枯草芽孢杆菌ME714产聚-γ-谷氨酸固态发酵培养基的优化

为了提高固态发酵聚-γ-谷氨酸(PGA)的产量,对发酵培养基中的4个主要外加营养组分——谷氨酸钠、尿素、柠檬酸钠、淀粉的配比采用正交设计方案进行试验设计,运用径向基神经网络(RBFNN)建立PGA产量与培养基组分浓度之间的预测模型,采用遗传算法(GA)对此模型进行全局寻优,得到4种主要组份的优化配比:谷氨酸钠318g/kg、尿素28.3g/kg、柠檬酸钠24g/kg、淀粉46g/kg.采用上述方法优化后PGA产量达到75.3g/kg,较原始培养基提高了25.1%.图1表3参14     

湖泊富营养化评价的S型曲线通用表示式

在适当设定富营养化指标的“本底”值情况下 ,当指标值用对应于“本底”值的相对值表示时 ,可采用 S型曲线描述湖泊富营养化发展程度 ,从而公式中的参数可视为与指标特性无关 ,采用遗传算法对公式中的参数优化 ,得到对多项指标通用的富营养化程度的指数计算公式 ,并用广义对比因子赋权新方法计算富营养化综合指数。该评价方法物理意义明确 ,计算简单 ,使用方便 ,具有可比性和通用性     

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。     

基于灰色补偿BP神经网络优化组合模型的车辆装备冷却系腐蚀预测

目的 避免由于腐蚀破坏车辆装备冷却系,使车辆不能维持良好的工作状态,并缩短装备的使用寿命,建立一个准确、高效的预测模型,以实现对车辆装备冷却系腐蚀预测。方法 在传统GM（1,1）模型基础上,结合背景值构造优化与新陈代谢思想,建立一种新陈代谢加权不等时距模型MUGM（1,1,λ）。此外,还引入遗传算法优化BP神经网络模型对MUGM（1,1,λ）模型进行残差修正,建立灰色补偿BP神经网络优化组合模型。结果 基于优化组合模型对冷却系用铸铁材料腐蚀预测的平均误差为0.43%,模型精度为一级,预测精度高。结论 所建立的灰色补偿BP神经网络优化组合模型对于车辆装备冷却系金属腐蚀预测具有可行性。     

耦合遗传算法与RBF神经网络的PM2.5浓度预测模型

基于北京市空气质量监测点获取的空气污染物浓度数据,通过遗传算法搜索径向基人工神经网络的最优隐含层神经元数目和扩展常数,构建了耦合径向基人工神经网络算法与遗传算法的预测模型,预测北京市未来一天24h平均PM_2.5质量浓度.结果表明,预测精度与泛化性能良好.该模型不需要输入气象和地理位置信息等数据,具有依赖变量少、预测精度高（R²达0.75）和运算效率高等特征,并可以通过训练样本的驱动,使自身不断优化调整.该模型预测效果可以通过扩展输入特征、增加训练样本量等方法进一步提升,可对多种时空情境下的城市空气污染进行高效率且精确的预测.     

大型空间桁架天线振动控制及作动器位置优化

目的对在轨大型空间柔性桁架天线结构振动进行主动控制及作动器位置优化。方法采用线性二次型最优控制算法对天线结构进行振动抑制,以系统能量和控制能量的和作为优化性能指标,利用遗传算法对作动器的位置进行优化。结果在优化配置的两个作动器控制作用下,受到激扰的天线结构振动便在10 s内得到良好得抑制,振动幅值减小了一个量级。结论适当地增加作动器数目,恰当地配置作动器的位置能有效抑制柔性天线结构的振动。     

大气污染总量控制GA方法对气象因子的敏感性

通过数值模拟试验,研究了基于遗传算法(GA)的大气污染总量控制方法对风向、风速、稳定度三个最重要的气象因子的敏感性。结果表明,用基于遗传算法的大气污染总量控制方法所求得的区域允许排放总量以及允许排放总量在各污染源之间的分配方案,对风向、风速、稳定度三个气象因子都敏感,从而验证了该方法的稳定性和可靠性。     

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％.     

城市应急物资配送路径支路限流模型研究*

为科学、及时、合理地对城市应急物资进行调度,综合考虑突发事件发生后道路的实时通行状况,通过改变道路交通的交叉口限流以及物资运输路径,以最小化配送时间和成本为目标,构建1套完整的应急交通管制模型,使得所需的应急物资在被要求的最短时间窗内抵达受灾点;利用遗传算法进行编码设计求解模型,并通过仿真分析,设计配送路径的交叉口的支路限流方案;通过实例对所构建模型进行验证。结果表明:在日常道路动态变化情况下,该模型既能实现应急物资配送路径在支路限流下的交通协同方案;又可减少应急物资配送的时间成本,满足最短时间窗要求,使整个应急物流体系更加敏捷可靠。     

基于遗传算法的综合热能管理系统代偿优化

在SIMULINK平台下搭建了飞机综合热能管理系统仿真模型,并利用遗传算法对其可控参数如发动机引气的阀门开度、冲压空气进口面积和液体环路的流量等进行在不同飞行状态下的寻优,使得飞机在满足温度等要求的情况下起飞总重的代偿较小。结果表明,利用智能算法可以实现这种复杂系统的参数优化,从而提高飞机燃油经济性。