检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：杨磊华南农业大学

学位级别：博士

海量数据时代,人们对于能够自动地、智能地把数据转化为有用知识的技术有着迫切的需求,这种需求促进了数据挖掘技术的快速发展。数据分类是数据挖掘的一项重要任务,它可以用来挖掘重要数据类的模型以及预测数据的未来趋势。数据分类在... 详细信息

海量数据时代,人们对于能够自动地、智能地把数据转化为有用知识的技术有着迫切的需求,这种需求促进了数据挖掘技术的快速发展。数据分类是数据挖掘的一项重要任务,它可以用来挖掘重要数据类的模型以及预测数据的未来趋势。数据分类在人工智能、网络金融、模式识别、机器学习等领域已经展开了广泛的研究,并产生了众多的分类建模算法。虽然数据分类在理论和技术方面己经取得一定的突破,但它仍然存在一些问题,主要包括:分类建模算法的准确性和有效性、分类规则的可理解性等。传统分类建模算法在预测精度、可扩展性、高效性等方面都面临着巨大的挑战。由于数据分类是通过训练集合来构建分类模型,即通过分类算法寻找出最能代表训练数据的分类规则集合,这是一个逐步寻优的过程,因此许多研究者将群体智能算法应用于分类学习模型构建并取得了一些成果。群体智能算法是模拟自然界中种群通过个体之间的相互协作去解决一个复杂问题的过程,该算法具有潜在的并行性和较强的鲁棒性,而且算法不依赖于具体问题。基于群体智能算法的分类学习模型构建已经成为近年来数据挖掘领域的研究热点。本论文将群体智能算法中比较有代表性的蚁群算法和基因表达式编程算法(Gene Expression Programming,GEP)引入数据分类挖掘中,主要对基于传统蚁群分类算法和基本GEP的分类学习模型构建问题进行了研究,分别从不同的角度对这两种算法进行了改进,提出了新型蚁群分类建模算法Ant-MinerPAE和改进的基因表达式编程算法IGEP,并通过多组实验验证了该改进算法在分类学习模型构建上的有效性。本论文的主要研究工作如下:(1)介绍了数据分类问题的定义、原理及实现方法,分析了常见分类建模算法的不足之处,然后研究了蚁群算法的思想来源和核心步骤,深入研究了传统的蚁群分类算法Ant-Miner,并追踪了蚁群分类算法的发展历程。为了避免算法过早收敛陷入局部最优解,提出了一种基于信息素吸引与排斥原则改进的蚁群算法,设计了新的信息素计算方法及概率转移公式,调整了算法迭代的次序,蚂蚁在搜索过程中的信息素既包含吸引部分,又包含排斥部分,该方法可以平衡蚂蚁在构建模型过程中的探索与开发的关系,使得蚂蚁在搜索过程初期倾向于探索,在搜索过程后期倾向于开发。(2)为了证明本论文改进蚁群算法的有效性,将该算法应用于分类问题建模,同时在考虑规则之间相互影响的基础上,提出了一种新型蚁群分类建模算法Ant-MinerPAE,然后利用UCI的12组公共数据集进行了分类实验,将实验结果和其他常见的一些分类挖掘算法如CN2、C4.5rules、PSO/ACO2、Ant-Miner、cAnt-MinerPB等进行了比较。实验结果表明,该算法在预测精度和规则简洁性方面具有一定的优势。(3)深入研究了GEP的思想及基本GEP的缺点,针对基本GEP进行建模时容易受到噪声干扰,导致过早收敛,陷入局部极值等问题,本论文提出了一种改进的GEP算法(IGEP),增加了“基因提取”、“基因翻转”和“基因动态调整”算子,该改进算法可以提高基因的有效利用率,增强进化过程的种群多样性,从而具有更高的收敛速度和求解精度,且能更好地避免早熟现象。(4)为了证明IGEP算法的优势,将IGEP算法用于2015年5月11日至2015年8月5日的全国白萝卜、大葱、冬瓜、茄子、青椒、土豆等蔬菜价格的建模及预测,结合时间序列方法,通过对训练数据进行分析和进化,创建数学模型,实现蔬菜价格的仿真与预测;该实验同时实现了线性回归、抛物线回归和基本GEP算法的仿真与预测,通过多组实验对比证明IGEP算法在蔬菜价格建模及预测上具有更快的收敛速度和更高的精度。(5)基于IGEP算法提出了均衡概率选择和超级函数的策略,使得种群初始化时终结符和函数符被选机会均等,不同目数的函数符被选概率相同,变异算子中的字符与函数的选择概率相等,该策略能够保证种群的多样性,同时超级函数的设置可以使进化跳出局部最优并搜索到更好的解。然后,将改进的GEP算法用于构建分类学习模型,针对乳腺癌、气球、信用卡三个二元分类问题和葡萄酒识别、鸢尾花分类等两个三元分类问题,通过该改进算法进行多组实验,并分别与基本的GEP分类算法及其他分类算法进行对比,结果表明,改进的GEP分类算法在分类预测准确率上有着明显的提升。

