有时间约束的非满载车辆调度问题的启发式改进算法

非满载的车辆调度问题可以看作是有容量限制的TSP问题,本文通过对TSP问题的C-W算法进行改进,从而找到了非满载、有时间约束的VRP问题求解的途径,并通过8个客户的实例进行验证,可以找到满意解。     

基于改进遗传算法的PID参数整定研究

为了克服传统PID控制参数整定难的问题,采用遗传算法优化PID参数,以编码方式、选择策略、交叉变异概率等多种改进方式相结合来改进遗传算法,并对改进算法和传统Z-N整定法在MATLAB上仿真,仿真结果表明改进遗传算法能快速平稳地跟踪输入,极大地改善了控制系统的动态性能,控制效果明显优于传统Z-N整定法。     

基于改进遗传算法的冷链物流配送路径优化

随着我国居民消费结构的不断转变,冷链物流的需求日益增加,为了实现低碳经济环境下的冷链物流运行低成本、低消耗,本文提出了基于冷藏车运输成本、货损成本、惩罚成本等多目标优化模型,提出了一种改进型烟花遗传算法IFWGA。该算法中设置了两种步长的动态变异算子。根据迭代次数控制变异算子动态切换,加快算法的收敛速度,提高算法的搜索精度。仿真实验结果表明：所提出的IFWGA算法的收敛速度较快,变异算子设置较为合理,求解质量较高。最后通过算例发现改进后的遗传算法求解的配送路径会使得成本和货损均得到明显减少,并检验了改进后算法的有效性和可行性,以期为遗传算法的改进以及路径优化问题提供理论支撑。     

遗传算法在数字图像分割中的应用

为了快速准确地确定图像的最佳分割阈值,提出了一种改进的遗传算法.该算法通过完善选择机制、引进父子竞争机制和使用二元变异算子进行变异操作,有效地解决了遗传算法的收敛速度慢和种群过早成熟的问题.     

一种改进重采样的粒子滤波算法

粒子滤波算法中重采样是解决粒子退化的一种重要方法,但重采样会导致粒子多样 性的损失。针对这一问题,对基本重采样算法进行了改进。改进算法首先按基本重采样思想 找到权值大的粒子进行复制,然后借鉴遗传算法进行交叉和变异操作,其中变异由变异尺 度因子和粒子集的均值来实现。利用改进重采样的粒子滤波算法对经典纯方位目标跟踪问题 进行了仿真,仿真结果表明,改进算法具有更好的跟踪精度。     

改进的遗传算法在物流配送中的应用

我们在物流配送系统的研究中,对物流配送的数学模型以及所采用的算法进行了深入的探讨,并取得了一定的成果。遗传算法的改进,一定程度上避免了早熟现象的发生,提高了遗传算法用于求解物流配送问题的效率。     

基于改进遗传算法的库存与配送系统联合优化研究

库存与配送联合优化可以提高物流运作效率,有效降低成本,本文基于供应商管理库存构建了一个但供应商对多零售商配送模型,并结合C—W算法,对遗传算法进行改进运用于构建的模型求解,实例验证说明了改进算法对库存一配送问题求解的有效性。     

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准遗传算法易发生成熟前收敛和收敛速度过慢的缺点,提出了保护优秀个体、引入外来移民以及采用自适应交叉和变异算子等改进策略。综合分析了它们对算法收敛性的影响。应用改进遗传算法对PID控制器参数进行优化设     

基于遗传算法的旅游线路规划研究

本文针对当前重点关注的旅游路径规划问题,综合利用图论和智能算法的相关理论,通过建立TSP数学模型和使用遗传算法对问题进行求解,得到了遍历30个景点的时间最短、总距离最短的旅游路径。结果表明该方法具有较好的有效性和实用性。     

基于改进遗传算法的农产品配送路径优化研究

以第三方物流企业为视角,在保证配送质量最高的情况下,将配送成本最低作为优化目标,构建多目标农产品配送路径优化模型。针对此类NP问题,结合改进的遗传算法,在Matlab2015环境下设计仿真实验。结果表明,改进的遗传算法在解决此类问题时,可行解能够快速收敛到帕累托最优,同时证明了模型和算法的科学性。     

