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云遗传算法及其应用

电子学报 2007年第7期35卷 1419-1424页

作者：戴朝华朱云芳陈维荣林建辉西南交通大学电气工程学院四川成都610031 西南交通大学峨眉校区计算机系四川峨眉614202 西南交通大学牵引动力国家重点实验室四川成都610031

传统遗传算法搜索速度慢,容易陷入局部最优解.借鉴遗传算法(GA)的思想,利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出一种新的遗传算法—云遗传算法(CGA).CGA由正态云模型的Y条件云发生器实现交叉操作,基本云发生器实现变异操作.最... 详细信息

传统遗传算法搜索速度慢,容易陷入局部最优解.借鉴遗传算法(GA)的思想,利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出一种新的遗传算法—云遗传算法(CGA).CGA由正态云模型的Y条件云发生器实现交叉操作,基本云发生器实现变异操作.最后,进行了函数优化实验和IIR数字滤波器优化设计,并与标准GA、NQGA、CAGA和LARES等算法进行比较,证明了该算法的有效性,具有一定的参考和应用价值.

关键词：遗传算法云模型云遗传算法函数优化 ⅡR滤波器设计

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动态需求的多车型车辆调度问题及云遗传算法

系统工程学报 2012年第6期27卷 823-832页

作者：葛显龙王旭邢乐斌重庆大学机械工程学院重庆400030 重庆交通大学管理学院重庆400074 重庆大学贸易与行政学院重庆400030

根据动态信息产生的时间点不同提出时间轴概念,利用时间轴将动态车辆调度问题转化为一系列的静态车辆调度问题,建立考虑车载率和油耗的综合费用为优化目标的车辆调度模型.利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进自适应遗传算法中交叉... 详细信息

根据动态信息产生的时间点不同提出时间轴概念,利用时间轴将动态车辆调度问题转化为一系列的静态车辆调度问题,建立考虑车载率和油耗的综合费用为优化目标的车辆调度模型.利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进自适应遗传算法中交叉率和变异率设置方式,设计云自适应遗传算法对车辆调度问题进行实时再优化.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.

关键词：动态车辆调度问题多车型云遗传算法时间轴

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云自适应遗传算法有能力约束的车辆调度优化

重庆大学学报（自然科学版） 2013年第8期36卷 40-46页

作者：蹇洁王旭葛显龙重庆大学机械工程学院重庆400044 重庆邮电大学经济管理学院重庆400065 重庆交通大学管理学院重庆400074

针对与车辆调度成本密切相关的运输量和车辆利用率,建立油耗费用和固定费用最小的车辆调度模型。根据车辆调度问题实时性和复杂性的要求,提出云模型理论与遗传算法相结合的云自适应遗传算法,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进标... 详细信息

针对与车辆调度成本密切相关的运输量和车辆利用率,建立油耗费用和固定费用最小的车辆调度模型。根据车辆调度问题实时性和复杂性的要求,提出云模型理论与遗传算法相结合的云自适应遗传算法,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进标准遗传算法中固定设置交叉和变异概率的方式,克服了标准遗传算法搜索速度慢及易早熟的缺陷,设计基于最大保留机制的交叉和变异算子,提高了算法的收敛性和鲁棒性。最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证。

关键词：车辆调度问题标准遗传算法云遗传算法云模型

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云遗传算法在木材干燥过程建模中的应用

机电产品开发与创新 2009年第6期22卷 99-101页

作者：朱莉袁文爽尹文芳东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

木材干燥过程具有强耦合、非线性的特点,而且木材本身的结构也具有复杂性和多样性,所以很难建立起精确的数学模型。本文利用云遗传算法优化BP神经网络的权值建立木材干燥基准模型,并与BP网络干燥基准模型做比较。实验表明优化后的干燥... 详细信息

木材干燥过程具有强耦合、非线性的特点,而且木材本身的结构也具有复杂性和多样性,所以很难建立起精确的数学模型。本文利用云遗传算法优化BP神经网络的权值建立木材干燥基准模型,并与BP网络干燥基准模型做比较。实验表明优化后的干燥基准模型提高了收敛速度和误差精度。

关键词：木材干燥神经网络云遗传算法建模

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基于双层规划的云制造资源服务组合

计算机集成制造系统 2022年第1期28卷 51-58页

作者：王平肖涵潘燕华江苏科技大学经济管理学院江苏镇江212003 镇江市高等专科学校现代装备制造学院江苏镇江212028

为解决云制造环境下制造资源组合优选问题,构建了面向资源供应方、服务需求方以及云制造平台运营方三方利益的制造资源服务组合双层规划模型。该模型利用前景理论,建立了以时间、成本、交付物质量等为约束条件,服务质量为目标函数的上... 详细信息

为解决云制造环境下制造资源组合优选问题,构建了面向资源供应方、服务需求方以及云制造平台运营方三方利益的制造资源服务组合双层规划模型。该模型利用前景理论,建立了以时间、成本、交付物质量等为约束条件,服务质量为目标函数的上层规划模型,以及以资源供应方剩余负载为约束条件,资源利用率为目标函数的下层规划模型。最后,采用云遗传算法对模型进行求解,并通过应用分析和算法对比,验证了所构建模型及算法的有效性和优越性。

