遺傳算法的建筑材料聯(lián)合庫存優(yōu)化

傳統(tǒng)的項目進(jìn)度一維優(yōu)化擴展至有偏好的二維目標(biāo)（進(jìn)度、成本）優(yōu)化,同時將成本優(yōu)化目標(biāo)分解為項目成本大小以及資源均衡度從而構(gòu)成三維目標(biāo)優(yōu)化,將無資源約束的環(huán)境擴展至資源約束下的復(fù)雜環(huán)境,將局部搜索優(yōu)化領(lǐng)域擴展至全局范圍內(nèi)的優(yōu)化.在內(nèi)容上,先對項目的單目標(biāo)優(yōu)化管理理論進(jìn)行詳盡研究并指出其現(xiàn)實的局限性,同時提出了智能啟化式方法-遺傳算法在資源約束下項目管理優(yōu)化方面的優(yōu)勢.在此基礎(chǔ)上本文構(gòu)建了基于三維目標(biāo)偏好的項目管理優(yōu)化仿真模型,解決了項目管理優(yōu)化理論中最為重要的兩大問題：資源約束下的項目進(jìn)度優(yōu)化以及資源約束下的三維目標(biāo)（項目進(jìn)度、項目成本以及資源均衡度）的優(yōu)化問題.為了驗證此模型對以上問題的有效性,本文應(yīng)用matlab仿真技術(shù)進(jìn)行仿真模擬并與傳統(tǒng)方法做比較,從結(jié)果可以看出遺傳算法能夠更好的解決此類問題.

針對施工網(wǎng)絡(luò)計劃中的工期成本優(yōu)化問題,采用遺傳算法對施工項目工期成本優(yōu)化問題進(jìn)行探討,以解決工程中不確定因素的問題,且優(yōu)化結(jié)果更精確。

基于遺傳算法建立了面向工程項目的資源優(yōu)化模型。通過在模型中構(gòu)造一個能反映“資源分配”和“資源均衡”兩方面優(yōu)化程度的適應(yīng)度函數(shù),并在復(fù)制操作中,對群中個體先進(jìn)行分類再選擇復(fù)制,有效地解決了多種資源的綜合優(yōu)化問題。給出了利用遺傳算法對資源優(yōu)化問題的求解設(shè)計思路,闡述了算法的實現(xiàn)流程,并通過實例驗證了該模型的可行性。

將基于實數(shù)編碼的加速遺傳算法(raga)應(yīng)用于多孔變徑管優(yōu)化設(shè)計中,解決了設(shè)計中多維參數(shù)尋優(yōu)問題,避免了傳統(tǒng)方法早熟、提前收斂以及易陷入局部最優(yōu)等弊端。在固定管道式噴灌系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計中應(yīng)用,求解出多孔變徑管的最優(yōu)管徑、管長等多維參數(shù),效果較好,為該方面研究提供了一種新的優(yōu)化求解方法

為解決最短路線動態(tài)規(guī)劃的維數(shù)障礙及模式欺騙性問題,提出了一種數(shù)組鏈染色體編碼方式及基于自適應(yīng)性變異概率和模擬退火懲罰函數(shù)法的適應(yīng)性遺傳算法(aga),仿真測試驗證了該算法的有效性.針對某發(fā)動機殼體制造工藝流程優(yōu)化問題,采用質(zhì)量功能展開法得到了各工藝方案的價值,以工藝路線的總價值最大為目標(biāo)函數(shù)、總成本為約束條件,采用aga得到了一條最佳工藝路線.

提出一種改進(jìn)的遺傳算法用于解決公路工程項目工期、成本和質(zhì)量的多目標(biāo)優(yōu)化問題。闡述了算法設(shè)計思路和流程步驟,給出了染色體結(jié)構(gòu)和編碼設(shè)計。改進(jìn)的交叉操作則考慮了子種群內(nèi)部交叉和子種群群間交叉兩種方式。通過實例仿真計算,驗證了該算法對工程項目多目標(biāo)優(yōu)化問題的可行性和有效性。

提出一種離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計的單向搜索算法并與標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法結(jié)合成混合遺傳算法,即發(fā)揮了單向搜索算法省時、高效、局部搜索能力強的特點,又發(fā)揮了遺傳算法全局性好的特點.算例結(jié)果表明,該方法能直接計算具有應(yīng)力約束和截面尺寸約束的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題,也能處理同時具有穩(wěn)定約束和位移約束的多工況、多約束、多變量的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題.這種混合遺傳算法優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和單向搜索算法,是兼二者之長,棄二者之短的高效的理想優(yōu)化設(shè)計方法.

