大气颗粒物污染源的遗传算法解析模型

遗传算法是一种处理模型参数优化估计的通用方法。在构造了以大气颗粒物污染源的源系数作为参数的优化准则目标函数情况下，应用遗传算法优化模型参数，得到各污染源对于大气颗粒物的贡献率。将遗传算法用于重庆市春、夏、冬三季大气颗粒物的源解析结构与用化学质量平衡法的源解析结果进行了比较，两种源解析法获得的４种主要尘源在３个对大气颗粒物的贡献率大小排序基本一致。该方法用于大气颗粒物源解析简单、快速、方便、实用。     

A genetic algorithm based stochastic programming model for air quality management

This paper presents a model that can aid planners in defining the total allowable pollutant discharge in the planning region,accounting for the dynamic and stochastic character of meteorological conditions.This is accomplished by integrating Monte Carlo simulation and using genetic algorithm to solve the model.The model is demonstrated by using a realistic air urban-scale SO2 control problem in the Yuxi City of China.To evaluate effectiveness of the model,results of the approach are shown to compare with those of the linear deterministic procedures. This paper also provides a valuable insight into how air quality targets should be made when the air pollutant will not threat the residents‘ health.Finally,a discussion of the areas for further research are briefly delineated.     

合流制溢流控制系统的多目标优化

在城镇合流制溢流（CSO）污染控制系统的规划建设过程中,提高CSO削减率的同时降低建设成本一直受到规划建设决策者的广泛关注。针对CSO控制系统优化问题,利用Matlab、Python和SWMM模型建立了CSO控制系统建设成本与CSO削减率的多目标优化模型,借助非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）对实例求解得出一系列Pareto解集,并进一步为决策者提供多套选择方案。分析结果表明:在3年一遇设计降雨条件下,优化结果中源头LID设施、末端合流制调蓄池与中途截流管网改造的建设成本占比依次降低,其中末端合流制调蓄池的CSO削减率贡献最高,源头LID设施次之,中途截流管网改造最低。     

应用遗传算法建立云杉针叶表面PCDD/Fs光解半衰期的预测模型

采用量子化学PM3算法计算PCDD/Fs的量子化学参数,应用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)对所建模型中的变量进行筛选,建立了能预测吸附到云杉[Picea abies (L.) Karst.]针叶表面的PCDD/Fs光解半衰期(t_1/2)的定量结构-性质关系(QSPR)模型,认为影响PCDD/Fs光解速率的主要因素是分子最高占据轨道能(E_HOMO)、前线分子轨道能量差(E_LUMO-E_HOMO)和平均极化率(α).随着EHOMO和α的增大;其lg t_1/2值增大,PCDD/Fs的lg t_1/2值与其(E_LUMO-E_HOMO)值呈抛物线关系,当E_LUMO-E_HOMO＝7.847时,lg t_1/2有最小值;当E_LUMO-E_HOMO≤7.847时,lg t_1/2值随着E_LUMO-E_HOMO的增大而减小;当E_LUMO-E_HOMO≥7.847时,lg t_1/2值随着E_LUMO-E_HOMO的增大而增大.     

好氧生物反应器填埋场的工艺设计优化

目前,以好氧生物反应器技术治理封场简易垃圾填埋场的工艺设计大多基于设计者的经验,设计过程中没有考虑各系统之间的相互影响,也无法实现系统结构和设计参数的同步优化。通过建立关于工程设计的混合整数非线性规划(MINLP)模型,描述了系统结构和设计参数之间的关系,以工程总投资最小为目标函数,以系统结构、设计规范等为约束条件,采用罚函数法和遗传算法对模型进行求解,实现了工艺设计的全面优化。     

基于混合遗传算法的模拟电路自动设计研究

模拟电路在电子系统设计中具有重要意义．模拟电路设计包括电路拓扑结构设计和元件值设计,这两个方面对计算机辅助模拟电路设计都很重要．但是,传统的遗传算法在不断进化电路元件值时效率低．因此,本文提出一种具有超突变和精英策略的混合遗传算法HME-GA．该方法不仅可以用来设计电路的拓扑结构,而且可用于设计电路的元件值．实验结果表明,HEM-GA算法优于简单遗传算法GA,可作为计算机辅助模拟电路设计的有效方法,在模拟电路自动化设计中具有非常重要的意义和巨大的应用潜力．     

基于遗传算法与人工神经网络相结合的玉米估产研究

在遗传算法 (GeneticAlgorithm )与误差反传 (BackPropagation)网络结构模型相结合的基础上 ,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法 ,并对吉林省梨树县的玉米进行了估产研究 ,同时与BP算法和灰色系统理论模型进行了比较。经检验 ,计算值与实际值接近 ,并优于灰色理论模型 ,具有良好的预测效果 ,从而为农作物估产提供了新方法     

基于遗传神经网络的入侵检测研究

入侵检测技术是计算机网络信息安全检测的重要手段之一,入侵检测作为一种动态的安全防护技术,提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护,在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵。对计算机网络数据进行特征提取,提出了采用遗传算法和神经网络相结合入侵检测技术。遗传算法具有计算简单、优化效果好的特点。利用遗传算法来避免BP算法的局部极小点,从而达到均方根误差全局最小点,也解决了BP算法的收敛慢的问题;同时也解决了单独利用GA往往不能在短时间内寻找到接近最优解的这一问题。通过计算机实验验证了入侵检测的效果,提高了识别率,使得误报率和漏报率降低。     

基于层次分析法—模糊综合评价(AHP-FCE)模型优化矿井通风系统的研究

矿井通风系统是一个复杂的非线性系统,具有随机性、模糊性和不确定性特征。应用层次分析法(AHP)和模糊综合评价(FCE)的基本理论建立的AHPFCE模型,可以全面考虑矿井通风系统的各种因素,既能体现评价过程的模糊性,又能尽量减少个人主观臆断带来的弊端,使优选的方案更符合实际,评价结果更可靠。应用加速遗传算法检验和修正判断矩阵的一致性,具有搜索效率高、计算时间短、求解精度高、计算结果稳定、适用性强等特点,是一种全局优化方法。采用AHPFCE方法确定权重,具有较强的逻辑性、实用性和系统性,并能准确地得出各评价指标的权系数,使计算结果更客观和稳定。实例计算结果表明:AHPFCE方法简便和通用,不仅能指导生产实际,而且为类似的方案优化工作提供了一种新的思路和方法。     

预测低温冷害的门限回归模型

提出用门限回归模型（TR）来描述低温灾害指标变量在灾害状况与非灾害状况的突变性。研制了TR建模的一套简便通用的方案，用笔者改进的遗传算法可同时优化门限值和回归系数，从而解决了TR建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一问题，为TR模型的广泛应用提供了有效工具。实例的计算结果说明了其可行性和有效性。该方案具有通用性，在各种自然灾害时序预测中具有广泛的实用价值。