遗传优化

摘要： 合理设计进气系统,利用气体的动态效应可以有效提高发动机充气效率,改善发动机的性能。以某款高速汽油发动机为原型重新设计进气歧管,建立了一维性能仿真模型进行标定,利用析因实验确定优化的方向,建立相应的回归模型,采用遗传优化算法设计外特性时不同工况时对应的最佳进气歧管长度。优化结果表明:采用发动机可变长度进气歧管后,充气效率和转矩在外特性、全工况下,最大改善效果超过15%。为进气歧管的结构优化设计提供方向理论依据和基础,减少实验工作量,提高开发效率。

摘要： 航空发动机稳态数据受工作环境、测量方式、控制规律等多方面因素影响,其试验数据常存在异常值,会对稳态性能参数计算结果造成影响。基于数据来源的正态性假设,采用高斯混合模型对数据进行筛选分类。在模型求解算法方面,采用遗传优化算法克服期望极大(EM)算法的局部收敛性,使计算结果具有一定的全局最优性,并复合应用EM算法弥补遗传算法收敛速度慢的不足。使用赤池信息准则或贝叶斯信息准则(AIC/BIC)作为数据筛选结果评定指标,并验证该方法的可行性。在数据融合方面,提出基于最优模型参数相似理论进行数据融合的方法,融合后数值接近真实稳态数据值,可作为该稳态数据片段的特征值。

摘要： 文章针对路基沉降问题,以遗传优化BP神经网络为基础,简化预测输入因子,结合实际工程案例,构建可以实现路基施工沉降的智能预测模型。模型预测分析结果表明:遗传优化BP神经网络可以在不考虑施工条件、运营状态、气候条件等复杂状况的情况下,实现软土路基沉降的预测,且模型预测精度高,误差在6%以内,对实际运营道路的路基沉降预测具有指导意义。

摘要： 针对前件推理规则未知的目标身份识别问题,考虑到目标信息量测的多源异质特点,利用模糊集对目标速度和图像等多维度特征信息进行统一的抽象化描述。借助遗传算法对模糊推理规则进行优化,在确定模糊划分区间的前提下,通过训练得到最优隶属度函数,并建立最优推理规则库。此外,针对因传感器探测精度有限带来的量测不确定性问题,引入区间型样本数据的模糊分类思想,在完成一型模糊系统构建的基础上,提出了一种基于二型模糊推理系统的遗传优化算法。给出了由三角型隶属度函数嵌入构造对应二型模糊集的推导过程,设计了满足点值与区间型数值复合输入的二型模糊推理系统,并通过仿真验证了该推理系统的可行性。

摘要： 岩质陡坡桥梁对承载力有着较高的要求,关系到桥梁整体的稳定性和安全性。为此,提出基于遗传优化神经网络算法的岩质陡坡桥梁桩基承载力预测方法。该算法首先通过计算桥梁桩基承载力影响因素的分值,将大于90分的影响因素作为预测模型的输入神经元,然后通过遗传算法优化一般BP神经网络,通过遗传算法计算最优初始权值,以此构建遗传进化预测模型,最后进行模型应用效果测试,并与试验结果进行对比,结果表明:极限承载力的模型预测值与试验测试值误差均<0.1N,说明所构建的模型预测准确性较高,能够为桥梁工程设计计算提供可靠的数据参考。

摘要： 火电机组供电煤耗与电厂产能息息相关,为提高火电产能及其收益,有必要对火电机组供电煤耗进行优化,应用随机森林回归算法可从历史数据中挖掘机组供电煤耗与主蒸汽压力、主蒸汽温度等相关参数的回归模型,并以机组供电煤耗最低为目标条件,提出使用遗传算法优化方法搜索实时工况下最优运行参数控制策略.通过对某机组进行测试,结果表明,基于随机森林回归算法的火电机组供电煤耗遗传优化模型可有效减少机组供电煤耗,为发电企业提供优化建议,实现对发电成本的优化控制.

摘要： 火电机组供电煤耗与电厂产能息息相关,为提高火电产能及其收益,有必要对火电机组供电煤耗进行优化,应用随机森林回归算法可从历史数据中挖掘机组供电煤耗与主蒸汽压力、主蒸汽温度等相关参数的回归模型,并以机组供电煤耗最低为目标条件,提出使用遗传算法优化方法搜索实时工况下最优运行参数控制策略。通过对某机组进行测试,结果表明,基于随机森林回归算法的火电机组供电煤耗遗传优化模型可有效减少机组供电煤耗,为发电企业提供优化建议,实现对发电成本的优化控制。

摘要： 为了提高自然语言文本数字水印加密性能,提出基于遗传优化的自然语言文本数字水印加密方法.采用非线性向量量化编码方法进行自然语言文本数字水印图像分组检测,根据检测结果,采用图卷积网络分析,构建自然语言文本数字水印字典参数分析模型,获取自然语言文本数字水印Image2 Mesh和RNN纹理分布集,通过先验知识特征分解,进行水印密钥控制,采用遗传进化迭代的方法生成自然语言文本数字水印.测试结果表明,该方法的水印加密性能较好.

