检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2025年第2期40卷 375-386页

作者：孙哲马胜男解相朋孙知信南京邮电大学现代邮政学院南京210003 南京邮电大学物联网学院南京210003

多式联运可有效提高物流企业的运作效率并降低经营成本,是现代物流的未来发展趋势之一.然而,其路径规划问题常常存在许多非线性约束,传统的精确算法在求解时也面临着模糊性、特殊性、动态性、高维性等挑战.鉴于仿生算法模拟生物系统时... 详细信息

多式联运可有效提高物流企业的运作效率并降低经营成本,是现代物流的未来发展趋势之一.然而,其路径规划问题常常存在许多非线性约束,传统的精确算法在求解时也面临着模糊性、特殊性、动态性、高维性等挑战.鉴于仿生算法模拟生物系统时的智能优势在解决这一类复杂组合优化问题时具备广泛性和高效性,研究近年来基于多式联运路径规划的仿生算法,并将其分为3类:群智能算法、进化算法和基于物理的仿生算法,分别罗列了多式联运路径规划问题涉及到的特殊背景、关键特征和未来研究方向,广泛对比、分析了该问题下各仿生算法的原理、改进、优点和局限性,并为不同问题下的特殊场景提供了合适的仿生算法.最后,讨论了多式联运路径规划问题目前面临的挑战和未来的研究方向.

关键词：多式联运路径规划仿生算法不确定性绿色运输可持续性

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地下工程围岩参数反演的仿生算法及其工程应用研究

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岩石力学与工程学报 2002年第A02期21卷 2521-2526页

作者：高玮冯夏庭郑颖人国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室武汉430071 后勤工程学院土木工程系重庆400041

围岩参数优化反演实质为一个高度复杂的非线性函数优化问题,采用传统局部优化技术存在依赖于初值、易失败等缺点,而进化算法这种全局优化方法却可以很好地解决此问题。但常用的遗传算法存在效率低等缺点,结合免疫系统原理及进化规划机... 详细信息

围岩参数优化反演实质为一个高度复杂的非线性函数优化问题,采用传统局部优化技术存在依赖于初值、易失败等缺点,而进化算法这种全局优化方法却可以很好地解决此问题。但常用的遗传算法存在效率低等缺点,结合免疫系统原理及进化规划机制提出的新型仿生算法——免疫进化规划可以克服遗传算法的缺点。通过某水电站工程洞室围岩参数反演研究,证明了仿生算法参数反演的合理性、有效性。

关键词：地下工程参数反演优化方法进化算法仿生算法

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基于仿生算法的全废渣水泥生料配料优化研究

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华中科技大学学报（自然科学版） 2022年第10期50卷 45-50页

作者：宋晓玲徐盼盼胡敬平杨忠华中科技大学环境科学与工程学院湖北武汉430074 华中科技大学煤燃烧国家重点实验室湖北武汉430074 新疆天业(集团)有限公司新疆石河子832000

针对在生料配比过程中出现原料成分复杂、波动大而人工计算配料法无法满足生产需求的问题,基于固废原料的特征开发出以非支配排序算法为代表的全废渣水泥生料配料优化方法,输入历史进料数据后产生初始种群,经过巧妙设置的目标函数进行... 详细信息

针对在生料配比过程中出现原料成分复杂、波动大而人工计算配料法无法满足生产需求的问题,基于固废原料的特征开发出以非支配排序算法为代表的全废渣水泥生料配料优化方法,输入历史进料数据后产生初始种群,经过巧妙设置的目标函数进行遗传迭代计算,直至满足终止条件输出最优解.结果表明:基于仿生算法的全废渣水泥生料配料优化方法可以满足均衡地接近目标三率值,并优先消纳库存压力较大的固废;相比传统的遗传算法,其对电石渣的消纳量提升了23.1%,计算时间缩短至30.8 s,计算速度提升了74%,迭代次数降低了73%.

