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组合遗传算法在人-车-路闭环系统综合评价优化设计上的应用 被引量:10
1
作者 郭孔辉 陈明岚 宗长富 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第7期804-807,共4页
针对人 -车 -路闭环系统综合评价方程的复杂性 ,提出一种快速的优化算法称为组合遗传算法 ,该方法结合了遗传算法、进化策略和模拟退火算法的优点 ,利用该思想编制的程序能够很快地得到满意的结果 ,并且为高自由度的人 -车 -路闭环系统... 针对人 -车 -路闭环系统综合评价方程的复杂性 ,提出一种快速的优化算法称为组合遗传算法 ,该方法结合了遗传算法、进化策略和模拟退火算法的优点 ,利用该思想编制的程序能够很快地得到满意的结果 ,并且为高自由度的人 -车 -路闭环系统模型的综合评价提供了方法 。 展开更多
关键词 操纵稳定性 仿真 算子 组合遗传算法 人-车-路闭环系统 优化设计 交通事故 综合评价
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结构优化设计中的组合遗传算法 被引量:5
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作者 范鹤 刘斌 +1 位作者 张延年 韩桂武 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期312-315,共4页
针对标准遗传算法存在的早熟收敛、随机振荡和收敛速度慢等缺陷,采取改进措施.利用混沌序列的随机遍历性生成初始种群,并把相对差商算法的优化解加入到初始种群中,改善初始种群的性能.采用适应度的指数尺度变换改进传统的适应度评价函数... 针对标准遗传算法存在的早熟收敛、随机振荡和收敛速度慢等缺陷,采取改进措施.利用混沌序列的随机遍历性生成初始种群,并把相对差商算法的优化解加入到初始种群中,改善初始种群的性能.采用适应度的指数尺度变换改进传统的适应度评价函数.相对差商算法局部搜索能力强,而遗传算法具有较强的全局搜索性,发挥两者的优势,提出组合遗传算法.把相对差商算法作为一个与选择、交叉、变异平行的遗传算子嵌入到改进遗传算法中,提高局部寻优能力,防止早熟收敛.通过十杆平面桁架的数值算例来验证组合遗传算法应用的可行性和有效性,组合遗传算法的优化结果也远好于标准遗传算法和改进遗传算法. 展开更多
关键词 结构优化设计 相对差商算法 标准遗传算法 改进遗传算法 组合遗传算法
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基于组合遗传算法的树状管网整体优化设计模型 被引量:8
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作者 邱金亮 王静 +3 位作者 左传英 方可 付朝书 李靖 《中国农村水利水电》 北大核心 2013年第9期26-28,32,共4页
在灌溉输水系统管网工程的规划设计中,管网布置、水量分配和管径组合是影响管网工程总投资的主要因素。针对树状管网规划优化设计的实际需求,提出了在考虑系统工作制度条件下基于单亲遗传算法和基于整数编码遗传算法的3级优化方法。在... 在灌溉输水系统管网工程的规划设计中,管网布置、水量分配和管径组合是影响管网工程总投资的主要因素。针对树状管网规划优化设计的实际需求,提出了在考虑系统工作制度条件下基于单亲遗传算法和基于整数编码遗传算法的3级优化方法。在用单亲遗传算法对树状管网布置进行优化,得出符合设计要求的若干个管网总长度最短或次最短的布置方案基础上,进一步采用基于整数编码的遗传算法对不同灌溉工作制度条件下管径进行优化,并从经济角度对所选择布置方案的优劣性进行评价,最后选择管网总长度最短且管网投资较小的布置方案作为工程建设采用的最优布置方案。通过工程实例验证分析,提出的组合方法可以进一步使管网系统达到整体的优化,使管网在满足规范设计要求的同时明显降低工程总投资。 展开更多
关键词 树状管网 组合遗传算法 灌溉工作制度 优化设计
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基于组合遗传算法的铁路危险货物办理站点整合优化 被引量:4
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作者 王喆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第9期2301-2304,共4页
铁路危险货物办理站点作为铁路危险货物运输基础设施之一,其选址布局、建设规模和职能分工的合理性对于提高铁路危险货物运输效率、满足运输需求和环境风险控制目标都至关重要。为了有效解决铁路危险货物办理站点整合优化的多目标选址... 铁路危险货物办理站点作为铁路危险货物运输基础设施之一,其选址布局、建设规模和职能分工的合理性对于提高铁路危险货物运输效率、满足运输需求和环境风险控制目标都至关重要。为了有效解决铁路危险货物办理站点整合优化的多目标选址—分派模型组合方案规模庞大、计算困难的问题,采用了组合遗传算法对此问题进行优化。算例结果显示,该算法具有收敛速度快、运行稳定的特点,能够有效解决相关问题。 展开更多
关键词 铁路危险货物办理站点 整合优化 选址—分派问题 组合遗传算法
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非支配排序遗传算法-Ⅱ组合赋权的水体富营养化多维联系云评价
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作者 晏嘉辉 汪明武 +1 位作者 陈光耀 金菊良 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期86-91,共6页
用基于非支配排序遗传算法-Ⅱ组合赋权法的非对称多维联系云模型对24个湖库水体的富营养化程度进行分级评价。结果表明,该方法可综合不同赋权理念的优势,量化权重组合过程的不确定性、不同权重的随机性及其与真实权重的一致性等多重模... 用基于非支配排序遗传算法-Ⅱ组合赋权法的非对称多维联系云模型对24个湖库水体的富营养化程度进行分级评价。结果表明,该方法可综合不同赋权理念的优势,量化权重组合过程的不确定性、不同权重的随机性及其与真实权重的一致性等多重模糊特征,同时能高效准确地寻优求解指标权重,并能适用于多种不同类型水体的评价。扩展的多维联系云也提升了计算效率,集成联系度定量表征了富营养化等级与指标间的多重模糊随机性,实现了对水体富营养状况及其变化趋势的精确评价。 展开更多
关键词 非支配排序遗传算法-Ⅱ组合赋权 水体富营养化 评价 多维联系云 多目标优化模型
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多指标区间数群决策问题的组合算法研究 被引量:3
6
作者 李磊 郭睿 谢小璐 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第17期48-52,共5页
针对一类多指标群决策问题,根据最小二乘原理提出了最优离合点的概念。运用模拟植物生长算法与加速遗传算法组合算法(PGSA-RAGA),求解得出最优离合点,并且根据投影寻踪模型利用最优离合点所组成的矩阵,得出最终投影值与排序结果。该方... 针对一类多指标群决策问题,根据最小二乘原理提出了最优离合点的概念。运用模拟植物生长算法与加速遗传算法组合算法(PGSA-RAGA),求解得出最优离合点,并且根据投影寻踪模型利用最优离合点所组成的矩阵,得出最终投影值与排序结果。该方法解决了以往以平均数体现群决策的综合意愿所出现的不足的问题,在指标的属性权重完全未知的情况下,得到最优的排序结果,经过对比分析,该方法的可行性得到验证,更加简便易操作,并且有效地推广到大规模多指标群决策问题。 展开更多