摘要： 现有的数据库丢失数据恢复重构方法大部分直接应用于随机丢失模式下,导致数据恢复重建准确度较差,提出基于遗传优化的数据库丢失数据恢复重构方法.综合考虑数据库内丢失数据与时间、空间之间的相关性,将丢失数据及其前一时刻的数据所在矩阵的行和列作为输入,以数据库丢失数据判断值为输出,构建支持向量机多输入单输出判断模型.在优化过程中,将Nelder-Mead的初始值设定为遗传算法进化值某代的最优参数,将该参数代入模型内,完成数据库丢失数据恢复重构.仿真结果显示所提方法能有效提升对丢失数据恢复重构的准确性.

摘要： 为了提高自然语言文本数字水印加密性能,提出基于遗传优化的自然语言文本数字水印加密方法。采用非线性向量量化编码方法进行自然语言文本数字水印图像分组检测,根据检测结果,采用图卷积网络分析,构建自然语言文本数字水印字典参数分析模型,获取自然语言文本数字水印Image2Mesh和RNN纹理分布集,通过先验知识特征分解,进行水印密钥控制,采用遗传进化迭代的方法生成自然语言文本数字水印。测试结果表明,该方法的水印加密性能较好。

摘要： 目的:基于遗传优化的支持向量机建立脑力负荷分类模型来准确识别潜航员驾驶作业过程中的脑力负荷.方法:召集8名志愿者在模拟驾驶器上进行高、中、低负荷模拟仿真驾驶实验,通过采集到的实验数据,采用该模型对测试样本集的脑力负荷等级进行分类识别.结果:遗传优化的支持向量机模型识别正确率可达92.3077％,该模型对潜航员脑力负荷分类识别具有较高准确性.结论:所建模型能够有效地识别潜航员不同难度任务驾驶作业中的脑力负荷.

摘要： 本文对弹性TSP模型及其并行遗传优化进行了实验。本研究针对GA多样性维护和TSP优化问题,提出了一种并行分布式弹性TSP模型,仿效神经突触强化机理实现基因型间的结构共振,从TSP问题自身的动态变化中探测和评估了静态TSP问题的优化趋势,以期增强GA跳出局部区域早熟收敛的能力,改进GA的多样性维持性能。

摘要： 探索城市可持续发展是一项具有重要科学意义和实际意义的课题.近年来,虽然国内外学者对城市可持续发展评价的指标体系和评价模型进行了不少研究,但总的说来该方面研究仍处于探索阶段.为了建立城市可持续发展新的和实用的评价模型,本文在采用社会、经济和环境指标规范化值情况下,提出了城市可持续发展评价的分类分指数和综合指数普适公式形式,应用具有全局优化特性的遗传算法,对公式中的参数进行优化,得到优化后的城市可持续发展评价的分类分指数和综合指数公式.该模型应用于大理市"八·五"期间和1996-1998年的可持续发展评价,结果表明:基于遗传优化的分类分指数和综合指数公式不仅具有普适性和可比性,而且具有简单实用、易于操作的特点.

摘要： 当前建筑设计师所设计的标志性建筑旨在提高建筑师的声誉与客户城市的轮廓线，但其日益复杂的形态对建造者构成了重大的挑战。因为项目的复杂程度增加，工程费用也成为了一个主要的成本因素。除此之外，在对设计的结构只有模糊的轮廓时，如何进行创新性的设计，也越来越成为一个挑战性的问题。Altair Engineering公司的结构优化软件OptiStruct及多学科优化软件HyperStudy已经由行业的一些设计先驱选用来进行现代建筑创新设计与优化，其拓扑及遗传优化在结构创新与成本优化方面已经得到认可。应用OptiStruct能有效的突破传统思维方式，将人类智能与机器优化技术完美结合来实现仿生学设计。本文将介绍OptiStruct及HyperStudy在这方面的部分应用案例。