关键词：数据分类群体智能算法蚁群分类算法信息素吸引与排斥基因表达式编程算法

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基于曲线相似性的轨顶摩擦控制剂的摩擦系数稳定性研究

基于曲线相似性的轨顶摩擦控制剂的摩擦系数稳定性研究

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作者：何朗武汉理工大学

学位级别：博士

为了减少线路钢轨的磨损,降低铁路维护和运行成本,摩擦控制技术是重要的手段之一。在摩擦控制技术中,轨顶摩擦控制剂的制备是问题的核心和难点。轨顶摩擦控制的关键是将涂敷于轨顶摩擦控制剂的摩擦系数稳定地控制在0.3～0.45范围内。摩... 详细信息

为了减少线路钢轨的磨损,降低铁路维护和运行成本,摩擦控制技术是重要的手段之一。在摩擦控制技术中,轨顶摩擦控制剂的制备是问题的核心和难点。轨顶摩擦控制的关键是将涂敷于轨顶摩擦控制剂的摩擦系数稳定地控制在0.3～0.45范围内。摩擦系数小于0.3时,容易发生脱轨;而摩擦系数大于0.45时,列车运行时能耗和钢轨的磨耗均将大幅增加。本文针对轨顶摩擦控制剂摩擦系数的稳定性开展研究,建立基于曲线相似性判别的轨顶摩擦控制剂摩擦系数稳定性判别方法,并基于所构建的定量化方法,对轨顶摩擦控制剂的工艺稳定性和配方组分稳定性展开研究。论文主要工作和创新点包括:(1)提出离散曲线连续化方法和基于Hausdorff距离曲线相似性判断的新算法。实测摩擦系数均为离散曲线,其特征点对应的曲率计算误差较大,本文利用基因表达式编程算法对离散曲线进行连续化,优化各相关参数,获得特征点的曲率,采用Hausdorff距离度量基准曲线与待判曲线的距离值,进而通过签名数据进行测试,获得八维特征数据,并用曼哈顿距离加权求和对曲线进行降维,最终获得较低的等误率。构建的新算法为定量化研究轨顶摩擦控制剂的稳定性奠定了基础。(2)针对轨顶摩擦控制,设计满足需要的配方,通过试验获得摩擦系数与时间之间的关系。本文根据轨顶摩擦材料性能控制策略、控制剂设计原理、组分配方比例,从定性的角度分析摩擦控制剂的工艺与组分配方的稳定性,对摩擦系数测试的实验结果进行评价。通过测试摩擦控制剂的工艺与组分配方的稳定性,构建有基准曲线对比的实验曲线的稳定性判别与无基准曲线对比的实验曲线的稳定性判别方法,提出一种基于曲线相似性的轨顶摩擦控制剂的摩擦系数稳定性判别方法。(3)针对有基准曲线对比的实验曲线,使用特征点曲率的Hausdorff距离度量方法来分析。实验结果表明:不同的操作环境,如温度、压强的变化对制样的摩擦控制剂的稳定性影响不明显,表明工艺具有较强的稳定性;配方比例的微小差异对摩擦控制剂的稳定性影响较小,表明配方也具有较强的稳定性。针对无基准曲线对比的实验曲线,通过GEP对实验离散数据连续化后,使用面积区域方法进行度量。实验结果表明:工艺实验曲线与配方实验曲线的适应度函数值均处于较低水平。由于定性的稳定性评价结果与定量的实验结果一致,现场测试结果也表明,曲线相似性判别方法适合轨顶摩擦控制剂的稳定性评估。本文尝试用数学思想寻找使得产品安全运行最佳设计方案,围绕一种基于Hausdorff距离的离散空间曲线相似性判别算法,引入GEP将离散数据进行连续化,研究轨顶摩擦控制剂的摩擦系数稳定性问题,较好地解决轨顶摩擦控制的问题。

