基于量子蚁群算法的VRPTW研究

深入研究带时间窗的配送车辆路径问题,建立贴合实际情况的VRPTW模型,并且针对建立的模型,将量子计算的理念与方法融入蚁群算法,改进后的算法更加科学地初始化蚂蚁的位置,使蚂蚁有更大可能性地寻找到最优路径。在搜索的过程中添加量子比特启发式因子,使用局部信息素更新和全局信息素更新相结合的信息素更新方式,全局信息素更新添加了量子旋转门的新模式。并使用2-opt搜索对结果进行进一步的探索,扩大搜索的范围,增加了得到最优解的概率。使新建立的量子蚁群算法能够实现对模型更加高效的求解。     

永磁磁通控制型混合励磁开关磁阻优化设计

针对开关磁阻电机低功率密度和低材料利用率的问题,为了进一步优化电机的转矩特性,将永磁体应用在开关磁阻电机之中,设计了一台三相12/10极永磁磁通控制型混合励磁开关磁阻电机。在分析该电机结构和工作原理的基础上,采用电机设计理论对该电机进行结构设计,并且采用有限元软件进行仿真。在瞬态场条件下验证了该模型的正确性,在稳态场条件下仿真得到电感特性曲线、磁链特性曲线和转矩特性曲线,建立了精确的非线性模型。仿真结果表明该电机的转矩特性得到了明显提高。最后,采用遗传算法对电机主要结构参数进行了多目标优化设计,进一步提高了该电机的平均转矩并降低其转矩脉动。     

基于偏随机秘钥遗传算法的舰船驻泊方案决策

军港码头需要在舰船抵达泊位时提供保障服务,受码头自身的驻泊条件和保障设施限制,舰船往往需通过多次泊位移动来满足多种保障服务需求,移泊不仅延长了舰船的在港时间,同时也将造成保障资源的额外消耗。为提高舰船运转率,减少移泊事件发生,构建了舰船驻泊的混合整数规划模型,并通过典型算例,釆用偏随机秘钥遗传算法进行优化计算,最终得到最优的舰船驻泊方案。所得到的结果与现有的舰船调度方法进行分析对比,并对计算结果进行了敏感性分析,为军港的舰船驻泊以及保障服务提供了决策依据。     

采用遗传算法的弹托迎风窝结构设计

针对一体化弹丸弹托易分离性和轻质化的设计要求,构建弹托迎风窝参数化外形模型,基于激波和膨胀波理论建立弹托气动力计算模型;以弹托分离加速度和弹托质量综合最优为目标函数,采用遗传算法对弹托迎风窝的外形参数进行优化设计,从而得到弹托迎风窝的优化外形。以中口径尾翼稳定脱壳穿甲弹的弹托设计为例,采用提出的优化设计模型对其迎风窝结构进行优化设计,并采用基于动网格技术的弹托分离仿真模型验证其最优性。仿真结果表明：所提优化模型能够得到最优的弹托迎风窝结构;针对现有的中口径尾翼稳定脱壳穿甲弹,可进一步对其弹托结构进行优化,以提高其分离快速性。     

基于改进遗传算法的多无人机航路规划方法

在分析多无人侦察机任务需求、限制以及特性等要素基础上,建立了多无人机航路规划优化模型。以航程作为性能指标,将多无人机侦察多目标航路规划转化为多旅行商问题。通过对多旅行商问题特点分析,采用遗传算法基本思想,对编码和适应度函数以及操作算子进行合理设计,并改进了交叉和变异操作算子以取得更好优化结果。仿真结果表明所提算法的合理性和有效性。     

一种利用精英保留改进的量子遗传算法

针对量子遗传算法的"早熟"现象,在多峰值函数的寻优中,提出了基于精英的量子遗传算法。该算法不仅考虑函数值与当前最优值的关系,还考虑函数值所对应的自变量与当前最优值所对应自变量的关系。仿真实验表明,该算法对于多峰值函数具有很好的寻优能力。     

遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用

对遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用进行了探讨,切削温度回归模型辨识的实例表明,该方法是有效的.     

计算机辅助加工工件变形分析方法研究

为迅速、准确、合理地确定切削加工的工艺参数 ,将有限元方法、人工神经网络和遗传算法运用于计算机辅助加工工件变形分析中。通过合理的系统设计 ,实现了对工件切削加工变形量的准确预报和对加工参数的正确优化。实际生产证明 ,采用本方法优化确定加工参数 ,达到了预期的迅速、准确、合理的目标 ,有效地降低生产成本 ,提高生产率     

基于遗传算法的目标分配问题研究

通过对地空导弹部队射击指挥中目标分配问题的分析,建立了目标优化分配数学模型。在此基础上,给合遗传算法对模型进行求解。通过在具体实例中的应用表明,采用遗传算法为有效地解决这一复杂组合优化问题提供了一种新途径。