。实验结果表明,与其他遗传算法(genetic algorithm,GA)相比,MHGA可以得到更小的任务调度时间和更快的最优解搜索能力。

有时间窗约束车辆路径问题的改进遗传算法

将遗传算法与禁忌搜索结合起来,设计了一种改进的遗传算法求解有时间窗约束车辆路径问题。采用启发式插入算法产生较优良的遗传操作初始种群,通过改进的逆转变异算子更多继承父代的优良性能,以提高遗传算法的计算效率。引入海明距评估遗传进化中种群的多样性。当种群多样性低到一定程度时转入禁忌搜索,以避免遗传算法早熟的缺陷,最终实现全局优化。通过算例验证了该算法的优越性。

禁忌遗传算法求解最小支配集

如何寻找一个网络图的最小支配集是NP难题。分别设计了逆序启发式算法和禁忌搜索算法,并在此基础上提出了禁忌遗传算法(TSGA)用于求解最小支配集;将禁忌搜索和遗传算法结合起来,弥补了彼此的不足,既有效地避免了算法易陷入局部最优解的缺陷,又加快了算法的收敛速度。经对大量随机网络图的测试和对物流网络选址问题的求解,验证了TSGA算法的优越性。

利用禁忌遗传和原子特性实现信号稀疏分解

阻碍信号稀疏分解运用于信号处理产业化的主要原因,是由于信号的稀疏分解的计算量十分巨大。利用基于Matching Pursui(tMP)方法实现的信号稀疏分解算法,采用遗传算法(GA)和禁忌搜索(TS)相结合,快速寻找MP过程中每一步分解的最佳原子,最后再利用原子的特性进一步的优化。实验结果表明,该算法提高了信号每一步MP分解中寻找最佳原子的能力,并由此提高了信号稀疏分解的速度。

求解作业车间调度问题的混合帝国主义竞争算法

针对最小化最大完工时间的作业车间调度问题(JSP),提出一种结合帝国主义竞争算法(ICA)和禁忌搜索(TS)算法的混合算法。混合算法以帝国主义竞争算法为基础,在同化操作中融入遗传算法中的杂交算子和变异算子,使算法全局搜索能力更强。为了克服帝国主义竞争算法局部搜索能力弱的缺点,引入禁忌搜索算法进一步优化同化操作后的后代。禁忌搜索算法采用混合邻域结构和新型选择策略,使得算法能够更有效地搜索邻域解。混合算法兼具全局搜索能力和局部搜索能力,通过对13个经典的Benchmark调度问题进行仿真测试,并与近年4种新型混合算法进行对比分析,实验结果表明了所提算法求解Job Shop调度问题的有效性和稳定性。

基于GATS的电网无功电压综合控制

简述了无功电压综合控制的必要性及其设计思想和主要功能。根据电力系统实际运行情况及本系统自身特点,就PV节点给定电压,适应度函数的构造,交叉率、变异率的取值及禁忌搜索(TS)算法与遗传算法(GA)的结合等主要问题,详细介绍了GATS混合优化策略的具体实现形式,以实现逆调压要求,保证电压合格,避免早熟收敛,同时加速搜索进程。在IEEE118节点系统的计算中,混合优化算法与简单遗传算法相比,有效降低了计算时间,提高了优化效果,从而证明了GATS混合优化策略的实用性。

一种基于GA-SA-TS算法的车间调度方法的研究

运用现代优化算法来解决车间调度这类NP完全问题是现在普遍使用的方法。本文将模拟退火算法和禁忌搜索算法的思想与遗传算法相结合,改善了传统遗传算法中单一的交叉和变异机制,提出了模拟退火-交叉机制和禁忌搜索-变异机制,最终形成了一种适用于解决车间调度方面问题的GA-SA-TS混合遗传算法。三种算法取长补短,避免了遗传算法局部搜索能力差和易早熟的缺点。同时运用GA-SA-TS算法,针对实际车间调度问题进行了仿真。通过该仿真结果可以看出,GA-SA-TS混合遗传算法对于解决车间调度问题是可行的,且在解的质量方面有所提高。