关键词：摩擦系数稳定性离散曲线连续化基因表达式编程算法曲线相似性在线签名认证

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武汉地区被动式呼吸窗夏季热环境分析

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新型建筑材料 2020年第9期47卷 1-6页

作者：张辉韩啸霖弓南朱富城湖北工业大学土木建筑与环境学院湖北武汉430068

结合武汉地区气候特征,提出一种被动式呼吸窗技术,阐述了窗户的作用机理与传热过程特征。通过搭建实验平台,针对夏季白昼的被动式和非被动式呼吸窗房间进行多点温度、湿度和风速测试,分析其对建筑内热环境的影响。采用基因表达式编程算... 详细信息

结合武汉地区气候特征,提出一种被动式呼吸窗技术,阐述了窗户的作用机理与传热过程特征。通过搭建实验平台,针对夏季白昼的被动式和非被动式呼吸窗房间进行多点温度、湿度和风速测试,分析其对建筑内热环境的影响。采用基因表达式编程算法(GEP)优化的体感温度计算公式,对不同房间的热环境影响因素进行分析,通过拟合回归分析探讨了被动式呼吸窗对室内热环境的影响关系,为独立式外窗节能设计及改造提供参考。

关键词：被动式呼吸窗气候适应性室内热环境基因表达式编程算法体感温度

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基于生物阻抗谱的细胞电学特性检测方法研究

基于生物阻抗谱的细胞电学特性检测方法研究

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作者：万建芬南京航空航天大学

学位级别：硕士

研究细胞的发育过程有利于疾病治疗、药物筛选以及揭示生命奥秘,但目前的检测方法操作难度大,细胞活性难以得到保证。生物阻抗谱检测技术作为一种新技术在细胞检测领域具有十分广泛的应用场景。然而,该测量方法在测量精度以及数据处理... 详细信息

研究细胞的发育过程有利于疾病治疗、药物筛选以及揭示生命奥秘,但目前的检测方法操作难度大,细胞活性难以得到保证。生物阻抗谱检测技术作为一种新技术在细胞检测领域具有十分广泛的应用场景。然而,该测量方法在测量精度以及数据处理方面都有待提高。因此,本课题基于生物阻抗谱检测细胞电学特性,进行了如下具体内容的研究: 首先,为了解决常规细胞检测传感器的测量精度不足的问题,提出了一种新型的胚胎细胞检测传感器。该传感器在结构上实现了测量位置的自适应,提高了测量精度。此外,提出了一种新型的电极配置方式——周向电极与底面电极,通过实现电场聚焦、均匀化的方式提高了测量灵敏度。其次,为了实现生物阻抗谱数据自动化处理,提出了一种细胞电学特性参数提取方法——生物阻抗谱等效电路自拟合方法。该方法利用基因表达式编程算法实现生物阻抗谱等效电路的构建,利用遗传算法实现等效电路的拟合、筛选、优化以及电学特性参数的提取。与此同时,将该方法用于实现自定义等效电路的重构、微粒子电学特性参数的提取以验证细胞电学特性参数自提取方法的有效性。最后,为了实现对斑马鱼胚胎细胞发育过程的监测,搭建了用于胚胎细胞检测的实验平台。该平台的硬件部分用于实现阻抗的高精度测量,软件部分用于实现数据的可视化展示以及电学特性参数的提取。最终基于本论文的研究方法实现了斑马鱼胚胎细胞的电学特性参数的提取,结果显示:等效电路实现的拟合误差低于2%,胚胎膜的电学特性参数可更好地反映胚胎变化。该结果表明本论文的研究方法对细胞的电学特性参数检测有效,同理该方法将有利于实现细胞生理特性的在线检测。

关键词：生物阻抗谱细胞电学特性传感器基因表达式编程算法等效电路自拟合

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改进的差分演化算法在聚类中应用及其基于动态适应度景观的性能分析

改进的差分演化算法在聚类中应用及其基于动态适应度景观的性能分...

