基于遗传算法的微电网负荷优化分配

负荷优化分配是电力系统中的一类重要优化问题,即在满足各类系统约束条件下,实现发电总成本最低。为了促进微电网的优化运行,本文研究了包含柴油发电机、微型燃气轮机、光伏发电机和风力发电机组成的微电网的负荷优化分配问题。首先简要分析了各个微电源的发电特征和成本函数,然后分别建立了孤岛模式和并网模式下的微电网负荷优化分配模型,孤岛模式下优化模型的目标函数是包含燃料成本和运行维护成本的总成本,约束条件包括发电能力约束和系统功率平衡约束,并网模式下的优化模型则在此基础上,在目标函数中增加了其与大电网交易的收入和支出,在约束条件中增加了电力交易约束。最后,通过遗传算法分别对两种模式下的优化模型进行仿真求解。结果表明,本文提出的负荷优化分配方法可以有效降低微电网的运行成本,促进微电网的优化运行。     

民航机场机位分配问题的遗传算法研究

本文通过对求解目标和所受约束条件的分析研究,提出了机场机位分配问题模型,设计了相应的遗传算法模型,并使用改进的遗传算法对问题进行了求解,实验结果表明,本文提出的改进策略是可行和有效的.本文研究成果已应用于国内某大机场的生产运营系统.     

基于遗传算法的分辨系数的优化方法

灰关联分析中分辨系数的选取会影响到分析结果的信息分辨程度,甚至灰关联序。把遗传算法和差异信息熵理论结合给出了优化分辨系数的方法。此方法把分辨系数作为优化变量,关联度序列的熵最小为优化目标,利用遗传算法的优化机制获得优化的分辨系数。最后,给出了一个计算实例。     

基于遗传算法的资源约束型项目调度优化

资源约束型项目调度的优化是一个NP-hard问题,其求解难度随着资源约束项的增多呈指数方式增长,传统的基于Excel表的手工优化方法不能及时计算出有效的资源配置方式,从而影响项目管理人员的资源调度.针对多资源约束型项目调度的优化问题提出基于遗传算法的资源约束型项目调度的优化方法,该算法采用基于活动优先权的十进制编码方式,结合活动的存储邻接矩阵,有效地解决活动调度违例现象;运用优先抢占模式的资源分配方式安排活动资源,避免资源分配中的冲突问题;并为该算法设计了启发式遗传算法的C语言程序,通过计算机的多次迭代运算得出满足资源约束的最优工期.实践结果表明,遗传算法可以快速有效地解决企业项目调度的优化问题,适合在企业项目进度管理中推广运用.     

基于遗传算法的虚拟企业协同资源优化问题研究

面向复杂零件的协同制造,以工艺流程为核心将协同制造任务进行分解,并有效利用"逻辑制造单元"和"逻辑加工路线"等概念描述复杂零件的协同制造任务,最终目标是形成基于复杂零件工艺流程的、可支撑异地协同生产的加工路线。对复杂零件协同制造的制造资源优化配置问题进行了数学分析和描述,建立了问题的目标函数与约束条件。本文以加工时间、运输费用和加工质量作为目标,约束条件包括顺序约束、释放期约束、时间约束、交货期约束、成本约束和质量约束,最终将资源优化配置问题归结为多目标优化问题,并利用遗传算法进行求解,得到了较为满意的结果。通过实例分析,将模型应用于某型号发动机叶片协同制造,说明采用本论文的模型可以有效解决复杂零件协同制造的资源优化配置问题。     

基于遗传算法的装备采购决策优化研究

在装备采购中,由于需求单位地域分布和担负的任务各不相同,对装备的品种、数量、时限要求也就不一样,如何使装备采购科学化、合理化,是一个涉及多变量、多目标的复杂系统问题。在综合考虑装备采购各项因素的基础上,构建多约束条件下的多目标模糊指派模型,提出了基于遗传算法的解决方案,最后通过案例进行仿真实验,验证该算法的可行性和有效性,解决了采用传统优化方法难以解决的装备采购优化决策问题。     

基于遗传算法的集成产销系统参数优化

为了解决供应链中生产和分销的目标不同导致的产销系统的矛盾,本文将基于需求拉动的供应链中分销节点、成品库、加工中心、原料库集成,形成一个集成的产销系统。另外通过设计合适的染色体结构和遗传算子,确定了各个子系统的最优参数,这些参数使得集成系统在满足外生需求最低服务水平的前提下整体成本达到极小化。为了保证最优参数的可行性,提出了有效染色体生成算法。对算例的分析表明,服务水平的增加并不是以总成本的增加为代价的,集成产销系统可以在提高服务水平的同时降低总成本。     

基于遗传算法优化的GM（1，1）能源预测模型研究

能源消费预测是制订能源规划的重要组成部分.鉴于能源消费系统的复杂性和非线性的特征,本文结合某省能源消费的历史数据,用灰色系统理论建立了GM(1,1)预测模型,并对其优缺点进行了分析,在此基础上引入遗传算法,对该灰色预测模型参数进行优化,从而获得更为精确的能源预测模型和预测值.实例的预测结果表明,该模型可以作为能源消费预测的有效工具.     