关键词：制造资源组合双层规划模型云遗传算法前景理论云制造

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云自适应遗传算法求解资源调度问题

物流技术 2010年第20期29卷 95-97页

作者：高世刚武汉科技大学管理学院湖北武汉430081

从软件项目人力资源调度的角度出发,建立了软件项目中人力调度模型,并利用自适应云遗传算法对该模型进行求解,通过最终的求解结果和传统遗传算法的对比,验证了云遗传算法在求解资源约束问题中的可行性和有效性。

关键词：云遗传算法资源调度建模软件项目管理

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改进人工鱼群算法的多目标信号配时优化研究

重庆理工大学学报（自然科学） 2023年第7期37卷 25-33页

作者：陈玉如张容唐秋生重庆交通大学交通运输学院重庆400074

由于信号配时方案影响交叉口的通行效率,为改善交叉口的运行现状,构建了以车辆延误、停车次数和延误不均衡度为优化目标的交叉口信号配时优化模型,并以改进人工鱼群算法进行求解。在改进算法中引入衰减函数,获得可变步长和可变视野;在... 详细信息

由于信号配时方案影响交叉口的通行效率,为改善交叉口的运行现状,构建了以车辆延误、停车次数和延误不均衡度为优化目标的交叉口信号配时优化模型,并以改进人工鱼群算法进行求解。在改进算法中引入衰减函数,获得可变步长和可变视野;在人工鱼移动策略中结合遗传算法的交叉、变异操作,利用云模型生成新的交叉变异概率优化交叉与变异操作。选取重庆市某交叉口作为案例,利用VISSIM软件进行实验仿真,对比分析现状配时方案和优化后的方案对交叉口运行效率的影响。结果表明,应用本文中方法可以使车辆延误、停车次数、排队长度均得到降低,可以有效提升道路交叉口的通行效率。

关键词：多目标优化人工鱼群算法云遗传算法信号交叉口配时方案优化

基于CGA-BP神经网络的光伏发电功率预测

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计算机仿真 2022年第10期39卷 113-117页

作者：朱秋璇希望·阿不都瓦依提新疆大学电气工程系新疆乌鲁木齐830011

针对光伏发电功率预测精度不足难以满足光伏发电并网需求的问题,提出一种基于云遗传算法(Cloud Genetic Algorithm, CGA)优化BP神经网络的短期光伏发电功率预测的方法。首先,根据天气特征选取相似日,其次,通过云模型对遗传算法的交叉概... 详细信息

针对光伏发电功率预测精度不足难以满足光伏发电并网需求的问题,提出一种基于云遗传算法(Cloud Genetic Algorithm, CGA)优化BP神经网络的短期光伏发电功率预测的方法。首先,根据天气特征选取相似日,其次,通过云模型对遗传算法的交叉概率和变异概率进行自适应调整,最后,利用CGA得到最优的权值和阈值赋值给BP神经网络的初始权值和阈值,并建立光伏发电功率预测模型。仿真结果表明,该预测模型使预测结果较其它模型效果更加理想,实现了降低预测误差的目的。

关键词：光伏功率预测相似日云模型云遗传算法

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火箭测试发射项目调度技术研究

火箭测试发射项目调度技术研究

作者：商丹南京理工大学

学位级别：硕士

现代科技的进步促进了运载火箭发射技术的快速发展,火箭运载能力不断增强、组成结构愈加复杂的同时,火箭发射前测试发射项目准确性的要求也越来越高,在保障火箭测试发射项目安全开展的前提下,不仅要求项目周期更短,还要求准时完工率更... 详细信息

现代科技的进步促进了运载火箭发射技术的快速发展,火箭运载能力不断增强、组成结构愈加复杂的同时,火箭发射前测试发射项目准确性的要求也越来越高,在保障火箭测试发射项目安全开展的前提下,不仅要求项目周期更短,还要求准时完工率更高、综合成本更低。因此开展火箭测试发射项目调度,制定一个好的火箭测试发射项目调度计划显得尤为重要。项目调度是项目管理过程中的重要环节之一,项目调度计划制定的优劣直接决定着项目管理的效果,关系到项目能否顺利完成,是项目控制的基础,所以制定一个好的项目调度计划成为项目管理者在项目管理中的重中之重。本文综合应用项目调度理论,考虑活动可拆分、多项目、不确定性因素影响等特殊条件,采用云遗传算法、资源分配、缓冲管理、蒙特卡洛仿真等方法,对活动可拆分的资源受限多项目调度在火箭测试发射项目中的应用开展深入研究,主要工作概述如下:首先,提出考虑活动可拆分的多项目调度方法。在火箭发射场开展火箭测试发射项目调度的背景下,针对确定环境中的多发火箭并行的项目调度问题进行了系统的研究,考虑活动可拆分、资源、活动逻辑等约束,建立火箭测试发射项目调度模型,采用云遗传算法求解工期最短的基准调度计划,通过算例验证了该算法的可行性。然后,通过资源分配和缓冲管理两种鲁棒性调度方法提高项目调度计划的鲁棒性。为保证项目调度计划按期完成,必须提高项目调度计划的鲁棒性。基于资源转移成本设计了MRTC算法,用于求解资源转移成本最小的资源分配方案,提高项目调度计划的鲁棒性;在此基础之上,增加缓冲管理,进一步提高了项目调度计划的鲁棒性。最后,为方便火箭发射场制定火箭测试发射项目调度计划,在上述方法研究基础之上,针对火箭测试发射项目调度问题的特点,设计开发了“火箭测试发射项目调度系统”,应用该系统为火箭发射场多发并行的火箭测试发射项目制定项目调度计划。

关键词： RCMPSP 云遗传算法资源分配缓冲管理鲁棒性