基于改进遗传算法的油料调拨优化

为实现油料快速调拨运输，利用改进的遗传算法求解油料调拨优化问题，采用了一种受贪婪算法启发的新的交叉算子和变异算子，对比模拟退火算法等其他算法而言，具有较好的鲁棒性，能很好地解决油料调拨运输过程中多任务多地点的油料调拨运输问题。     

新算法在划船和伪划船效应中的应用

划船效应补偿是高精度捷联惯导系统解算的重要环节。通过研究其误差特性,推导了新的通用划船效应补偿公式。同时提出了角振动环境中伪划船效应的存在,对伪划船效应的产生原因、表达方式以及对捷联惯导系统的影响进行了分析。对新的补偿算法在划船效应和伪划船效应下进行了仿真试验。     

基于改进遗传算法的平流层飞艇定点悬停控制(英文)

平流层飞艇定点悬停控制是飞艇应用领域的关键技术。该控制问题可以转化为非线性多目标优化问题来求解。遗传算法是解决现代非线性多目标优化问题的一种重要方法。但是基本遗传算法在解决定点悬停飞艇实际控制问题时,具有易陷入局部最优解、在遗传进化过程中随机性较强、搜索效率低下及耗时多等缺陷。通过借鉴并行遗传算法、模拟退火算法和向量评价遗传算法的基本思想,在基本遗传操作中添加切断算子和拼接算子,设计一种改进遗传算法来改善上述缺陷。仿真结果表明该方法是有效可行的。     

基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。     

流域变换的串行与并行策略研究

流域变换是数字形态学中用于图像分割的一种经典方法,其并行化问题成为近年来研究的重点。首先给出了流域变换的数学模型,并归纳列举了几种离散情况下的形式化定义;其次分类总结了近年来流域变换串行算法研究的新进展,从而在此基础上重点讨论了相应的并行化策略。详细分析了设计并行流域算法需要考虑的几个问题;并比较评价了现有并行算法的性能特点,得出了一些结论;最后提出了有待进一步研究的问题。     

基于遗传算法的观察所优化配置

文章研究了三维地形中的观察所优化配置问题,结合观察所实际情况,给出了利用遗传算法进行观察所优化的计算方法,并编制了计算机应用程序.计算机模拟实验表明,文中采用的算法能综合考虑多种因素,所得结果合理、准确,并且具有较高的效率.     

Short‐term capacity allocation problem with tool and setup constraints

We consider a short‐term capacity allocation problem with tool and setup constraints that arises in the context of operational planning in a semiconductor wafer fabrication facility. The problem is that of allocating the available capacity of parallel nonidentical machines to available work‐in‐process (WIP) inventory of operations. Each machine can process a subset of the operations and a tool setup is required on a machine to change processing from one operation to another. Both the number of tools available for an operation and the number of setups that can be performed on a machine during a specified time horizon are limited. We formulate this problem as a degree‐constrained network flow problem on a bipartite graph, show that the problem is NP‐hard, and propose constant factor approximation algorithms. We also develop constructive heuristics and a greedy randomized adaptive search procedure for the problem. Our computational experiments demonstrate that our solution procedures solve the problem efficiently, rendering the use of our algorithms in real environment feasible. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005     

基于遗传算法的信息系统安全技术方案

组织如何制定优化的信息安全技术方案以降低脆弱性对其信息系统的威胁,是信息安全管理领域的关键问题。在描述信息系统安全技术方案决策模型的基础上,提出了一种求解信息系统安全技术方案优化问题的自适应遗传算法,使得组织能以最少的方案实施费用最大限度地处置脆弱性,并以实例说明了该算法的有效性。     

基于GA-PSO的目标分配问题研究

防空作战中的目标分配问题属于NP完全问题,在综合考虑火力单元作战效能和防御效能的基础上,引入火力单元综合有利度,建立了一种用于大规模多火力单元对抗多轮次目标的静态目标分配模型,给出了基于GA因子的改进PSO算法,并将算法应用于目标分配模型的求解,通过VC 6.0编程和计算机仿真验证了模型的可行性和算法的有效性.     

基于遗传算法的跳频通信侦察技术

为了识别跳频序列,提出了采用遗传算法并结合跳频信号特点来完成跳频序列的分析与重组,从而实现跳频信号的侦察。在采用传统遗传算法的基础上,针对序列特点提出了5种改进手段,从而大大提高了算法的效率和可用性。最后利用采样的语音信号,对分析与重组过程进行模拟来验证算法的可行性。