基于遗传算法的建筑材料联合库存优化研究

本文基于物流和供应链理论,建立了针对建筑材料二级供应链的联合库存成本的优化模型,并引入遗传算法以求得该模型的最优解.文中探讨了其运算过程并对运算结果进行了分析.分析结果充分显示了遗传算法在求解建筑材料二级供应链中联合成本最优解时的高效性.     

基于鲁棒优化模型的项目调度策略遗传算法

针对任务工期不确定的资源受限项目调度问题,提出了求解该问题的鲁棒优化数学模型。在随机规划基础上,针对该鲁棒优化模型设计了遗传算法。算法通过多种任务优先规则生成初始种群以保证种群多样性。应用该遗传算法对项目实例进行了求解,分析表明所求得的项目调度策略能够有效应对任务工期不确定性导致的随机差异,具有较强的鲁棒性。参数分析表明决策者可以通过调节模型权重系数有效平衡解的可行性与最优性,有助于决策者根据风险偏好进行选择。     

用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题的研究

论文建立了物流配送路径优化问题的数学模型,并针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足,提出将爬山算法与遗传算法相结合,从而构造了求解物流配送路径优化问题的混合遗传算法,并进行了实验计算。计算结果表明,用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题,可以在一定程度上克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足和爬山算法在全局搜索能力方面的不足,从而得到质量较高的解。     

基于改进遗传算法的置换装配线调度问题研究

企业的置换装配线调度问题（Permutation Assembly-line Scheduling Problem,PASP）是一类典型的NP-hard型生产调度问题,是现代集成制造系统CIMS极为关心的问题。该问题可以具体描述为n个工件要在m台机器上加工,每个工件需要经过m道工序,每道工序要求不同的机器,这n个工件通过m台机器的顺序相同,它们在每台机器上的加工顺序也相同,问题的主要目标是找到n个工件在每台机器上的最优加工顺序,使得最大完工时间最小。由于PASP问题的NP-hard性质,本文使用遗传算法对其进行求解。尽管遗传算法常用以求解调度问题,但其选择与交叉机制易导致局部最优及收敛慢。因此,本文提出基于区块挖掘与重组的改进遗传算法用于求解置换装配线调度问题。首先通过关联规则挖掘出不同的优秀基因,然后将具有较优结果的基因组合为优势区块,产生具优势的人工解,并引入高收敛性的局部搜索方法,提高搜索到最优解的机会与收敛效率。本文以OR-Library中Taillard标准测试例来验证改进遗传算法的求解质量与效率,结果证明：本文所提算法与其它求解调度问题的现有5种知名算法相比,不仅收敛速度较快,同时求解质量优于它们。     

基于自适应免疫遗传算法的企业信息系统适应性优化研究

为了提高企业信息系统的适应性,研究了企业信息系统的适应性优化问题.首先,建立了企业信息系统适应性的指标体系,并基于企业信息系统的形式化表达方法——对象知识网(Object-based Knowledge Mesh),给出了适应性指标的量化方法;其次,建立了企业信息系统适应性的优化模型,并给出了模型的优化算法——自适应免疫遗传算法;最后以销售处理流程为例说明了企业信息系统的适应性指标、优化模型以及算法的应用,验证了其有效性,为提升企业信息系统的适应性奠定基础.     

炼钢连铸生产调度问题的两阶段遗传算法

将炼钢连铸生产过程抽象为混合流水车间,建立了0-1型混合整数线性规划调度模型。模型将严格连续浇注作为等式约束,并通过分段惩罚来平衡炉次的驻留时间。在对模型进行Benders分解的基础上,提出了将GA与LP结合的两阶段遗传算法。在算法设计中,提出了一种新的染色体编码来表示炉次设备指派与排序方案,给出了相应的遗传操作方法。算法的第一阶段通过最小化设备析取冲突来寻找高质量的种群,第二阶段通过求解线性规划模型来指导遗传算法的迭代过程。基于生产实际数据的仿真实验表明,该算法能够有效求解炼钢连铸生产调度问题。     

模拟遗传算法在热电厂运行优化中的应用

本文介绍遗传算法在热电厂运行优化中的应用方法,与一般的遗传算法不同的是,我们算法的三种遗传算子与个体的适应值有关。