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基于改进自适应多种群遗传算法的结构-控制系统一体化优化 被引量:5
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作者 梅真 龚嘉诚 +2 位作者 高毅超 魏琳 李海锋 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期799-809,共11页
提出一种改进的自适应多种群遗传算法,以更好地解决建筑结构-主动控制系统一体化优化问题,即同时对被控结构参数、控制算法参数、主动作动器布置位置进行优化。该遗传算法对编码方法、初始种群生成、选择策略、交叉概率和变异概率的自... 提出一种改进的自适应多种群遗传算法,以更好地解决建筑结构-主动控制系统一体化优化问题,即同时对被控结构参数、控制算法参数、主动作动器布置位置进行优化。该遗传算法对编码方法、初始种群生成、选择策略、交叉概率和变异概率的自适应调整、多种群协同进化中移民策略等进行改进。研究结果表明:改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的,并且具有较高的精度;改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法首次得到优化分析最优解的平均进化代数分别为320与730,表明前者比后者收敛速度更快;改进的自适应多种群遗传算法每次能达到或接近最优解,可有效克服基本遗传算法优化结果随机性较强的缺点;经改进的自适应多种群遗传算法优化的主动控制系统取得明显减振效果,E1 Centro波输入时,主动控制结构层间位移角峰值和绝对加速度峰值较无控时分别平均减小54.5%与46.7%。算例结果表明了改进的自适应多种群遗传算法的有效性,实现了对建筑结构-主动控制系统的一体化优化。 展开更多
关键词 主动控制 结构-控制系统 一体化优化 自适应遗传算法 多种群
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自适应多种群遗传算法的换热管清洗路径优化 被引量:1
2
作者 潘海鸿 龚建刚 +1 位作者 陈琳 涂晓晓 《机械设计与制造》 北大核心 2015年第8期9-12,共4页
为提高清洗效率,对糖业蒸发罐换热管清洗机器人定位移动时间进行研究。在分析影响总定位移动时间因素的基础上,以总合成位移为优化目标,以机器人轴运动分辨率为约束条件,建立了以机器人在各换热处构型和换热管清洗顺序为决策变量的清洗... 为提高清洗效率,对糖业蒸发罐换热管清洗机器人定位移动时间进行研究。在分析影响总定位移动时间因素的基础上,以总合成位移为优化目标,以机器人轴运动分辨率为约束条件,建立了以机器人在各换热处构型和换热管清洗顺序为决策变量的清洗路径优化模型。为克服遗传算法早熟收敛,提出一种自适应多种群遗传算法对清洗路径进行优化。针对84根换热管进行仿真实验,结果表明自适应多种群遗传算法优化后总合成位移比标准遗传算法和固定交叉和变异概率的多种群遗传算法所得总合成位移分别减少39.77%和20%,与固定交叉和变异概率的多种群遗传算法相比,进化代数也从1221减少到1142。由此可见,自适应多种群遗传算法在全局搜索能力和收敛速度两方面都取得较好优化效果,优化所得清洗路径为清洗机器人的运动控制提供依据。 展开更多
关键词 换热管 清洗机器人 自适应多种群遗传算法 组合优化
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基于自适应多种群遗传算法的圆度误差评定 被引量:7
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作者 刘思遥 黄美发 +3 位作者 冯建国 程彬彬 吴芬 吴常林 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2016年第8期96-99,共4页
针对传统遗传算法在圆度误差评定方法存在搜索稳定性差、易陷入局部收敛和全局搜索能力不足的问题,改进传统遗传算法(TGA),提出了采用自适应多种群遗传算法(AMPGA)的评定方法。根据圆度误差评定的特点,建立了多种群协同进化的遗传方式,... 针对传统遗传算法在圆度误差评定方法存在搜索稳定性差、易陷入局部收敛和全局搜索能力不足的问题,改进传统遗传算法(TGA),提出了采用自适应多种群遗传算法(AMPGA)的评定方法。根据圆度误差评定的特点,建立了多种群协同进化的遗传方式,并引入了交叉概率Pc和变异概率Pm随个体适应度值变化而不断调整的遗传机制,通过编写自适应多种群遗传算法(AMPGA)程序对圆度误差进行评定,得到相应结果与三坐标测量机的实测值对比。对比分析结果表明该方法能有效的克服传统遗传算法(TGA)在圆度误差评定上存在的搜索稳定性差、易陷入局部收敛和全局搜索能力不足的问题,是一种更有效的圆度误差评定方法。 展开更多