含分布式电源配电网的无功优化

提出了基于改进遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化方法。构建了包舍分布式发电系统的配电网无功优化数学模型，采用改进遗传算法对分布式发电的无功功率给定进行了优化矗通过算例仿真结果，说明所设计的改进优化算法在减少功率损耗和提高电压质量上的有效性和正确性。     

一种基于实数编码遗传算法的常模盲均衡

盲均衡可以看作代价函数优化问题。为了改进经典常模算法的性能,研究了利用实数编码遗传算法的常模盲均衡,把均衡器系数向量作为遗传算法的决策变量,采用轮盘赌选择和精英保留策略相结合的混合选择算子、算术交叉算子和非均匀变异方式,经过一系列的遗传操作,搜索到适应度值最高的个体,即均衡器的最优系数。计算机仿真结果证明了算法具有收敛速率快、能够搜索到全局最优解等特点。     

基于遗传算法的圆形天线阵波束成形算法

将基于GA(遗传算法)的波束成形算法应用于二维圆形天线阵,研究了算法在解决抑制多个窄角度强干扰问题时的性能;同时提出了一种改进的二进制编码方法,该方法引入了若干参数用以方便地控制解的精度和搜索空间。仿真结果表明,算法可以使得天线阵在主波束对准有用信号的同时,有效地抑制多个强干扰。文中建立的模型适用于卫星通信抗空间恶意干扰问题。     

遗传算法求解WebGIS环境下的TSP问题

TSP问题茁物流配送、选址等领域普遍存在，是当前相关领域研究的热点问题。本文提出在WebGIS环境下，利用遗传算法表求解该问题．首先，针对WebGIS数据，以实际地标经纬度信息作为初始点，提取路网拓扑结构，然后使用遗传算法采求解哈密顿路开最终给出优化路径。实验结装表明提出的方法具有良好的实际应用效果。     

论不可微函数的一种混合遗传算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法。     

基于改进遗传算法的客户购买行为聚类

针对电子商务客户购买行为,构建客户——商品矩阵,度量客户购买行为相似度。基本遗传算法存在一定的缺陷,本文提出一种改进的混合并行遗传算法,结合k-means算法的高效性和局部搜索能力,以及并行遗传算法的全局优化能力,并运用该算法对客户购买行为聚类。实验结果表明该方法在客户行为聚类应用中具有较高的效率和精确度。     

遗传算法与模糊方法结合在电梯群控中应用

本文提出了一种基于改进遗传算法的群控多目标优化调度方法。对乘客候梯时间，乘梯时间，拥挤度和电梯系统运行能耗等多个控制目标进行优化。改进遗传算法由模糊控制与遗传算法组和构成，在遗传操作过程中采用首位存放策略。采用MATLAB编写通用性仿真程序，在给定建筑物参数和电梯配置参数条件下，对调度算法进行仿真，数值结果表示该方法是有效的，可行的。     

基于模拟退火算法的物流配送车辆调度问题研究

在详细分析遗传算法的局限性的基础上,构造了一种基于遗传算法和模拟退火算法的、用于求解车辆路径问题的退火遗传算法．GA和SA的结合,使得串行搜索成为多点并行搜索,混合算法的搜索行为可通过控制温度参数加以控制,且理论上GA并不影响平稳分布,因此鲁棒性必将提高。     

基于模拟退火算法的旅行售货员问题

本文用模拟退火算法对求解旅行商问题（TSP）作了一定的研究，采用了两种抽样方式，并对其进行了分析计算。通过实验表明：在满足模拟退火算法全局收敛性的情况下，子排列反序并移位抽样方式对求解NP完全问题是非常有效的。     

基于分层策略的机器人视觉导航

本文针对机器人视觉导航系统中彩色图像匹配的特点,对序贯相似性检测算法进行了改进,引入自适应遗传算法,同时,采用了粗——精匹配相结合的分层搜索策略。改进后的算法,在不失匹配精度条件下,可提高图像匹配速度,从而满足机器人视觉导航的实时性要求,同时具有较好的鲁棒性。