关键词：水泥配料仿生算法优化模型工业废渣多目标优化

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岩土本构模型识别的仿生算法研究

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岩土力学 2004年第1期25卷 31-36页

作者：高玮郑颖人冯夏庭中科院武汉岩土所岩土力学重点实验室湖北武汉430071 后勤工程学院土木工程系重庆400041

从岩土材料弹塑性本构模型的通式出发,把本构模型类内识别问题转化成一个典型的参数辨识问题,并采用新近提出的对参数辨识具有良好性能的新型仿生算法——免疫进化规划进行了弹塑性模型类内识别研究,提出了一个新的模型识别进化方法。... 详细信息

从岩土材料弹塑性本构模型的通式出发,把本构模型类内识别问题转化成一个典型的参数辨识问题,并采用新近提出的对参数辨识具有良好性能的新型仿生算法——免疫进化规划进行了弹塑性模型类内识别研究,提出了一个新的模型识别进化方法。一个标准算例证明,所提方法具有良好的模型识别效果,能仅在已知量测位移的情况下,得到理想的模型形式,具有潜在的工程应用价值。

关键词：本构模型通式模型识别仿生算法免疫进化规划

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基于仿生算法的轻工业摘钩机器人运动路径优化

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上海轻工业 2025年第2期 158-160页

作者：王世明马舒雅湖北华电襄阳发电有限公司襄阳441141 中电凯源机械制造有限公司襄阳441003

文章为解决轻工业摘钩机器人在复杂环境下的运动路径优化问题,提出了一种基于仿生算法的三阶段优化方法。通过融合改进人工势场法、遗传算法和蚁群算法,实现了路径长度、平滑度和运动时间的全面优化。实验结果表明,该方法能有效提高摘... 详细信息

文章为解决轻工业摘钩机器人在复杂环境下的运动路径优化问题,提出了一种基于仿生算法的三阶段优化方法。通过融合改进人工势场法、遗传算法和蚁群算法,实现了路径长度、平滑度和运动时间的全面优化。实验结果表明,该方法能有效提高摘钩机器人的工作效率和运动平稳性,具有良好的鲁棒性。

关键词：轻工业摘钩机器人运动路径优化仿生算法

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触觉传感器非线性补偿仿生算法

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哈尔滨工程大学学报 2017年第2期38卷 288-292页

作者：林连冬李思奇陈春雨邱成军田志宏黑龙江大学电子工程学院黑龙江哈尔滨150080 大庆师范学院机电工程学院黑龙江大庆163312 中国工程物理研究院计算机应用研究所四川绵阳621900 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

为解决触觉传感器非线性误差大的问题,本文提出了一种基于动态密度聚类改进的自适应多种群遗传算法(IMPGA)。IMPGA算法通过对个体相似度的动态聚类分析生成多个子种群,各子种群采用自适应交叉、变异概率并行进化,提高了搜索全局最优解... 详细信息

为解决触觉传感器非线性误差大的问题,本文提出了一种基于动态密度聚类改进的自适应多种群遗传算法(IMPGA)。IMPGA算法通过对个体相似度的动态聚类分析生成多个子种群,各子种群采用自适应交叉、变异概率并行进化,提高了搜索全局最优解的效率。通过动态邻域搜索策略提高算法局部搜索的能力,通过移民算子保持每个种群的多样性和进化动力。实验表明通过IMPGA算法优化的BP神经网络能够有效减小触觉传感器非线性拟合误差,鲁棒性能好。

关键词：仿生算法触觉传感器非线性补偿密度聚类多种群遗传算法非线性函数拟合动态邻域搜索移民算子

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基于仿生算法的滑坡危险滑动面反演(1)——滑动面搜索

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岩石力学与工程学报 2005年第13期24卷 2237-2241页

作者：高玮冯夏庭中国科学院武汉岩土力学研究所

滑坡稳定性分析中一个非常重要的问题就是其潜在危险滑动面搜索的问题。为了更好地进行滑动面搜索研究,这里以滑动面上的若干关键点作为搜索目标,从而使问题变成了一个搜索关键点坐标的问题。由于实际滑坡性质的复杂性,此优化问题非常复... 详细信息