关键词 遗传算法 自适应 多种群遗传算法 圆度评定 最小区域圆法
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基于自适应多种群遗传算法的配电网规划 被引量:5
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作者 李进 汪建国 +1 位作者 韩四敬 马志刚 《南方电网技术》 2010年第5期87-91,共5页
针对传统遗传算法易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率降低的问题,借鉴多种群和自适应思想,提出了基于自适应多种群遗传算法的配电网规划算法。通过对目标函数进行处理,引入了多个物种,并采用自适应遗传算法和考虑进化稳... 针对传统遗传算法易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率降低的问题,借鉴多种群和自适应思想,提出了基于自适应多种群遗传算法的配电网规划算法。通过对目标函数进行处理,引入了多个物种,并采用自适应遗传算法和考虑进化稳定的改进多种群遗传算法分别对不同的物种进行操作,通过转移优秀个体,实现了物种之间的协同作用。同时为解决遗传算法应用于配电网规划时产生的大量不可行解的问题,借助图论知识和搜索技术给出了不可行解的修复方案,通过对孤岛,孤链和环进行修复,将非辐射状网络修复为辐射状网络。算例结果验证了该算法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 配电网规划 多种群 遗传算法 自适应 进化稳定 不可行解修复
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基于自适应遗传算法的轮廓误差补偿研究
5
作者 李忠群 丁鹏 +3 位作者 刘鸿 欧阳芷楠 宁智威 江强 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第6期127-135,共9页
针对数控机床在复杂加工任务中多轴协同运动的需求,重点探讨了XY双轴轮廓误差补偿问题,旨在用自适应遗传算法改进XY轴伺服系统的不匹配度,实现高效的双轴轮廓误差补偿。首先,构建了直线电机伺服系统模型,并采用频域最小二乘法辨识出机... 针对数控机床在复杂加工任务中多轴协同运动的需求,重点探讨了XY双轴轮廓误差补偿问题,旨在用自适应遗传算法改进XY轴伺服系统的不匹配度,实现高效的双轴轮廓误差补偿。首先,构建了直线电机伺服系统模型,并采用频域最小二乘法辨识出机械传动参数,通过拟合优度验证了频域最小二乘法的准确性。其次,将双轴轨迹圆生成的轮廓误差和双轴伺服系统中的位置环调节时间一致性作为2个独立的代价函数,采用自适应遗传算法调节控制器参数,对这2个代价函数进行优化,实现了双轴轮廓误差的有效补偿,而且在速度转向时,通过优化双轴位置环调节时间的一致性,轮廓误差的补偿效果更佳。最后,通过实验验证了仿真结果的有效性和准确性,证明了所提出方法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 轮廓误差 伺服不匹配 自适应遗传算法 参数辨识 调节时间一致
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基于多种群遗传算法的舰艇生活舱室布局优化设计方法研究 被引量:2
6
作者 马林 陈登凯 +1 位作者 施红旗 廖纹熠 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第1期189-199,共11页
舰艇舱室布局优化需要考虑舱室之间的相互位置、通行关系、舒适性、便捷性等方面。以潜艇生活舱段为例,根据潜艇舱室布局特点,引入模糊评价方法综合分析舱室相对位置关系,结合应急逃生需求建立舱室布局优化模型。对多种群遗传算法的遗... 舰艇舱室布局优化需要考虑舱室之间的相互位置、通行关系、舒适性、便捷性等方面。以潜艇生活舱段为例,根据潜艇舱室布局特点,引入模糊评价方法综合分析舱室相对位置关系,结合应急逃生需求建立舱室布局优化模型。对多种群遗传算法的遗传操作进行适应性改进,使其更好地应用于舰艇多层舱室布局优化设计。仿真设计分析表明,文中提出的布局优化设计方法可以在较短时间内向设计人员提供多种可参考的布局优化方案,并且改进的多种群遗传算法可以较大程度避免提早收敛陷入局部最优的情况,能够较好地解决舰艇舱室布局优化问题,提高舱室布局优化设计效率。 展开更多
