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。     

上海市突发环境污染事故风险区划

环境风险区划是区域布局型环境风险管理及环境风险分区管理的重要手段.本研究在环境风险系统理论的指导下,借鉴“自上而下”和“自下而上”传统区划方对上海市突发环境风险进行区划研究.上海市突发环境风险区划中“自上而下”环境风险一级区的划分是依据上海市1990~2008年突发污染事故历史时空格局获得;而“自下而上”是通过构建上海市风险区划指标体系,在对指标进行概念模型量化的基础上,运用基于遗传算法的K均值聚类在最小区划单元进行聚类区划,并依据上海市政府宏观规划对聚类后的图斑碎块进行科学性和实用性调整,获得上海市突发环境污染事故风险亚区和小区;将上海市突发环境风险一级区及亚区和小区集成分析,实现上海市突发环境污染事故风险综合区划.结果表明:上海市突发环境污染事故风险区划包含2个风险一级区,5个风险亚区和21个风险小区,客观揭示了上海市突发环境污染事故风险的空间分布规律.针对上海市布局型环境风险和不同风险区提出相应的管理措施,为上海市综合减灾降险和风险管理决策提供科学依据.     

城市道路交通应急警力配置模型研究

为实现区域性的紧急交通事件的快速疏导与救援,进行科学合理的调度警力,提出应急警力配置模型。该模型基于图论原理构建原始问题的拓扑结构,利用遗传算法求解。通过该模型的求解可以得出应急警力布点的最优配置,以满足在给定警力数量的情况下应急警力能够在指定时间内到达辖区内可能发生交通事件的任意应急点,并结合算例对该模型进行验证。结果表明:在满足模型要求的假设条件下,利用MATLAB软件结合遗传算法,可以最终获得优化的警力配置方案。因此,基于图论与遗传算法相结合构建的城市道路交通应急警力配置模型,可以实现公安警力救援的优化调度,进一步实现科学而高效率的救援。     

遗传禁忌搜索的能量均衡深井安全监测WSN分簇路由算法

针对深井巷道无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）安全监测中节点能量消耗不均匀导致网络生命周期较短的问题,在分析低功耗自适应集簇分层型算法（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH）、遗传算法（Genetic Algorithm,GA）和禁忌搜索算法（Tabu Search Algorithm,TS）的基础上,提出遗传禁忌搜索的能量均衡深井安全监测WSN分簇路由算法（GTSR-EB）,以分簇方式来减少数据发送量与寻优开销,利用优化GA算法和TS算法进行多路径搜索以选出一条能耗均衡、路径传输距离最短的最优路径。仿真实验表明:GTSR-EB算法网络存活周期为LEACH算法的2.17倍、GA算法的1.18倍,GTSR-EB网络能量利用率更高、生存周期更长。