提出一種離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計的單向搜索算法并與標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法結(jié)合成混合遺傳算法,即發(fā)揮了單向搜索算法省時、高效、局部搜索能力強的特點,又發(fā)揮了遺傳算法全局性好的特點·算例結(jié)果表明,該方法能直接計算具有應(yīng)力約束和截面尺寸約束的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題,也能處理同時具有穩(wěn)定約束和位移約束的多工況、多約束、多變量的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題·這種混合遺傳算法優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和單向搜索算法,是兼二者之長,棄二者之短的高效的理想優(yōu)化設(shè)計方法·

由于現(xiàn)階段對資源的均衡操作大都側(cè)重于對工期-資源同時優(yōu)化,很少涉及質(zhì)量和成本,所以這里提出了一個兩階段優(yōu)化模型,第一階段是基于工期、質(zhì)量和成本三個目標(biāo)為非線性關(guān)系,建立三個目標(biāo)的綜合優(yōu)化模型;第二階段是從上階段對所得到的非劣解中由決策者選擇一個或多個滿意的解輸入到本階段進(jìn)行資源均衡優(yōu)化,兩階段均用遺傳算法求解,最后通過一個實例證明了兩階段模型的可行性與優(yōu)越性.

提出一種離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計的單向搜索算法并與標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法結(jié)合成混合遺傳算法,即發(fā)揮了單向搜索算法省時、高效、局部搜索能力強的特點,又發(fā)揮了遺傳算法全局性好的特點。算例結(jié)果表明,該方法能直接計算具有應(yīng)力約束和截面尺寸約束的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題,也能處理同時具有穩(wěn)定約束和位移約束的多工況、多約束、多變量的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題。這種混合遺傳算法優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和單向搜索算法,是兼二者之長,棄二者之短的高效的理想優(yōu)化設(shè)計方法。

目的解決高層建筑結(jié)構(gòu)風(fēng)振控制中mr阻尼器的優(yōu)化布置問題.方法首先建立風(fēng)荷載作用下受控結(jié)構(gòu)的力學(xué)模型和運動方程,然后根據(jù)其特點建立基于遺傳算法的風(fēng)荷載作用下結(jié)構(gòu)體系的mr阻尼器優(yōu)化布置分析模型,并引入加權(quán)函數(shù)考慮結(jié)構(gòu)的安全性和經(jīng)濟(jì)性,得到不同標(biāo)準(zhǔn)下的阻尼器優(yōu)化方案.結(jié)果結(jié)合某12層鋼筋混凝土框架結(jié)構(gòu)的算例,考慮3種不同決策情況:安全性和經(jīng)濟(jì)性同等重視、側(cè)重于安全性和側(cè)重于經(jīng)濟(jì)性,分別給出建議的最優(yōu)布置方案.結(jié)論應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行高層建筑中mr阻尼器的優(yōu)化布置,可以得到經(jīng)濟(jì)而有效的結(jié)構(gòu)控制設(shè)計方案.

我國水電資源豐富,梯級水電協(xié)調(diào)優(yōu)化是提升水電運行效益的重要方法。梯級電站在時滯特性、水能轉(zhuǎn)換特性和發(fā)電能力特性等方面均為復(fù)雜的非線性約束關(guān)系,梯級水電協(xié)調(diào)優(yōu)化問題在數(shù)學(xué)上也是一個復(fù)雜的非線性規(guī)劃模型。為此研究了梯級水電協(xié)調(diào)優(yōu)化中的非線性約束項,構(gòu)建了時序協(xié)調(diào)的梯級水電聯(lián)合優(yōu)化模型；并進(jìn)一步結(jié)合模型非線性特點,對傳統(tǒng)遺傳算法進(jìn)行改造,提出了適應(yīng)梯級水電優(yōu)化的改進(jìn)量子遺傳算法；最后基于我國某流域梯級水電數(shù)據(jù)構(gòu)造算例,驗證了方法的有效性。

標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法在求解無約束優(yōu)化問題時得到了成功的應(yīng)用,但是多數(shù)的工程實例為約束優(yōu)化問題.目前引入懲罰函數(shù)思想的遺傳算法是解決約束優(yōu)化問題最常用的方法,但是使用此方法時參數(shù)的設(shè)定較為困難.從避免這個困難和提高算法本身性能的角度出發(fā),構(gòu)造了一種新的算法.首先對非可行個體進(jìn)行修正,把約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題;其次,采用了擴大搜索空間選擇較優(yōu)個體的交叉算子,增強了全局搜索能力;最后,在部分較優(yōu)個體附近采用了局部搜索策略,提高局部搜索能力.通過對2個工程優(yōu)化實例的求解說明了算法的有效性.