关键词 舱室布局 多种群遗传算法 布局优化 舰艇
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基于多种群遗传算法的磁浮列车自抗扰速度控制
7
作者 李自康 戴春辉 +1 位作者 黄翠翠 龙志强 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第4期912-920,共9页
为实现磁浮列车在复杂扰动环境下的精准速度运行控制,提出一种参数自整定的自抗扰控制(ADRC)方法.通过受力分析建立磁浮列车纵向动力学模型,用于描述运行控制过程中的非线性迟滞特性;将模型不确定参数及外部扰动等因素归纳为扩张状态,... 为实现磁浮列车在复杂扰动环境下的精准速度运行控制,提出一种参数自整定的自抗扰控制(ADRC)方法.通过受力分析建立磁浮列车纵向动力学模型,用于描述运行控制过程中的非线性迟滞特性;将模型不确定参数及外部扰动等因素归纳为扩张状态,设计三阶扩张状态观测器实时观测扩张状态,并基于李雅普诺夫稳定性定理对观测器的收敛性条件进行分析;针对传统ADRC控制参数多、调参困难的问题,引入多种群遗传算法(MPGA)实现参数自适应优化和调整;利用磁浮列车现场运行采集的数据开展仿真实验.结果表明:相较传统ADRC,MPGA-ADRC在速度控制精度方面提升22.7%,跟踪平稳性提升25.6%,所提出的方法能够有效提升磁浮列车运行的稳定性和乘坐舒适性. 展开更多
关键词 磁浮列车 自抗扰控制 扩张状态观测器 多种群遗传算法 速度控制
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基于PPO的自适应杂交遗传算法求解旅行商问题
8
作者 黄傲 李敏 +3 位作者 曾祥光 潘云伟 张加衡 彭倍 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期212-217,共6页
旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个经典的组合优化问题,求解难度较大。传统遗传算法在求解旅行商问题时,参数调节过分依赖经验,同时种群多样性过早减少会导致局部收敛,严重影响算法性能。为此,提出一种自适应杂交遗传算... 旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个经典的组合优化问题,求解难度较大。传统遗传算法在求解旅行商问题时,参数调节过分依赖经验,同时种群多样性过早减少会导致局部收敛,严重影响算法性能。为此,提出一种自适应杂交遗传算法(Adaptive Hybrid Genetic Algorithm,AHGA),采用深度强化学习对遗传算法的关键参数进行自适应调整。首先,构建了以遗传算法为环境的自适应参数调节模型,采用近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法来生成控制种群进化的动作策略。其次,在传统遗传算法交叉、变异的基础上增加杂交算子,以提高迭代后期种群的多样性。最后,在不同的TSPLIB公共实例中验证算法的效果和性能。结果表明,该算法明显提高了遗传算法的求解质量和收敛速度,有效避免了遗传算法的局部收敛问题,在解决旅行商问题时优于同类算法。 展开更多
关键词 旅行商问题 遗传算法 近端策略优化 杂交算子 参数自适应
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基于改进线性自适应策略遗传算法的多农机小麦播种编队协同作业任务分配方法研究
9
作者 易翰林 龚立娇 +2 位作者 李荣轩 王雯烁 李轩杰 《石河子大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期452-462,共11页