关键词 模拟植物生长算法与加速遗传算法(PGSA-RAGA)组合算法 区间数 群决策 最优离合点 投影寻踪
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一类企业物流中心动态选址模型研究 被引量:13
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作者 周爱莲 李旭宏 毛海军 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2011年第3期360-366,共7页
首先探讨现阶段物流中心选址建模问题的新特点.其次根据需求动态变化的特点,将规划期分割成几个有代表性的周期,运用随机机会约束规划作为建模工具,以规划期内物流运作总费用和费用变动最优为目标,建立了多周期的企业分销物流中心随机... 首先探讨现阶段物流中心选址建模问题的新特点.其次根据需求动态变化的特点,将规划期分割成几个有代表性的周期,运用随机机会约束规划作为建模工具,以规划期内物流运作总费用和费用变动最优为目标,建立了多周期的企业分销物流中心随机机会约束动态选址模型最后对该模型的分析和处理进行了讨论,并通过算例论证了该模型的可行性和有效性. 展开更多
关键词 企业物流中心 动态选址 机会约束规划 组合遗传算法
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塑料薄壁件注射成型工艺参数优化 被引量:1
8
作者 刘东雷 孙玲 辛勇 《现代塑料加工应用》 CAS 北大核心 2007年第1期49-51,共3页
针对传统遗传算法在处理薄壁件注射成型工艺参数优化问题时存在的全局搜索和局部搜索之间的矛盾以及局部搜索能力不足等问题,提出了优化组合遗传算法,实例验证了该算法的可行性。
关键词 塑料薄璧件 注射成型 优化组合遗传算法
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面向网络化制造的任务协同问题的研究
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作者 苏鹏程 王贵和 +1 位作者 巩亚东 王宛山 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2010年第7期88-90,96,共4页
网络化制造环境下,联盟企业间的任务指派是典型的NP问题。文中针对遗传算法(genetic algorithm,GA)收敛速度慢和易陷入局部最优的弊端,提出了将GA算法和模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)相结合的组合遗传算法(simulated ... 网络化制造环境下,联盟企业间的任务指派是典型的NP问题。文中针对遗传算法(genetic algorithm,GA)收敛速度慢和易陷入局部最优的弊端,提出了将GA算法和模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)相结合的组合遗传算法(simulated annealing algorithm and genetic algorithm,SGA)。利用SA的概率突跳能力使GA快速跳出局部最优,以增强和补充GA的进化能力。以最小完成任务时间为目标构建了任务指派模型,采用基于任务的编码方式对SGA进行了编码,并对GA和SGA进行了比较分析,证明了SGA寻优性能明显优于GA。将SGA应用于具体算例,结果表明该算法是可行的、有效的。 展开更多
关键词 遗传算法 组合遗传算法 联盟企业 网络化制造
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Optimizing bus services with variable directional and temporal demand using genetic algorithm 被引量:4
10
作者 瞿何舟 CHIEN Steven I-Jy +2 位作者 刘晓波 张培桐 BLADIKAS Athanassios 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第7期1786-1798,共13页
As a major mode choice of commuters for daily travel, bus transit plays an important role in many urban and metropolitan areas. This work proposes a mathematical model to optimize bus service by minimizing total cost ... As a major mode choice of commuters for daily travel, bus transit plays an important role in many urban and metropolitan areas. This work proposes a mathematical model to optimize bus service by minimizing total cost and considering a temporally and directionally variable demand. An integrated bus service, consisting of all-stop and stop-skipping services is proposed and optimized subject to directional frequency conservation, capacity and operable fleet size constraints. Since the research problem is a combinatorial optimization problem, a genetic algorithm is developed to search for the optimal result in a large solution space. The model was successfully implemented on a bus transit route in the City of Chengdu, China, and the optimal solution was proved to be better than the original operation in terms of total cost. The sensitivity of model parameters to some key attributes/variables is analyzed and discussed to explore further the potential of accruing additional benefits or avoiding some of the drawbacks of stop-skipping services. 展开更多
关键词 bus transit COST travel time service patterns optimization genetic algorithm
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