大慶油田物資公司建筑材料分公司主要負(fù)責(zé)建筑材料的采購和供應(yīng)工作,在實際工作中,建筑材料的采購與庫存關(guān)系到油田建設(shè)的進(jìn)程,以及占用資金情況。本文簡要分析了該現(xiàn)狀,并創(chuàng)造性的提出了解決辦法,使建筑材料的采購與庫存達(dá)到最佳的比例,既能夠滿足現(xiàn)實需要,又不占用大量資金。

本文基于matlab遺傳算法,研究了復(fù)合材料層合板階梯式挖補修理的參數(shù)優(yōu)化問題。利用有限元分析軟件msc.patran/nastran,建立了層合板階梯式挖補修理結(jié)構(gòu)的三維有限元分析模型,通過計算得到不同階梯數(shù)和膠層厚度下的強度值與屈曲特征值。通過遺傳算法工具箱,將所得數(shù)據(jù)擬合得到適應(yīng)度函數(shù),對挖補階梯數(shù)和膠層厚度進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,得到最優(yōu)修理參數(shù)集。

為了確定建筑結(jié)構(gòu)的最優(yōu)阻尼,本文采用了具有魯棒性的臨界激勵法。使用臨界激勵法時,頻率作用區(qū)間較難確定,為此,本文通過模態(tài)變換以減少高階頻率的影響,這樣可以簡化頻率作用區(qū)間的搜尋。在保證結(jié)構(gòu)抗震效果的前提下,為進(jìn)一步減少結(jié)構(gòu)總的阻尼增量并使優(yōu)化算法簡單可行,本文引入實代碼遺傳算法。此外,通過實例分析可知,底部樓層阻尼取較大的值是有利的。

空調(diào)用濕式熱回收裝置的結(jié)構(gòu)設(shè)計對其使用的經(jīng)濟(jì)性有重要影響。本文運用新的最優(yōu)化方法——遺傳算法,針對空調(diào)用濕式熱回收裝置的經(jīng)濟(jì)性問題進(jìn)行分析,建立了優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型,并對新、排風(fēng)風(fēng)量為0.18kg/s的空調(diào)用濕式熱回收裝置進(jìn)行了優(yōu)化求解。探討了其經(jīng)濟(jì)性隨各結(jié)構(gòu)參數(shù)變化的規(guī)律。研究結(jié)果表明:遺傳算法可以很好地實現(xiàn)空調(diào)用濕式熱回收裝置的優(yōu)化;得出了空調(diào)用濕式熱回收裝置的最優(yōu)化結(jié)構(gòu);隨各結(jié)構(gòu)參數(shù)的變化,目標(biāo)函數(shù)呈拋物線變化規(guī)律。該研究對于空調(diào)用濕式熱回收裝置的設(shè)計有一定的參考價值。

以蝸輪的有色金屬齒圈體積最小為目標(biāo)函數(shù),并從設(shè)計經(jīng)驗本身、運動性能、邊界條件等方面建立合理的約束條件,建立了蝸輪齒圈的優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型。應(yīng)用matlab遺傳算法工具箱尋求全局最優(yōu)解。優(yōu)化結(jié)果表明,采用遺傳算法能夠快捷有效地對蝸桿齒輪進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計,是對蝸桿齒輪優(yōu)化設(shè)計的一種有效方法。

公路養(yǎng)護(hù)資源分配中遺傳算法的參數(shù)優(yōu)化——為辨明公路養(yǎng)護(hù)資源優(yōu)化分配中遺傳算法參數(shù)對運算效率和精度的影響，提出基于正交試驗的參數(shù)優(yōu)化方法．選取種群規(guī)模與迭代次數(shù)比例、交叉形式和變異概率3個參數(shù)，利用正交設(shè)計方法進(jìn)行3因素3水平試驗，建立主效應(yīng)和交...

建立了由沙畈水庫和金蘭水庫組成的串聯(lián)小水電群優(yōu)化調(diào)度的數(shù)學(xué)模型,采用了改進(jìn)遺傳算法對該模型進(jìn)行優(yōu)化計算。算法設(shè)計編程簡單、計算工作量小、收斂速度快。利用兩個水庫的入庫徑流實測值進(jìn)行了仿真實驗,結(jié)果說明優(yōu)化調(diào)度能比常規(guī)調(diào)度取得更大的經(jīng)濟(jì)效益,同時也說明了遺傳算法是求解小水電群優(yōu)化調(diào)度的可行而有效的方法。

基于分級遺傳算法的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計——提出一種分級處理的遺傳算法，它采用微種群和附加變異算子來減少計算量、增加算法的局部搜索能力．算例表明，這種算法收斂平穩(wěn)、并取得了較好的效果。　　

提出一種優(yōu)化控制策略,采用基因遺傳優(yōu)化算法,能夠快速準(zhǔn)確地獲得各控制變量在預(yù)測時間內(nèi)的最優(yōu)設(shè)定值。實時仿真試驗表明,該策略與固定設(shè)定值的控制方式以及局部層次的優(yōu)化控制方式相比,能夠在滿足控制穩(wěn)定性的前提下最大限度地節(jié)約整個空調(diào)水系統(tǒng)的總能耗。