考虑尾迹云成本的飞行高度层智能优化方法

飞机在航路飞行中遇到特定气象要素时诱发的尾迹云是全球温室效应的重要影响因素之一.用全球变暖潜能值将单位时间内尾迹云的辐射强迫和CO2的辐射强迫进行对比,建立尾迹云环境影响成本计算模型,并结合巡航性能参数与高空风的影响建立油耗成本模型与CO2成本模型,以形成综合成本模型.基于精英保留的遗传算法以综合成本最小化为目标对航段飞行高度的选择进行分配优化,以返回最优的飞行高度组合和最小的综合成本.选取典型国际航路进行优化分析,并通过对不同航段分配最优高度层.结果显示,优化方案比等高度巡航方案和"阶梯"巡航方案的尾迹云成本降低0.471 8％～10.927％,油耗成本降低0.303 0％～3.701 2％,总成本降低4.94％～9.17％.     

基于支持向量机的脂肪族化合物急性毒性的QSAR研究

基于定量结构-活性相关性(QSAR)原理.研究了106种脂肪族化合物结构与其急性毒性LC50(半数致死浓度)之间的内在定量关系.应用遗传算法从大量结构参数中优化筛选出与LC50最为密切相关的4个参数作为分子描述符,分别采用支持向量机(SVM)方法和多元线性回归(MLR)方法建立了相应的QSAR预测模型.分别采用内部验证及外部验证的方式对所建模型性能进行了验证.研究表明,2种模型均具有较高的稳定性、预测能力及泛化性能.其中支持向量机模型对训练集和预测集样本的预测平均绝对误差分别为0.336和0.364,优于多无线性同归方法所得结果.     

灰色系统模型GM（1,1）的参数估计方法

提出了灰色系统模型ＧＭ（１,１）参数优化估计的一种新方法－－加速遗传算法,分析了该算法控制参数的优化特性,总结了这些参数的简便设置技术,并给出了它的几个应用实例,该方法也可用于其它环境工程优化计算中。     

混沌遗传神经网络在空气质量预测中的应用

为了提高对空气质量预测的准确性,提出了一种基于混沌遗传算法(CGA)的BP神经网络改进方法。BP神经网络是目前应用最广泛的神经网络,但存在收敛速度慢和易陷入极小值的缺陷。该改进算法的基本思想是用混沌遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。混沌遗传算法结合了混沌运动的遍历性和遗传算法的反演性。将混沌变量加入遗传算法中,进一步提高了遗传算法的全局搜索能力和收敛速度;将混沌遗传算法优化后得到的最优解作为BP神经网络的初始权值和阈值。利用改进后的CGA-BP算法进行空气质量预测,结果表明,该方法对空气质量的预测效果明显好于单纯使用BP神经网络的预测效果。     

醛类化合物分子结构与对鼠急性毒性关系

通过检索美国国立职业与卫生研究所化学物质毒性效应登录 ( RTECS) 1998年版光盘系统 ,搜集了 88种醛类化合物对大鼠急性毒性口服 LD₅₀ 数据 ,并利用遗传神经网络建立了醛类化合物分子结构与对大鼠急性毒性关系的 BP神经网络模式 ,模式的交互检验相关系数达 0.83～ 0.87,具有较强的预报能力 .遗传神经网络是由遗传算法和神经网络耦合而成 ,文章详细讨论了遗传神经网络的构造以及利用遗传神经网络建立 QSAR模型的方法 .     

运用遗传算法进行污水厂费用函数拟合

污水厂费用函数的建立是城市污水厂建设规划中的重要环节之一。为了探索建立该函数的有效方法,本研究采用遗传算法,用收集到的若干污水厂的设计建设费用,进行污水厂费用函数的参数估计,并用牛顿法及其改进方法与其进行比较,结果显示遗传算法的拟合效果优于比较方法,说明运用遗传算法进行污水厂费用函数拟合是可行的。     

重大事故人员应急疏散模型研究

介绍了遗传算法和毒负荷的基本概念,给出了基于有毒气体泄漏事故后果预测仿真人员疏散最佳路径选择的遗传算法的模型。在该模型中,人员疏散最佳路径选择算法与遗传算法在该领域的应用较为新颖,且有一定的实用价值,可为事故的预防准备和现场决策提供支持     

生命线工程网络抗震拓扑优化研究

介绍了基于连通可靠度分析的生命线工程网络和基于功能可靠度分析的供水管网抗震拓扑优化分析方法。以管网造价为优化目标,管网拓扑结构为优化参数,抗震连通可靠度为约束,建立了基于连通可靠度分析的生命线工程网络抗震拓扑优化模型。对于这样一个组合优化问题,采用现代优化算法-遗传算法来进行求解可以获得造价低且满足管网抗震可靠度要求的最优网络。改用抗震功能可靠度为约束,可以建立基于功能可靠度分析的供水管网的抗震拓扑优化模型,这一问题可以采用模拟退火算法来进行求解,实例分析表明模拟退火算法具有很好的效果。最后,利用模拟退火算法,对四川省都江堰市、绵竹市和德阳市供水管网进行了抗震拓扑优化改造分析,给出了三个城市供水管网的恢复重建方案。     

基于可靠性的索穹顶结构优化设计

针对索穹顶结构缺乏有效的基于结构性能的优化设计理论现状,文中从可靠性角度出发,首先提出基于索穹顶结构非线性特性的结构可靠度量化评价方法,并结合Geiger型索穹顶结构模型,分析构件截面对结构可靠度的影响规律;在此基础上,采用遗传算法,在不增加结构质量的前提下探索基于结构可靠性的截面优化设计方法;然后基于提高结构冗余度的优化理念,提出一种布索优化方案;最后进一步对新布索方案下的索穹顶结构进行截面优化设计,寻求可靠性能最优的结构形式和质量布置。研究发现,不同类型杆件截面变化对结构可靠度呈不同的影响规律;在控制结构质量不增加前提下,截面优化使结构可靠度由0.728 123提高到0.891 355,优化率为22.4%;布索优化方案使结构可靠度由0.728 123提高至0.862 487,优化率为18.5%,在此基础上进一步优化截面,则结构整体可靠度由0.862 487进一步提高至0.997 676,优化率为15.7%。因此文中基于可靠性的索穹顶结构非线性可靠度评价方法及截面优化和布索优化设计具有良好的理论研究和工程应用价值。     

机场备降航班保障能力评估与验证

针对航班备降突发性和信息不对称的问题,为准确选择备降机场,降低运行风险,通过梳理可获取的运行数据,初步筛选出机场备降保障能力指标;基于粗糙集理论,利用遗传算法和Johnson算法筛选得到关键指标,使用熵权法建立机场备降保障能力评估模型(方法1);同时,使用神经网络,通过历史数据训练得到评估优选模型(方法2);最后,统计2015—2016年备降航班数据,与两种方法的评估值进行了对比和分析。结果表明,方法 1更适用于大规模备降的极端情况,而方法 2更适用于常规备降情况。两种模型评估结果与实际运行结果趋势一致,证明了评估方法的有效性。