基于遗传算法的染色生产订单排序与节水研究

连续轧染生产过程中更换染色品种时产生的废水与订单排序直接相关.如果预先对订单进行合理排序,就可以将由于品种更换而造成的废水产生量降至最少.但是,订单的生产排序受交货时间、色系及颜色深浅、染色速度、生产时间等条件约束,目前企业普遍采取的人工排序很难实现对生产订单进行动态调整和优化.在构建基于水资源消耗最小化的染色生产订单...     

情景-应对模式下考虑软时间窗的高铁应急资源调度优化

为提升高速铁路应急处置水平,考虑突发事件发生后应急资源需求的不确定性,通过对事故情景集的分析和计算,采用"情景-应对"模式,获取事故点的资源需求量;通过引入"软时间窗"概念,建立以超时惩罚成本、资源运输成本和救援点固定出动成本3者之和最小化为优化目标的应急资源调度模型,利用遗传算法进行求解,并基于实际事故案例验证方法和...     

基于遗传算法和场域模型的多障碍物房间人员疏散研究

为提高多障碍物房间的人员疏散效率,利用场域元胞自动机模型并融合经典遗传算法,对2出口和4出口的多障碍物房间进行布局优化和疏散仿真研究。研究结果表明：利用遗传算法可快速寻找最优座椅布局,连排座椅设置在远离出口侧可有效减轻行人疏散时的拥堵程度;经过遗传算法优化后的座椅布局可协调疏散人群到达出口的时间,从而缓解出口通行压力,提高整体疏散效率,保障行人在大型多障碍物房间内的疏散安全。     

基于空气质量模式和数学规划模型的城市PM2.5达标策略——以临汾为例

为了改善城市空气质量,降低PM_2.5浓度,需要制定科学的控制策略,同时兼顾污染物减排量与减排成本效益.本文基于区域大气环境模型RegAEMS与数学规划模型,采用多目标遗传算法,探究城市大气PM_2.5污染的最优控制策略,并应用于临汾市（14类行业源、17个区域源）的PM_2.5浓度达标规划,实现污染物排放量最大和减排成本最小的双目标优化.结果表明,在PM_2.5平均浓度近200 μg/m³的重污染天气条件下,为达到PM_2.5浓度目标（75μg/m³）,临汾市最大污染物允许排放量为356.7t/d,最小减排成本为3.36亿元.NO_x、SO₂、NH₃、VOCs和一次颗粒物的减排量分别为98.1,49.9,44.3,155.7和105.5t/d,减排成本分别为11.7,6.8,6.2,5.5和3.5千万元.对VOCs、NO_x、PM_2.5、NH₃和SO₂减排潜力最大的行业分别为焦化源、移动源、扬尘源、农业源和民用燃烧源,分别占所有行业5种污染物减排量的21.6%、14.1%、11%、8.6%和3.8%.钢铁行业的减排成本最高（39%）;襄汾县的减排量最大,减排成本最高（达7218万元）.     

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.     

基于GA优化SVM的滚动轴承故障诊断方法研究

在滚动轴承故障诊断研究中,常采用时域、频域或者时频域分析方法对振动监测数据进行故障诊断。时域中的无量纲指标因对故障敏感,而被广泛运用于机械故障诊断中,但目前无量纲指标在诊断过程中存在严重重叠问题,造成诊断准确率低。为了解决这个问题,研究了基于互无量纲指标和支持向量机(SVM)结合的滚动轴承故障诊断方法。针对SVM对参数依赖性强,且在参数选择上没有系统理论而导致欠学习或过学习的问题,提出了一种基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。利用遗传算法进化搜索原理,以预测的准确率作为适应值,对SVM参数进行寻优,从而得到较优的支持向量机分类模型。实验表明,基于互无量纲指标和GA-SVM算法的故障诊断方法能够准确地识别旋转机械滚动轴承的状态。     

地下水硝酸盐污染抽出处理优化方法模拟研究

以北京某场地生活垃圾填埋场硝酸盐污染地下水为研究对象,针对抽出处理技术,利用遗传算法(GA)和模拟退火法(SA)对地下水硝酸盐污染羽治理区中布置18口备选井方案进行优化.优化目标函数最小化治理成本,确定最佳井数及其井的位置和抽水速率,同时达到在100 d内将研究区硝酸盐浓度降低至10 mg·L-1的治理目标.GA优化结果为8号井优化抽水速率为155 m3·d-1,14号井优化抽水速率为10 m3·d-1.SA优化结果为8号井优化抽水速率为82 m3·d-1,14号井优化抽水速率为39 m3·d-1.基于GA和SA优化抽水速率,硝酸盐总量去除率分别为76.89%和84.92%.优化结果说明,最佳井的位置应位于硝酸盐污染羽中游及中下游的中轴线上,且中游抽水速率比下游要大.两种优化算法对比表明SA优化系统治理成本比GA节省6.8%,且波动性小,更收敛.     

利用遗传算法反演皖中地区地壳速度结构

利用安徽数字地震台网2009～2012年记录的421条高质量近震纵波数据,建立层状介质模型,基于遗传算法对安徽中部地区(30.5～33.2°N,116～119.3°E)地壳一维速度结构进行反演,结果显示遗传算法能够较好的用于一维速度结构反演,同时得到该地区地壳平均厚度、地壳各层平均厚度及各层中P波平均速度,为进一步开展该地区基础研究提供一个合适的初始地壳模型。     

改进遗传神经网络方法在大气环境质量评价中的应用

运用双极性压缩函数适应度定标和基于排挤方法的选择算子改进标准遗传算法(SGA),使其成为简单通用、快速收敛的并行全局搜索算法。利用该算法优化误差反向传播网络(BPN),克服了BPN收敛慢和不具有全局收敛性的缺陷,在此基础上,建立大气环境质量评价模型,并将该模型用于实例。结果表明,该方法用于大气环境质量评价是可行的。      

遗传神经网络在水质监测点优化布局中的应用

为科学全面地掌握湖泊水域的水质指标分布状况,以广西大学镜湖为实验研究对象,以无人船为平台将RBF神经网络与遗传算法相结合,对监测点的优化选择进行了讨论研究。分别对水质参数的单目标与多目标进行优化实验,并绘制拟合分布图。结果表明:遗传神经网络比传统的等距监测在水质参数的分布误差上具有明显优势,并在优化后至少6周内,其结果反映的数据依旧准确有效,说明遗传神经网络可明显提高水质监测的效率。