摘要： 本文将热经济学概念引入大亚湾核电站二回路热力分析优化中，应用GA算法对大亚湾核电站二回路热力系统的(火用)成本和投资成本进行了全局优化。

摘要： 本文将热经济学概念引入大亚湾核电站二回路热力分析优化中，应用GA算法对大亚湾核电站二回路热力系统的(火用)成本和投资成本进行了全局优化。

摘要： 本文将热经济学概念引入大亚湾核电站二回路热力分析优化中，应用GA算法对大亚湾核电站二回路热力系统的(火用)成本和投资成本进行了全局优化。

摘要： 本文将热经济学概念引入大亚湾核电站二回路热力分析优化中，应用GA算法对大亚湾核电站二回路热力系统的(火用)成本和投资成本进行了全局优化。

摘要： 对影响三角梅ISSR-PCR扩增反应的各个参数进行优化,建立适合三角梅的ISSR反应体系:PCR反应体积为20μL,其中10×buffer(含Mg2+)2.0μL,dNTP 250 μmol/L,Taq酶1.0U,引物0.3μmol/L,模板DNA20ng.扩增程序为:94°C预变性5min;94°C变性1min,51.6°C退火1min,72°C延伸2min,34个循环;最后72°C延伸7min.该反应体系标记点位清晰、稳定、重复性好,适宜三角梅ISSR分析,为应用ISSR技术鉴定三角梅种质资源、分子标记辅助选择育种及其遗传多样性研究奠定了基础.

摘要： 对影响三角梅ISSR-PCR扩增反应的各个参数进行优化,建立适合三角梅的ISSR反应体系:PCR反应体积为20μL,其中10×buffer(含Mg2+)2.0μL,dNTP 250 μmol/L,Taq酶1.0U,引物0.3μmol/L,模板DNA20ng.扩增程序为:94°C预变性5min;94°C变性1min,51.6°C退火1min,72°C延伸2min,34个循环;最后72°C延伸7min.该反应体系标记点位清晰、稳定、重复性好,适宜三角梅ISSR分析,为应用ISSR技术鉴定三角梅种质资源、分子标记辅助选择育种及其遗传多样性研究奠定了基础.

摘要： 本发明公开了一种基于优化小生境遗传算法的熔炼配料方法，包括下述步骤：S1.建立多目标函数，提出各种参数的指标为多约束条件，建立配料优化数学模型；S2.基于差值粒子群优化方法对多目标函数进行加权处理，将多目标模型转化为单目标函数的问题；S3.根据K均值聚类算法把种群分为K个聚类并确定聚类中心；S4.选择、自适应交叉、自适应变异和小生境淘汰操作；S5.判断是否满足终止条件得到最终配料的加入量。本发明针对配料优化中现存的多目标求解难和易陷入局部最优解等问题，对基于优化小生境遗传算法的熔炼配料方法中的多目标函数确定权值、小生境半径和交叉和变异算子这三个过程进行改进，并且有效显著提高配料比的准确度，节约成本。

摘要： 本发明涉及一种面向结构优化的遗传演化拓扑优化的改进方法，属于拓扑优化技术领域。本发明通过在染色体中加入惩罚基因，降低灵敏度计算误差较大单元的移除概率，从而避免非优化解的出现。本发明在迭代过程中监测性能指标PI的变化，当PI低于预设的门槛值PIth时，停止移除挑选的单元，而将这些单元施以惩罚，使其选择概率降低，然后重新作用选择、变异、杂交算子，产生新的需要移除的单元，进行迭代计算。本发明不仅避免了遗传演化拓扑优化算法中单元灵敏度计算误差过大引起的单元误删，而且避免了概率移除过程中某些重要单元的意外删除，避免非优化解的出现，提高了遗传演化拓扑优化算法计算的稳定性。本发明可广泛运用于拓扑优化领域。

摘要： 获得显性分子标记群体遗传多样性和遗传分化参数优化估算的方法：根据输入的显性分子遗传标记，采用Zhivotovsky提出的基于Bayesian统计理论新的估算哑等位基因频率的方法和多种统计方法对多种群体遗传统计量进行群体遗传多样性和遗传分化遗传参数进行优化估算，运用本项方法，可以对动植物以及微生物的显性分子遗传标记数据进行群体遗传多样性和遗传分化等遗传参数进行优化估算，可以降低通过平方根法估算哑等位基因频率来估算群体遗传多样性和遗传分化参数所带来的统计误差。通过本发明计算机程序可以实现上述全部遗传参数的自动分析，大大降低了计算工作量并避免了因手工计算可能带来的计算错误。

摘要： 本发明公开了基于改进遗传算法的双向绿波带优化系统及其优化方法，该系统包括控制参数优化模块、算法改进模块和目标函数优化模块；控制参数优化模块用于对绿灯时长和排队清空时间等参数进行优化并发送到目标函数优化模块；算法改进模块用于对遗传算法初始化进行改进并发送到目标函数优化模块；目标函数优化模块用于根据接收到的控制参数对车辆延误目标进行建模并使用改进的遗传算法进行优化。本发明结合了车辆到达率和驶离率，对车辆排队情况进行分析，将遗传算法和混沌式搜索相结合，解决了遗传算法早熟的限制，提高了交通干道双向绿波带优化的效率。