滑坡稳定性分析中一个非常重要的问题就是其潜在危险滑动面搜索的问题。为了更好地进行滑动面搜索研究,这里以滑动面上的若干关键点作为搜索目标,从而使问题变成了一个搜索关键点坐标的问题。由于实际滑坡性质的复杂性,此优化问题非常复杂,采用常规优化技术常常不能奏效。为了有效地解决这个问题,这里以效率更高、效果更佳的仿生算法——免疫进化规划作为优化工具,以滑动面上关键点坐标作为优化参数,以滑坡稳定性安全系数作为优化目标进行研究,提出了一种进行任意滑动面搜索的新方法。最后,通过一个典型算例及一个边坡工程实例验证了方法的有效性。

关键词：工程地质危险滑动面搜索优化问题仿生算法免疫进化规划

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仿生算法在地下水模型反演中的应用现状与展望

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水文地质工程地质 2016年第1期43卷 41-49页

作者：刘国东戴振学邢冰王焱孟玉川李俊四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室四川成都610065 美国拉莫斯国家重点实验室新墨西哥拉莫斯87545

求解地下水逆问题是水文地质学研究的重要内容,传统的基于非线性优化技术的求解地下水逆问题的方法存在收敛速度慢,寻优效率低,易陷入局部最优的缺点。基于模仿生物功能和习性而开发的人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、... 详细信息

求解地下水逆问题是水文地质学研究的重要内容,传统的基于非线性优化技术的求解地下水逆问题的方法存在收敛速度慢,寻优效率低,易陷入局部最优的缺点。基于模仿生物功能和习性而开发的人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、入侵杂草算法、免疫算法、混合蛙跳算法、人工蜂群算法、萤火虫算法、蝙蝠算法、布谷鸟算法和果蝇优化算法、蚊子算法、螳螂算法、人工鱼群算法、捕鱼策略算法等仿生算法具有很强的优化能力和寻优效率。人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等4种仿生算法在求解地下水逆问题的应用实践表明,这些方法可以按较大的概率找到全局最优解,且收敛速度较快。确定适当的目标函数转换形式和算法参数,其它仿生算法也完全可以用于地下水模型反演。从这些算法的理论和已应用于其它领域的实践来看,仿生算法在求解地下水逆问题中具有广阔前景。

关键词：水文地质参数识别地下水模型反演仿生算法优化方法全局最优解

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仿生算法及其在油压机结构优化设计中的应用研究

仿生算法及其在油压机结构优化设计中的应用研究

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作者：刘茜天津大学

学位级别：博士

本文以某锻压机床厂的10MN框式油压机的研制为背景,对该油压机整体机身的刚度和强度进行了校核,并采用基于Pareto的多目标遗传算法和神经网络相结合的方法--仿生算法对其横梁这样的大型结构进行了优化设计。本文具体完成的工作和创新点... 详细信息

