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基于遗传和声算法求解函数优化问题 被引量:12
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作者 韩红燕 潘全科 +1 位作者 任文娟 张凤荣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第5期1723-1725,共3页
针对遗传算法和和声搜索算法各自的特点,提出了一种新的搜索算法——遗传和声算法(GAHS)。新算法利用遗传算法改进了和声算法中和声记忆库初始解的产生方式,同时对和声算法中新解的产生方式也作了改进;将此改进算法应用到函数优化问题中... 针对遗传算法和和声搜索算法各自的特点,提出了一种新的搜索算法——遗传和声算法(GAHS)。新算法利用遗传算法改进了和声算法中和声记忆库初始解的产生方式,同时对和声算法中新解的产生方式也作了改进;将此改进算法应用到函数优化问题中,并分别对六个测试函数进行了仿真,用于验证算法的可行性。仿真结果表明,遗传和声算法提高了函数优化的搜索效率,具有较高的寻优性能和较强的跳出局部极小的能力。 展开更多
关键词 和声搜索 遗传算法 遗传和声算法 函数优化
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高土石坝施工进度综合优化及其遗传和声算法 被引量:4
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作者 刘东海 高歌 《水利水运工程学报》 CSCD 北大核心 2013年第5期17-25,共9页
高土石坝施工进度优化是一个复杂的非线性多目标综合优化问题,不仅需考虑施工资源投入及生产效率,更需要顾及大坝填筑质量和安全对施工进度的影响.在定量分析土石坝填筑质量、安全和进度相互关系的基础上,建立了高土石坝填筑质量-安全-... 高土石坝施工进度优化是一个复杂的非线性多目标综合优化问题,不仅需考虑施工资源投入及生产效率,更需要顾及大坝填筑质量和安全对施工进度的影响.在定量分析土石坝填筑质量、安全和进度相互关系的基础上,建立了高土石坝填筑质量-安全-进度综合优化模型,并针对传统优化方法的局限性,提出了该优化模型求解的遗传和声算法,实现了高土石坝填筑质量、大坝安全和施工进度的均衡安排.实例应用表明了本文方法的可行性,可为高土石坝施工进度计划优化与实时控制提供一条新的途径. 展开更多
关键词 高土石坝 施工进度 填筑质量 大坝安全 综合优化 遗传和声算法
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基于遗传和声算法并考虑实际压实质量的土石坝沉降预测模型 被引量:2
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作者 刘东海 高歌 《水电能源科学》 北大核心 2014年第5期47-50,共4页
鉴于通常采用统计方法预测土石坝沉降时往往假定同一分区的坝料为均质同密度的,但却忽略了实际压实质量差异导致的坝料密度空间分布的不均性问题,利用数字大坝系统实时采集的各坝料分区的压实密度和填筑进度,建立了考虑各坝料分区实际... 鉴于通常采用统计方法预测土石坝沉降时往往假定同一分区的坝料为均质同密度的,但却忽略了实际压实质量差异导致的坝料密度空间分布的不均性问题,利用数字大坝系统实时采集的各坝料分区的压实密度和填筑进度,建立了考虑各坝料分区实际压实质量的土石坝施工期沉降预测回归模型,并利用遗传和声算法对模型的回归系数进行寻优重估,以提高模型的精度。实例应用结果表明,基于遗传和声算法的考虑实际压实质量的土石坝沉降预测模型的计算结果与实际情况更为接近,为土石坝施工期沉降预测提供了一种新途径。 展开更多
关键词 土石坝 沉降 回归模型 预测 压实质量 遗传和声算法
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遗传-和声搜索算法下的MIMO雷达正交多相码设计 被引量:4
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作者 谢雷振 陈怡君 +2 位作者 康乐 张群 梁贤姣 《电光与控制》 北大核心 2018年第8期23-27,共5页
针对现有多输入多输出(MIMO)雷达正交多相码的设计中存在的自相关旁瓣峰值和互相关峰值高、算法收敛速度慢的问题,提出了一种基于遗传-和声搜索算法的MIMO雷达正交多相码设计方法。该算法将和声搜索算法和遗传算法相结合,在遗传算法多... 针对现有多输入多输出(MIMO)雷达正交多相码的设计中存在的自相关旁瓣峰值和互相关峰值高、算法收敛速度慢的问题,提出了一种基于遗传-和声搜索算法的MIMO雷达正交多相码设计方法。该算法将和声搜索算法和遗传算法相结合,在遗传算法多次迭代获得一个较好的初始解的基础上,再使用和声搜索算法进一步搜寻邻近区域可能的解。该算法既具有遗传算法全局寻优的特性,又具备和声搜索算法的邻域寻优特性。所提方法能够加快发射信号自相关旁瓣峰值和互相关峰的收敛速度,同时增大主瓣和旁瓣的比值。仿真实验的结果证明了所提混合算法的优良性能。 展开更多
关键词 多输入多输出雷达 正交多相码 遗传-和声搜索算法
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考虑转移紧迫度的应急公交疏散方案
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作者 陈娜 潘士伟 +1 位作者 秦向南 刘军 《中国安全科学学报》 2025年第11期228-235,共8页
为实现重大自然灾害事件发生后人群科学、高效的灾后转移,针对受灾点的灾情严重程度不同,开展考虑转移紧迫度的应急公交车辆疏散方案研究。首先,建立以疏散完成时间、疏散延迟不满意度最小化为目标的连续运行应急公交车辆疏散模型;其次... 为实现重大自然灾害事件发生后人群科学、高效的灾后转移,针对受灾点的灾情严重程度不同,开展考虑转移紧迫度的应急公交车辆疏散方案研究。首先,建立以疏散完成时间、疏散延迟不满意度最小化为目标的连续运行应急公交车辆疏散模型;其次,设计并运用基于转移紧迫度编码的和声搜索遗传算法(HS-GA)进行求解,依据不同规模算例验证算法的有效性;最后,基于案例将考虑转移紧迫度与不考虑转移紧迫度的疏散方案进行对比。研究结果表明:文中设计的HS-GA与遗传算法(GA)和邻域搜索GA(NS-GA)相比效果更好;由HS-GA求解案例得出,相比于不考虑转移紧迫度,考虑转移紧迫度的疏散方案疏散完成时间更短,且疏散延迟不满意度减少51.4%,Ⅰ级、Ⅱ级受灾点的疏散完成时间及到达避难所平均时间均更短,同时,不同应急公交数量下考虑转移紧迫度方案的疏散延迟不满意度也始终更低。疏散模型考虑灾情严重程度不同下重灾区疏散的优先性,在救援车辆有限的情况下可以进行合理的调度安排,更加客观和符合实际情况。 展开更多
关键词 应急公交 疏散方案 转移紧迫度 和声搜索遗传算法(HS-GA) 疏散延迟不满意度
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