摘要： 本发明公开了一种基于优化小生境遗传算法的熔炼配料方法，包括下述步骤：S1.建立多目标函数，提出各种参数的指标为多约束条件，建立配料优化数学模型；S2.基于差值粒子群优化方法对多目标函数进行加权处理，将多目标模型转化为单目标函数的问题；S3.根据K均值聚类算法把种群分为K个聚类并确定聚类中心；S4.选择、自适应交叉、自适应变异和小生境淘汰操作；S5.判断是否满足终止条件得到最终配料的加入量。本发明针对配料优化中现存的多目标求解难和易陷入局部最优解等问题，对基于优化小生境遗传算法的熔炼配料方法中的多目标函数确定权值、小生境半径和交叉和变异算子这三个过程进行改进，并且有效显著提高配料比的准确度，节约成本。

摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法的APTEEN路由协议优化方法及其优化装置，该优化方法包括：建立路由协议的能量消耗模型；根据各个节点的适应度一，第一次选取簇头，以确定系统中所有簇的位置；先将当前其他簇覆盖的非簇头节点从当前簇所覆盖的节点中剔除，再根据各个节点的适应度二，在簇内重新选取簇头；计算各个节点的节点度，并在所述能量消耗模型中非边缘节点的节点度不小于一个预设节点度一且边缘节点的节点度不小于一个预设节点度二时，使对应的节点休眠且邻居节点的节点度减1；根据各个节点的适应度三，使相应非簇头节点入簇。本发明延长网络的生存周期以及有效覆盖面积，增强系统的覆盖率，降低了传输能耗、网络尾延性以及冗余数据量的传输。

摘要： 本发明公开了一种基于优化小生境遗传算法的资源调度方法，包括下述步骤：S1.以建立多目标函数和多约束条件为基础，建立资源调度优化数学模型；S2.基于权值粒子群算法对多目标函数进行加权处理，将多目标模型转化为单目标函数的问题；S3.根据K均值聚类算法把种群分为K个聚类并确定聚类中心；S4.选择、自适应交叉、自适应变异和小生境淘汰操作；S5.判断是否满足终止条件得到最终资源调度方式。本发明针对资源调度中现存的多目标求解难和易陷入局部最优解等问题，对基于优化小生境遗传算法的资源调度方法中的多目标函数确定权值、小生境半径和交叉和变异算子这三个过程进行改进，并且有效显著降低资源调度方式的成本并且降低加工时间。

摘要： 基于遗传优化算法的光学产品模型优化方法及系统包括：对仿真模型结构参数进行多组数值初始化，建立编码机制；将热载荷加至仿真模型中得到温度场分布信息；将结构载荷和温度场分布信息加至仿真模型中得到各个面型位移；据各个面型位移进行曲率拟合；对仿真模型进行光学分析获取成像质量评价分析结果；将各个面型的位移、拟合后光学曲率、成像质量评价分析结果代入评价指标代价函数获得性能评价指标；从多组性能评价指标中选出最优；判断最优性能评价指标是否满足要求，若是结束，否则最优性能评价指标对应结构参数作为新父代，对新父代编码；基于新父代遗传交叉产生新子代，对新子代解码获取更新结构参数；基于更新结构参数更新光学产品仿真模型。

摘要： 本发明公开了一种适用于结构优化设计的独立基类自适应遗传优化算法，根据解集种群计算初代解集种群的适应度；计算每个基类种群的初始优化效率；以每个基类优化效率作为该基类在轮盘赌选择中的适应度函数，根据轮盘赌选择下几代或者几十代中的最优基类并给它赋予较高的交叉概率以及变异概率，其他基类则作为次等基类赋予较低的交叉概率以及变异概率进行缓慢进化；经过几代或者几十代后，计算当前最优基类的在此次进化中的优化效率，并将该优化效率与次等基类的优化效率进行下一次的基类轮盘赌选择，一直循环，直到满足条件，寻找到最优个体，退出循环。本发明针对结构优化变量多，耦合度大的问题，提出了独立基类的解耦方法，具有较好的实用性。

摘要： 基于遗传优化算法的光学产品模型优化方法及系统包括：对仿真模型结构参数进行多组数值初始化，建立编码机制；将热载荷加至仿真模型中得到温度场分布信息；将结构载荷和温度场分布信息加至仿真模型中得到各个面型位移；据各个面型位移进行曲率拟合；对仿真模型进行光学分析获取成像质量评价分析结果；将各个面型的位移、拟合后光学曲率、成像质量评价分析结果代入评价指标代价函数获得性能评价指标；从多组性能评价指标中选出最优；判断最优性能评价指标是否满足要求，若是结束，否则最优性能评价指标对应结构参数作为新父代，对新父代编码；基于新父代遗传交叉产生新子代，对新子代解码获取更新结构参数；基于更新结构参数更新光学产品仿真模型。