基于遗传算法的装备维修方案多目标优化

针对装备维修方案规划的特点,构建了以维修费用最低和作战能力最大的多目标装备维修方案优化模型,并提出针对该模型求解的改进多目标遗传优化算法。在遗传算法设计中,为保证解集的均匀性和多样性,避免过早收敛,建立了随机权重适应度函数,引入精英保留机制和小生境技术,通过实例对该模型的求解进行了验证。仿真结果表明,所构建的模型合理可行,算法运行高效,为部队装备维修方案的制定提供了一定的借鉴。     

基于支持向量机的制造系统静态复杂性综合模型研究

制造系统复杂性对优化制造系统结构设计、提高制造系统的生产效率具有非常重要的意义.然而目前对静态复杂性及动态复杂性影响因素复杂性及其测度的研究较多,对于如何将这些分因素复杂性进行综合得出综合复杂性的研究较少,这直接影响了复杂性研究结果的准确性。鉴于此,引入擅长处理小样本数据的支持向量机对制造系统静态复杂性进行综合,用遗传算法对其参数进行寻优,对模型的有效性进行了验证,结果说明方法的实用性与科学性较强.     

应用单亲遗传算法进行大规模UCAVs任务分配

在应用GA求解大规模无人作战飞机(UCAVs)任务分配这个典型组合优化问题时,需要使用描述问题直观的序号编码方式,但由于传统的交叉、变异算子操作复杂,因而进化效率不高.针对上述的不足,提出了一种单亲遗传算法,采用序号编码,使用基因换位等遗传算子,简化了遗传操作.通过对单亲遗传算法、传统遗传算法求解该问题所得的结果作了详细的比较,证明了单亲遗传算法在寻优效率上的优越性.     

遗传算法在装备调拨辅助决策中的应用

利用遗传算法求解装备调拨中的路径优化问题和运输装载问题,并利用MATLAB进行了实例仿真,对装备调拨的辅助决策具有积极的意义。     

基于遗传算法的战时维修保障系统优化研究

分析了战时维修保障系统的结构功能,给出了维修保障系统的解析模型,提出了维修保障系统的可控参数及指标;为了使维修保障系统发挥最佳效能,以最小二乘准则作为系统的优化准则,建立了维修保障系统的优化模型,采用遗传算法对优化模型进行求解,给出了计算方法,并以计算实例验证了方法的可行性。     

基于优化遗传算法的软硬件划分方法

针对软硬件划分问题,研究了一种优化的遗传算法,提出硬件倾向度的概念,用于遗传算法初始群体的生成,减少了初始解的随机性和搜索的盲目性;在遗传算法过程中,使交叉变异概率随着遗传过程由大变小,保证早期具有较大的搜索空间,后期又能保留较好的解,使用动态结束条件自适应结束遗传算法。与对比算法相比,该算法的效率较高,且在大规模问题求解上能够获得更优解。     

基于遗传算法的导管-气室系统参数优化研究

导管-气室系统可以引发水力共振,提高脉冲射流的强度。影响水力共振的 主要因素有导管长度、导管内径、喷嘴出口内径、调制频率和气室初始容积等,采用搜寻的方 法无法获得最优解。遗传算法具有隐合并行性和全局解空间搜索的特点,利用遗传算法能 有效地对导管-气室系统的主要参数进行优化设计,获得最优解来指导实验装置的设计。     

基于预配装思想的物资混装配载优化策略

提出了一种基于预配载思想的装备物资混装配载策略,并应用模糊聚类和混合智能算法进行了实例仿真。研究对于组合优化策略在装备保障信息化系统建设中的应用具有积极意义。     

基于GP的计划生成方法

针对计划生成的计算复杂性和传统遗传算法在求解组合问题时的低效率,结合任务策略提出了一种基于遗传程序设计的计划生成方法。利用业务活动域的任务策略知识来指导遗传操作,减少了完全随机遗传操作造成的无效操作,并且在进化过程中使高阶模式和低阶模式获得共同的进化机会,提高了遗传算法的效率。     

果蝇算法和5种群智能算法的寻优性能研究

截止到目前为止进化式算法主要有遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫算法、粒子群算法.这些算法已经被广泛地用于寻优,但都有各自的缺点,导致其不易被用于解决实际问题.某学者提出了一种新群智能算法——果蝇算法.对该算法的起源进行分析,并将该算法与其他算法对比,通过仿真分析各个算法寻优性能.重点分析果蝇算法的寻优性能,得出果蝇算法简单、参数少、易调节、计算量小、寻优精度较高,从而较容易被用于解决实际问题,对于复杂问题算法可能不稳定.指出该算法的缺点,提出应改进的地方,对其应用前景作了概括.