面向大规模农田中小麦播种作业的高效率需求,研究多农机播种编队协同作业的任务分配方法。通过分析新疆小麦播种的机械化作业模式,考虑农机编队的作业时间、作业实时完成度等因素,设计多农机协同任务分配的目标函数,以播种作业时间为约... 面向大规模农田中小麦播种作业的高效率需求,研究多农机播种编队协同作业的任务分配方法。通过分析新疆小麦播种的机械化作业模式,考虑农机编队的作业时间、作业实时完成度等因素,设计多农机协同任务分配的目标函数,以播种作业时间为约束条件,提出基于改进线性自适应策略的遗传算法,建立基于改进线性自适应策略遗传算法的多农机播种编队协同作业的任务分配模型。仿真模拟及分析结果表明,改进线性自适应策略遗传算法的多农机播种编队协同作业时间比传统遗传算法、线性自适应策略遗传算法、余弦自适应策略遗传算法、正弦自适应策略遗传算法分别降低了16.732%、3.271%、2.753%和2.438%。最后,将以上算法在车载平台端验证,基于改进线性自适应策略遗传算法的多农机播种编队协同作业时间相比于传统遗传算法、线性自适应策略的遗传算法、余弦自适应策略的遗传算法、正弦自适应策略的遗传算法分别降低了13.756%、4.359%、1.4249%、1.261%。表明基于改进线性自适应策略遗传算法的多农机小麦播种编队协同作业可输出更优的协同任务分配方案。 展开更多
关键词 多农机协同 任务分配 作业时间 改进线性自适应策略的遗传算法
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基于改进遗传算法适应度评价函数的路径规划
10
作者 汪士琦 李加文 +1 位作者 何杨青 耿牛牛 《机械设计》 北大核心 2025年第9期86-93,共8页
针对遗传算法初始种群随机性太强、适应度评价函数单一、所得路径拐点过多的问题,提出一种优化初始种群及适应度函数的改进遗传算法。使用轮盘赌法保证初始种群的质量;将阻塞因素及拐点数量同路径长度加入适应度评价函数,提高算法的综... 针对遗传算法初始种群随机性太强、适应度评价函数单一、所得路径拐点过多的问题,提出一种优化初始种群及适应度函数的改进遗传算法。使用轮盘赌法保证初始种群的质量;将阻塞因素及拐点数量同路径长度加入适应度评价函数,提高算法的综合规划能力;对路径进行平滑处理,避免移动机器人运动的不连续行为。使用C#语言仿真,结果表明:改进后的遗传算法相比原始遗传算法,路径行驶时间缩短14.4%,拐点数量减少40.7%,具有一定可行性。 展开更多
关键词 遗传算法 种群选择 适应度函数 交通阻塞 路径规划
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基于遗传算法的冲缝筛管适应性研究
11
作者 邓福成 肖昀辰 +2 位作者 侯学军 杨冬 桂福林 《石油机械》 北大核心 2025年第4期106-113,共8页
常规防砂设计对于冲缝筛管选择仅参考储层的粒径数据,在实际应用中具有一定的局限性,致使地层砂粒堵塞冲缝筛管表面严重降低油气井产能。通过设计正交试验,在分析筛管性能的基础上对筛管进行遗传算法优选,研究各因素对冲缝单元堵塞的影... 常规防砂设计对于冲缝筛管选择仅参考储层的粒径数据,在实际应用中具有一定的局限性,致使地层砂粒堵塞冲缝筛管表面严重降低油气井产能。通过设计正交试验,在分析筛管性能的基础上对筛管进行遗传算法优选,研究各因素对冲缝单元堵塞的影响规律,明确对冲缝筛管性能指标影响最大的因素,并建立多元回归拟合方程来评估综合性能指标。针对渤海湾沙河街组特定的储层条件对冲缝筛管适应性进行了评价。研究结果表明:冲缝筛管的开口高度、流体黏度和含砂质量分数增加后出砂量增大,导致挡砂性能减弱,当生产流速增加,流体携砂能力增强,更容易形成堵塞;当储层流体黏度为0.01 Pa·s,储层破坏后含砂质量分数2%时,采用1.2 m/s的开采流速和0.25 mm的开口高度,冲缝筛管的综合性能指标达到最优;基于遗传算法理论,在固定储层特性条件下,来进一步优选机械防砂的设计参数及现场生产压差的控制参数。研究结果对实现机械筛管防砂的长期高效开发具有重要意义。 展开更多
关键词 冲缝筛管 遗传算法 适应 堵塞 正交试验法
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基于自适应遗传算法的航空运输装载路径优化仿真
12
作者 李宏伟 韦学强 苏卫波 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期362-368,共7页
