提高用电效率的智能配电网协调规划技术探讨

本文研究了智能配电网的发展模式,通过将传统配电网与有分布式电源加入的智能配电网进行比较,得出分布式电源并网对规划模型的影响。考虑分布式电源的配电网扩展规划,运用智能算法得出可以满足负荷增长需要的系统最佳增容方案。在现有电力网络布点规划基础上,合理加入分布式电源,提高用电效率。最后辅以遗传算法算例说明提高用电效率的可能性。     

基于新编码单亲遗传算法的文件存储问题

文件存盘为典型的一维装箱问题.本文主要根据软盘容量固定,文件不可压缩等约束条件,将文件存储状况与软盘使用状况简化为0-1函数,设立最优解的目标函数,进行组合优化,并依据FFD算法、简单遗传算法、混合遗传算法和单亲遗传算法等思想,并进一步提出了一种新的编码方法,对数据进行处理,分别得出不同模型下使用软盘最少的方案.     

基于WEB的通用智能考试系统的设计

介绍了一种基于Web的通用智能考试系统的设计思想及设计方案。该系统为学习者提供在局域网或远程网上实现对某一学科的主要知识点进行复习和测试的学习环境,为教师提供生成试卷、评价分析学生成绩的工具,并对实现网上考试系统的部分关键技术进行了分析,提出解决方案。     

基于改进小波神经网络的中国天然气消费量多情景预测研究

天然气是人民生活和工业生产的一种主要能源,随着天然气使用的逐步推广和天然气消费量的快速增长,正确合理地对天然气消费量进行预测有着重要而深远的意义。利用灰色关联度分析法筛选出影响天然气消费量的六个主要因素——人均GDP、天然气生产总量、居民消费水平、用气人口、城镇化率和管道运输长度,在此基础上提出了基于遗传算法优化的小波神经网络预测模型,以1995-2013年中国天然气消费量的统计数据为例对预测模型进行训练和检验,并将该预测方法与传统BP网络、小波神经网络预测方法作对比,预测结果表明,该方法的预测精度更高。遗传算法和小波神经网络相结合的预测方法,可以科学预测我国未来年份的天然气消费量,有效地提高了预测精度,为天然气行业的发展提供理论依据和实证支持。     

基于两层架构协调的应急物资分配与车辆调度集成优化方法

针对突发事件下的应急物资调运问题，考虑了多个地区同时受灾以及多个出救点需要对其进行救灾并且各出救点的运力有限的情况，以最小化总的车辆运输费用，最大化救灾效率、各受灾点的救灾满意度，以及各受灾点得到救助的公平性为目标，建立了该问题的多目标混合整数非线性规划模型，并提出了一个基于两层架构协调的迭代式遗传算法进行求解。基于仿真数据的实验结果证明了所提出的模型和算法的有效性。     

网上考试系统自动组卷功能实现

自动组卷是网上考试系统中题库系统必须具备的核心功能，主要难题是怎样保证生成的试卷能最大程度地满足用户的不同需要，并且具有随机性、科学性、合理性，尤其在网络考试环境下，用户对组卷的速度要求较高，因此选择一种高效、科学、强壮的算法是自动组卷的关键。本文提出的改进遗传算法很好的实现了自动组卷的功能。     

基于遗传算法的最小流量阀自适应控制器的研究

目前很多最小流量阀的控制系统是非线性、有时滞且存在时变，虽然静态时控制系统经整定后是稳定的，但热态实际运行时，常常会出现振荡。本文提出了遗传算法优化自适应控制器的方法，与响应曲线法和Ziegler-Nichols法得到的PID参数仿真比较表明，遗传算法优化的自适应控制器应用于最小流量阀控制器参数优化是可行和有效的。     

基于无交叉遗传算法的物流车辆路径问题研究

设计并实现了一种求解基本车辆路径问题的无交叉遗传算法,阐述了无交叉遗传算法求解物流车辆路径问题的关键技术,包括编码方案、初始种群生成方案、适应度函数、种群选择方案和变异操作等;并对比了使用目标函数倒数法和目标函数做差法构造适应度函数时的求解效果。实验结果表明,给出的无交叉遗传算法在求解车辆路径问题上具有良好的性能。     

军事物流中铁路输送装载地域分配问题研究

根据装载地域分配影响因素,建立了装载地域分配的数学模型,并分析了装载地域分配组合优化问题的复杂性,同时设计了遗传算法对问题进行求解。     

基于遗传算法的城际客运专线列车开行方案研究

分析城际客运专线列车开行方案的特点。以旅客时间消耗最小为目标，建立城际客运专线旅客列车开行方案的最小费用流模型。根据模型的特点，设计相应的遗传算法，并对遗传算法的适应值函数、算法步骤和算法复杂度进行分析。分析结果表明，该算法是一个收敛于全局最优解的近似有效算法。