本文以某锻压机床厂的10MN框式油压机的研制为背景,对该油压机整体机身的刚度和强度进行了校核,并采用基于Pareto的多目标遗传算法和神经网络相结合的方法--仿生算法对其横梁这样的大型结构进行了优化设计。本文具体完成的工作和创新点如下: 1.采用先进的结构有限元分析软件ANSYS,用四面体单元形成空间组合结构,对10MN框式油压机机身进行建模与分析,总结其受力和变形的特点,并为改进提供依据。 2.对基于神经网络的结构近似分析技术进行了研究。提出用饱和正交试验设计表选取神经网络样本,细化变量的取值区间,使网络具有很好的泛化能力; 采用两阶段动态自适应调整学习参数的改进型神经网络算法,建立起油压机横梁结构设计参数与位移、应力的非线性映射关系,以替代原有的有限元模型进行结构修正和结构优化。这种近似重分析技术在满足计算精度的前提下显著提高了计算效率。 3.提出将参数化设计思想引入到油压机有限元结构的仿真分析中,以实现在调整设计参数之后能迅速自动生成分析模型并完成有限元结构分析。采用APDL语言进行参数化设计,不仅为神经网络用于复杂结构的建模提供了一种十分高效的采样方法,而且还极大优化了产品结构,缩减了产品设计周期。 4.引入了Pareto多目标遗传算法应用于结构优化设计中。其中在以下几方面开展了工作:对SGA的基本算子进行了改进; 利用Pareto最优的概念设计了处理多目标优化问题中群体的分级排名算法; 同时针对结构优化设计中的板系厚度是离散变量,提出了处理方法; 最后从Pareto最优解集中的多个点里选取决策者最满意的点作为多目标优化设计的结果。 5.作为实例,论文采用改进型神经网络和Pareto GA相结合的仿生算法对压机的横梁以体积和纵向位移最小为目标函数进行了多目标优化,经ANSYS仿真后表明,该方法是有效的,优化结果是准确可靠的。仿生算法为大型油压机横梁及其它薄壁箱形结构的优化设计提供了一种全新可行的科学方法。

关键词：仿生算法有限元油压机横梁优化设计

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仿生算法及其在专家分配问题中的应用

仿生算法及其在专家分配问题中的应用

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作者：李娜娜天津大学

学位级别：博士

遗传算法和蚁群优化算法是两种最流行的仿生算法,前者以自然选择和遗传变异理论为基础,后者则是对蚂蚁觅食行为进行模拟而提出的一种仿生算法。本文对这两种算法进行了深入的研究,针对它们收敛速度慢、多样性差、容易早熟等不足,提出了... 详细信息

遗传算法和蚁群优化算法是两种最流行的仿生算法,前者以自然选择和遗传变异理论为基础,后者则是对蚂蚁觅食行为进行模拟而提出的一种仿生算法。本文对这两种算法进行了深入的研究,针对它们收敛速度慢、多样性差、容易早熟等不足,提出了几种改进的方法。此外,本文还将这两种算法成功应用到一个新的领域——专家分配问题。取得的成果和创新点如下: 提出了两种改进多峰值搜索能力的遗传算法。一种是改进局部搜索能力的小生境遗传算法。该算法在进化后期进行小生境境内的交叉与变异操作来取代其在整个解空间内的交叉变异,进行有针对性的局部搜索。它具有更高的求解精度,更快的收敛速度,是一种寻优能力、效率和可靠性更高的优化算法。另一种方法将小生境遗传算法和Hopfield神经网络有机的结合在一起,首先进行小生境遗传算法寻优,然后对所得具有全局多样性的解进行聚类分析,得到的聚类中心作为Hopfield网络的初始搜索点,最后利用Hopfield网络逐个寻优。该方法综合了Hopfield神经网络准确、快速和小生境遗传算法多样性的优点。提出了一种蚁群优化算法和遗传算法的混合算法。该算法将遗传操作引入到了蚁群优化算法的每一次迭代后,利用遗传算法全局快速收敛的优点,来加快蚁群系统的收敛速度。并且通过遗传算法的变异机制,增强了蚁群系统跳出局部最优的能力。提出了一种具有先验知识的蚁群优化算法。新算法将问题特征作为先验知识事先提取出来,并赋予蚁群优化算法中的精英蚂蚁以识别该固有特征的能力,以提高精英蚂蚁的搜索质量,进而使得新算法整体的求解能力得以提高。在随着项目数量的迅速增长与研究范围的不断扩大,传统的分配方法和手工操作已经不能满足基金管理工作需要的前提下,本课题研究了专家分配问题,并结合专家分配问题的特点,设计了信息素指导下的遗传算子,使用遗传算法对其进行了求解。并进一步提出了蚁群优化算法求解专家分配问题的方法,实验取得了较好的效果。

关键词：仿生算法遗传算法蚁群优化算法专家分配问题函数优化旅行商问题

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