【目的】在航空业的快速发展背景下,航空运输的规模与水平得到显著提升,航空运输成为经济活动中不可或缺的运输方式。然而,航空运输中的货物装载路径规划问题限制了运输效率与成本的优化。针对航空运输的运行效率提升和成本优化问题,提... 【目的】在航空业的快速发展背景下,航空运输的规模与水平得到显著提升,航空运输成为经济活动中不可或缺的运输方式。然而,航空运输中的货物装载路径规划问题限制了运输效率与成本的优化。针对航空运输的运行效率提升和成本优化问题,提出了一种基于自适应遗传算法的航空运输装载路径优化算法。【方法】为了阐明航空运输的装载路径优化算法,分析航空运输装载的实际需求与路径规划平台的计算条件,探讨影响航空运输装载路径优化的运输成本因素。在此基础上,通过改进具有自适应功能的遗传算法,采用具有自适应功能的适应度函数、交叉概率和变异概率,避免了传统算法稳定性差和收敛速度慢的问题。该算法的核心在于动态调整交叉概率和变异概率,以适应种群的进化状态,从而提高算法的全局搜索能力和收敛速度。在研究过程中,详细描述了自适应遗传算法的编码方式、适应度函数的设定、交叉概率和变异概率的计算方法及控制原理,并提出装载路径优化算法的具体执行步骤。通过在MATLAB平台上使用编程方法取得算法的结果,并利用实际航运机场的配送数据进行仿真测试。【结果】仿真结果表明,与传统遗传算法、智能水滴算法和改进蚁群算法相比,基于自适应遗传算法的航空运输装载路径优化算法在运输效率和总体运输成本方面均有显著优势。航空运输装载路径优化算法能够有效降低航空运输装载的平均运输成本,同时提高运输效率。在实际航空运输装载过程中由于受复杂环境因素影响,飞机货舱尺寸限制、配送道路路况复杂等问题尚未在算法中得到深入考虑,表明算法仍有改进空间。【结论】综上所述,基于自适应遗传算法的航空运输装载路径规划算法引入具有自适应机制的改进遗传算法,使其在航空运输装载路径规划问题上表现出更好的全局搜索能力和收敛速度,为航空运输装载路径规划提供了一种新思路,同时也为航空物流领域提供重要的理论和实践价值。未来的研究将考虑更多实际运行环境因素,以进一步优化算法性能。 展开更多
关键词 遗传算法 航空运输 货物装载 路径规划 适应度函数 随机搜索 变异个体
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基于动态规划算法和改进的自适应遗传算法的“多泵-多马达”液压系统全局功率匹配研究
13
作者 邹博识 宋昕宇 钟宇航 《机床与液压》 北大核心 2025年第9期203-214,共12页
针对“多泵-多马达”液压系统运行过程中因功率匹配而导致的低效率问题,提出一种基于反向传播(BP)神经网络算法、动态规划算法(DP)与改进自适应遗传算法(IAGA)的智能优化协同方法,以实现系统全局功率匹配和节能目标。针对遗传算法寻优... 针对“多泵-多马达”液压系统运行过程中因功率匹配而导致的低效率问题,提出一种基于反向传播(BP)神经网络算法、动态规划算法(DP)与改进自适应遗传算法(IAGA)的智能优化协同方法,以实现系统全局功率匹配和节能目标。针对遗传算法寻优效率低、无法对离散变量进行优化的问题,在前人提出的遗传算法优化输出的最佳发动机转速和液压泵排量进行功率匹配的基础上,采用在多泵输油系统节能中应用广泛的动态规划算法,近一步对马达的投入排量、马达和发动机投入数量进行优化。利用具有较强非线性映射能力和高拟合精度的BP神经网络算法建立泵和马达效率模型以及发动机燃油消耗模型,采用动态规划算法确定当前工况下马达和发动机最优投入数量,确定变量泵和变量马达的高效排量范围。利用改进自适应遗传算法搜索当前工况下泵和马达最佳排量组合,并通过提高功率传递路径上各元件的效率,实现全局效率最高。最后,通过在具有“多泵-多马达”液压系统的工程车辆进行实车油耗测试验,以验证该方案的可行性。结果表明:新方案与原控制方案相比,马达和泵的效率提升明显,具有较好的节油效果。 展开更多
关键词 多泵多马达 神经网络功率预测模型 动态规划算法 改进自适应遗传算法 全局功率匹配
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基于改进遗传算法的动载荷识别研究 被引量:1
14
作者 秦远田 唐甜 张炉平 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第1期146-153,205,206,共10页
针对同时识别动载荷位置和大小中的矩阵病态问题,以及将反问题转化为正向识别的最值问题,采用自适应算法和非线性规划对遗传算法(genetic algorithm,简称GA)进行改进,将改进后的混合算法用于求解最值问题,得到动载荷参数。首先,建立频... 针对同时识别动载荷位置和大小中的矩阵病态问题,以及将反问题转化为正向识别的最值问题,采用自适应算法和非线性规划对遗传算法(genetic algorithm,简称GA)进行改进,将改进后的混合算法用于求解最值问题,得到动载荷参数。首先,建立频域识别模型,把理论值与测量值的差值的二范数最小化作为优化目标函数;其次,将该目标函数作为混合算法的评价函数来识别动载荷参数;最后,进行简支梁动载荷识别的仿真和实验,对比了正向识别和逆系统法,讨论了非线性规划代数和噪音对混合算法的影响。研究结果表明:正向识别避免了矩阵求逆病态问题;相比遗传算法和自适应遗传算法,所提出算法可同时更准确和稳定地识别多个动载荷参数,且抗噪性更强。 展开更多
