计算机病毒演化模型及分析

计算机病毒的演化特性可为反病毒技术的改进与提高提供研究思路,使其防毒于未然。该文借鉴人工生命的思想,从计算机病毒的生命特征层面分析计算机病毒的演化特性,建立了一种基于免疫遗传算法的计算机病毒演化模型,给出了计算机病毒的形式化定义以及计算机病毒演化算子的数学模型,模拟了计算机病毒的繁殖演化过程。仿真实验结果表明,计算机病毒及其演化将长期存在。最后,从计算机病毒演化的角度讨论了计算机病毒的防御策略。

项目优化调度的病毒协同进化遗传算法

针对次序约束和资源约束的多模式项目调度问题提出了一种病毒协同进化遗传算法,并提出了解的编码、选择、交叉、变异和病毒感染操作等.算法用于求解项目活动的一个最优调度顺序和资源模式以使项目的成本最低,其操作特点是既可以通过遗传操作在父子代群体之间纵向传播进化基因进行全局搜索,又可以通过病毒感染操作在同一代群体内横向传播进化基因进行局部搜索.利用模板理论对算法的性能进行了分析.理论分析和实验结果表明,算法的搜索性能优于一般的遗传算法.算法对于不同优化目标的多模式项目调度问题可以同时求得一个满足次序约束的项目活动的最优调度顺序和满足资源约束的最优资源模式.

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。

基于病毒进化改进NSGA-Ⅱ算法的扩展黑启动多目标优化

为了保证黑启动小系统的安全恢复和合理兼顾多目标优化方法的快速搜索与局部搜索,提出基于病毒进化改进NSGA-II算法的综合功率支持和恢复安全裕度的扩展黑启动方案多目标优化方法。以初期阶段内发电量加权和最大化、电压稳定裕度最大化和维持节点电压在满意水平为目标建立多目标优化模型。在快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)的染色体中引入生物病毒机制和病毒感染操作,利用病毒的横向感染对解空间进行局部搜索,避免强化全局寻优时的前沿退化。然后结合基于病毒进化改进NSGA-II算法与最短路径法对扩展黑启动方案求解出Pareto最优解集。以新英格兰10机39节点系统和河北南网实际系统为算例验证所提方法的有效性,该方法为决策者提供了更全局性的选择空间,从而保证扩展黑启动小系统安全可靠地恢复更多出力。

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.

病毒进化遗传算法的车辆调度优化模型

为了提高车辆调度优化效率,提出一种病毒进化遗传算法的车辆调度优化模型。建立车辆调度的数学模型,采用遗传算法对模型进行求解,并采用病毒群体感染主群体,主群体在历代个体间纵向传递信息以利于全局优化,病毒群体通过感染操作在同代个体间横向传递信息利于局部搜索,进行仿真对比实验。结果表明,病毒进化遗传算法较好地解决了标准遗传算法存在的不足,加快了车辆调度优化问题的求解效率,获得了更优的车辆调度方案,具有较高的应用价值。

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。

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。

病毒遗传算法在非流水作业调度中的应用

非流水作业调度是相对流水作业调度的一种调度问题,与流水调度作业相比,该模型拥有更大的解空间,用解析方法求解是不可能的。本文基于病毒遗传算法框架设计了一种基于任务工作序列和机器分配模式的主个体编码形式的遗传算法,并对机器分配模式进行病毒操作,进而增强遗传过程的局部搜索能力。试验表明,该算法运行有效,在计算效果上比基本遗传算法具有明显优势。

病毒进化遗传算法在水电站优化调度中的应用研究

将生物免疫系统的核心内容——病毒感染机制引入遗传算法,提出了基于病毒进化遗传算法的水电站优化调度模型。通过病毒个体对宿主种群的感染,有效改善了种群多样性,提高了遗传算法的全局搜索能力。以福建省棉花滩水电站的年发电调度为例,对丰、平、枯不同典型年进行了优化计算。计算结果表明,各种典型年,病毒进化遗传算法获得的调度结果均优于标准遗传算法,与动态规划方法获得的结果十分接近。因此,基于病毒进化遗传算法的水电站优化调度模型是有效的和优越的。