基于免疫遗传算法优化的输油泵模糊控制方法研究

针对普通遗传算法优化模糊控制器收敛慢,很难对输油泵有效控制的问题,介绍了基于免疫遗传算法优化模糊控制方法,以便能够对管道流量、入口压力、出口压力进行协调优化控制.     

基于覆盖水量的监测点优化选址法的缺陷与改进

研究了给水管网水质监测点选址的方法,分析了覆盖水量法存在的缺陷,针对这一缺陷,提出了一种基于覆盖水量指数的改进方法,在评价节点的代表性时,该方法同时考虑了总覆盖水量和覆盖水量时间分布对节点代表性的影响,提高了管网水质监测点优化选择的准确度和监测数据的代表性.为了提高优化问题求解的速度,采用了遗传算法求解水质监测点优化选址问题,并将此两类方法应用于2个案例管网.对于案例中的管网,采用布设7个监测点,可有效监控所有95个节点中85%以上的管网水量.同时,实际案例管网的应用表明,与覆盖水量法相比,覆盖水量指数法的计算结果具有更好的代表性,基于此建立的给水管网在线监测网络能够更好地代表管网的水质情况.     

大气污染总量控制GA方法中的多源模拟系统

大气污染总量控制的GA方法,是利用遗传算法(GA)的自适应全局搜索寻优功能,通过模拟的自然进化机制来求算经过全局优化的区域允许排放总量以及区域允许排放总量在区域内各污染源之间的分配方案的一种新的大气污染总量控制方法。在基于遗传算法的大气污染总量控制中,需要运用一个高效而可靠的大气污染多源模拟系统,以便根据源强分布快速计算出准确的浓度场。文章介绍了该大气污染多源模拟系统的设计与实现技术。     

常态化疫情防控背景下区域应急医疗物资选址-分配模型*

在常态化疫情防控背景下,为避免本土病例造成区域不同需求主体防护物资短缺问题,构建最小化医院物资集散点需求未满足率加权和、最大化物资购买集中点分配公平性的储备库选址-分配模型,并基于某市相关数据,利用改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行仿真研究。结果表明:某市应选择储备库数目为5,在物资分配时考虑物资防护等级要求,可减少医院物资集散点物资浪费,增加物资购买集中点获得量。     

遗传算法在多目标土地利用规划中的应用

在建立和求解多目标土地利用规划模型过程中，采用遗传算法并结合多目标模糊优选理论处理多目标土地利用结构优化问题。其详细步骤为：在分析区域特征基础上构建时间序列；通过现状分析设置土地利用类型决策变量、确定优化目标和约束条件。构建土地利用结构多目标优化模型；用灰色GM（1，1）预测模型对土地利用结构优化多目标模型参数进行预测；用遗传算法多目标优化方法对土地利用结构优化模型求解得pareto解集；最后运用多目标模糊动态优选方法对规划期内各时间段的pareto解集进行模糊动态优选，以最大优属度判定原则确定出最优决策序列。自贡实例表明，该方法有助于解决多目标协调问题，通过遗传算法避免了人为偏好权重的主观性，并通过提供多方案选择性，从而使规划更具灵活性，同时又便于充分吸纳公众参与，减少规划中的不确定性，增加规划的科学性、现实性和可操作性。     

基于投影寻踪技术的洪水灾情综合评价

洪水灾情评价结果对救灾和援灾决策有重要指导意义。实际灾情评价中,单项指标的评价结果往往是不相容的,而多指标综合评价的重点在于模型指标权重的获取。将投影寻踪技术用于洪水灾情评价中,并将决策者的偏好添加到模型中,建立一个能在专家对某个(些)指标偏好干预下寻求客观权重的灾情综合评价模型,并研究模型的优化问题。结果表明,在多指标评价中,投影寻踪技术是一种能根据样本数据进行综合评价的客观方法,并能兼顾决策者对某个(些)指标的偏好。     

带混合时间窗的多目标危险化学品运输路径优化

为降低危险化学品运输风险,使路径选择更加科学、切合实际,从责任主体、社会影响等方面综合考虑危险化学品运输相关主体,根据各主体目标对影响运输路径选择的指标进行重新识别和细分,提出5大指标体系。应用熵权法计算出各指标权重,建立混合时间窗条件下的多目标危化品运输路径优化模型,通过改进的多目标遗传算法求出Pareto最优解。结果表明,不同时间点出发会产生不同的Pareto最优解,并且可得到每条最优路径的出发时间窗,每个最优解代表了某项指标达到相对最优时的路径。混合时间窗较符合实际情况,基于出发时间窗及生成的多条最优路径,决策者可根据决策偏好及关注重点以较高效率选出最合适的路径。     

基于遗传神经网络的化工企业安全评价

基于化工企业特点,建立了比较合理的安全评价指标结构,并构建了以遗传神经网络为基础的评价模型。通过建立训练样本,确定BP神经网络的网络结构,运用遗传算法（GA ）去优化BP网络的初始权值和阈值,再把优化之后的权值和阈值赋给BP神经网络,然后对其进行训练,训练完毕后将所建立的模型通过实例评价进行了验证,结果表明此模型在化工企业安全评价中具有较好的应用价值。     

基于GA与最长路径并联通路法优化通风网络图绘制

针对矿井通风网络图分支交叉的问题,基于最长路径对网络图节点分层,以遗传算法优化节点排序,主要采用堆积木的组合思想来进行层间交叉与层内交叉操作,提高层次图的质量（减少分支交叉数）,并以重心定位启发式算法来增强遗传算法的局部搜索能力,提高遗传算法的搜索质量。最后,以改进的最长路径并联通路法绘制出较优的通风网络图。