关键词 动载荷识别 遗传算法 自适应算法 非线性规划
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基于模拟退火遗传算法的舰船编队网络优化调度方法
15
作者 陆青梅 赵山林 高媛 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第10期155-160,共6页
舰船编队网络是一个复杂的通信系统,为减少通信延迟,确保信息的及时传递,提高整个编队的反应速度和作战效能,提出基于模拟退火遗传算法的舰船编队网络优化调度方法。以最小通信总延迟与总能耗为目标函数,通过设置约束条件,建立舰船编队... 舰船编队网络是一个复杂的通信系统,为减少通信延迟,确保信息的及时传递,提高整个编队的反应速度和作战效能,提出基于模拟退火遗传算法的舰船编队网络优化调度方法。以最小通信总延迟与总能耗为目标函数,通过设置约束条件,建立舰船编队网络优化调度模型。利用模拟退火遗传算法求解调度模型,实现最小通信总延迟与总能耗的舰船编队网络优化调度。实验结果表明,应用本文方法后,舰船编队网络的通信总延迟在0~80 ms之间,能耗保持在580 kWh以下。说明本文方法可以有效提升舰船编队网络通信的稳定性和效率,显著增强了编队的作战适应性和应变能力,为海军作战和海上安全提供更为可靠的支撑。 展开更多
关键词 模拟退火 遗传算法 舰船编队网络 优化调度 适应 应变能力
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基于遗传算法的被动式木窗材下料优化
16
作者 任长清 武子棋 +2 位作者 闫杰 丁星尘 杨春梅 《森林工程》 北大核心 2025年第3期595-602,共8页
在定制化被动式木窗加工过程中,减少边框材下料过程中的原料浪费是降低成本的关键。为此,将该问题建模为一维下料问题,针对传统遗传算法中个体编码方式在迭代过程中容易导致切割模式被破坏和探索效率低下的问题,提出一种新的个体编码方... 在定制化被动式木窗加工过程中,减少边框材下料过程中的原料浪费是降低成本的关键。为此,将该问题建模为一维下料问题,针对传统遗传算法中个体编码方式在迭代过程中容易导致切割模式被破坏和探索效率低下的问题,提出一种新的个体编码方式,以保护进化过程中切割模式的完整性。同时,设计启发式策略和修正策略,用于个体修正和种群进化。仿真试验表明,在不同算例下,除末根外的原料平均利用率均可达到99%,且末根余料长度相较其他算法也有所提高。在2组企业的实际生产数据中,与企业现有软件相比,该算法不仅达到了理论下界,还在除末根外的平均利用率上分别达到99.49%和99.66%,优于企业软件的计算结果。该算法有助于降低成本,能为工程实践提供可靠的解决方案。 展开更多
关键词 一维下料问题 遗传算法 启发式算法 种群编码 可用剩余物
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基于分段评价遗传算法的移动机器人路径规划
17
作者 谢嘉 孙帅浩 +3 位作者 李永国 梁锦涛 金昌兵 陈学飞 《传感技术学报》 北大核心 2025年第6期1064-1071,共8页
针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉... 针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉变异方式,分段评价个体后进行有选择性的交叉和变异,提升算法的寻优能力,加快收敛速度;采用模糊控制在线调节交叉变异概率,避免算法早熟;引入删除算子剔除冗余节点,提高最优解的平滑性;在20×20和30×30地图环境上进行仿真实验,结果表明所提算法具有更强的适应能力,改进型交叉变异能更快地搜索到更优路径,在线调节交叉变异概率很好地避免了算法早熟,最终解在路径长度、收敛速度及平滑度上均有提升。 展开更多
关键词 路径规划 分段评价路径 改进遗传算法 动态权重适应度函数 选择性交叉变异 模糊控制
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一种自适应遗传优化的通信定位算法
18
作者 刘芳 刘亚男 杜凯 《兵工学报》 北大核心 2025年第4期332-341,共10页
在复杂通信环境下,全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)难以为用户提供稳定且准确的位置信息,为解决受测量数据的不确定性而导致定位偏差问题,提出一种自适应遗传优化的通信定位(Enhanced Adaptive Genetic Loca... 在复杂通信环境下,全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)难以为用户提供稳定且准确的位置信息,为解决受测量数据的不确定性而导致定位偏差问题,提出一种自适应遗传优化的通信定位(Enhanced Adaptive Genetic Location,EAGL)算法。建立一个基于到达时间差的定位模型来反映目标源位置与信号环境之间的关系,并对满足目标函数的可能解进行实数编码,同时建立适应度函数,用于计算每个个体的适应度值。对种群执行选择运算以及改进的自适应交叉、变异运算来提高种群基因型质量,避免陷入局部最优解的困境。通过迭代得到最高适应度值的个体的基因型,以获得目标源的准确坐标。仿真结果表明:所提算法的定位精度比基本遗传算法(Simple Genetic Algorithms,SGA)和Chan-Taylor算法更高,并且随着测量值误差的逐渐增大,EAGL算法在不同误差条件下表现出的误差波动最小;EAGL算法性能稳定,并能够实现较高精度的定位。 展开更多
关键词 通信定位 遗传算法 自适应 交叉 变异
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基于小生境遗传算法的网络入侵节点智能检测方法
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作者 王建刚 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第4期1099-1104,共6页
为降低网络入侵的风险,提出一种基于小生境遗传算法的网络入侵节点智能检测方法.首先,针对网络入侵的攻击行为进行聚合处理,利用双人攻防博弈模型分析网络的攻防状态,通过比对攻击与防御的效用强度,对网络的安全性进行全面分析,再根据... 为降低网络入侵的风险,提出一种基于小生境遗传算法的网络入侵节点智能检测方法.首先,针对网络入侵的攻击行为进行聚合处理,利用双人攻防博弈模型分析网络的攻防状态,通过比对攻击与防御的效用强度,对网络的安全性进行全面分析,再根据分析结果,通过卷积神经网络实现对攻击源的定位.其次,基于粗糙集理论,利用小生境遗传算法确定网络入侵节点检测的适应度函数,根据网络入侵节点智能检测规则,建立网络入侵节点智能检测模型,获得最终的检测结果.实验结果表明,该方法可有效提升对入侵攻击源的定位准确性和入侵节点检测准确性,该方法检测结果的宏F1分数大于0.96,表明该方法可有效实现设计预期. 展开更多
关键词 小生境遗传算法 网络入侵 入侵节点 粗糙集理论 适应度函数 入侵检测
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基于多种群遗传算法的航天复杂系统测试任务调度 被引量:3
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作者 胡涛 申立群 +1 位作者 付晋 黄昌彬 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1255-1262,共8页
针对航天复杂系统型号较多,传统测试流程与调度设计只能人工定制化排布,效率较低且未有效优化,同时,考虑到航天复杂系统快速测试的迫切需求,提出一种基于多目标遗传算法的航天测试流程自动生成方法。该方法在测试项集合明确的前提下,将... 针对航天复杂系统型号较多,传统测试流程与调度设计只能人工定制化排布,效率较低且未有效优化,同时,考虑到航天复杂系统快速测试的迫切需求,提出一种基于多目标遗传算法的航天测试流程自动生成方法。该方法在测试项集合明确的前提下,将测试项抽象为离散事件,以测试总时间和测试资源均衡度为优化目标,充分考虑航天器测试的诸多约束,将其作为遗传算法执行过程中交叉或变异的禁忌项。在初始种群确定后,对测试流程和调度方案进行自动生成和优化。对算例的仿真结果表明,该方法相对于同实验条件下的传统半串行测试方法和单目标优化方法,测试总时间或资源均衡度得到了较大提升。在进一步扩展优化目标和约束项后,该方法可有效提高航天复杂系统测试过程的快速响应能力和可靠性。 展开更多
关键词 流程优化 多种群遗传算法 并行任务调度 航天复杂系统测试
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