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作者：杨舒玲华南农业大学

学位级别：硕士

演化算法是一种模仿生物演化过程的启发式搜索算法,包括遗传算法、遗传规划、进化策略、进化规划、差分演化算法等,具有通用性强、结构简单、并行处理等优点,较好地解决多维度、高度非线性难以处理的复杂优化问题,被应用于生物医学、工... 详细信息

演化算法是一种模仿生物演化过程的启发式搜索算法,包括遗传算法、遗传规划、进化策略、进化规划、差分演化算法等,具有通用性强、结构简单、并行处理等优点,较好地解决多维度、高度非线性难以处理的复杂优化问题,被应用于生物医学、工程设计、数据挖掘、经济管理、农业管理等不同的领域。虽然演化算法在仿真实验和实际应用中获得较好的成果,但是该算法含有复杂的随机行为,加之缺乏严格的理论基础,很难对其进行全面地理论分析。本论文的研究内容包括对基因表达式编程算法和差分演化算法的改进展开研究,并应用在聚类应用中,另外,本论文提出采用动态适应度景观的有效分析策略对改进后的差分演化算法进行理论研究。主要工作总结如下:首先,针对K-均值聚类算法随机选取初始聚类中心点容易陷入局部最优的问题,本论文提出一种改进后的基因表达式编程算法,由一个主基因(Homeotic Gene)和一个自定义函数(Automatically Defined Function,ADF)构成一种新的染色体表达式,以及提出一种新型的插串规则NCR-ADF,保证种群具有多样性,主要目的为了训练待聚类的测试数据,通过实验证明,被训练过的数据中选取初始聚类中心点,使得算法不容易陷入局部最优,可以提高算法的稳定性。其次,差分演化算法的三个重要参数包括:种群大小NP,缩放因子F和交叉概率CR。本论文提出一种自适应的缩放因子F和结合一种新的交叉概率CR的差分演化算法,由于缩放因子可以控制算法的搜索步长,影响算法最优解的搜索和种群多样性,而交叉概率主要影响算法的收敛速度和平衡算法全局与局部搜索能力。在本论文中,主要采用改进后的差分演化算法为K-均值聚类算法选取更合适的聚类中心点,从而提高聚类的准确性。最后,本论文提出基于动态适应度景观来分析改进后的差分演化算法的性能,主要采用适应距离相关性、粗糙性、动态程度和梯度测量等四种分析策略收集和处理适应值与解之间的各个关系值,判断算法求解问题的搜索难易程度,反映算法求解最优值的变化情况和轨迹,。本论文选取具有代表性的十二个测试函数,通过差分演化算法计算每个测试函数的最优解,使用二维图来显示实验数据的变化趋势,根据每个分析策略能够反映算法的不同特征,合理地分析差分演化算法在求解不同函数最优值的各方面性能,丰富差分演化算法的理论基础。

关键词：差分演化算法基因表达式编程算法聚类动态适应度景观

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若干信息处理问题的进化算法研究及其应用

若干信息处理问题的进化算法研究及其应用

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作者：杨捷华中科技大学

学位级别：硕士

计算智能是借助现代计算工具模拟人的智能机制、生命的演化过程或其他生物的智能行为而进行信息获取、处理、利用的理论和方法。本文主要针对其中化算法这一领域展开一些理论及应用研究,主要研究成果如下:第一章给出了关于基于生物进化... 详细信息

计算智能是借助现代计算工具模拟人的智能机制、生命的演化过程或其他生物的智能行为而进行信息获取、处理、利用的理论和方法。本文主要针对其中化算法这一领域展开一些理论及应用研究,主要研究成果如下: 第一章给出了关于基于生物进化原理的仿生计算的原理,介绍了其生物学背景并抽象出了算法的基本特点,简要阐明了本文的创新点和章节安排。第二章提出了一种基于均匀设计的基因表达式编程的进化算法,新算法设计了基于混合水平均匀表的初始种群构造法和自适应的多亲杂交均匀算子。理论分析证明新算法具有全局收敛性,且收敛速度也优于经典的算法。第三章结合病毒进化机制,提出一种新的基因表达式编程算法来解决函数拟合和序列预测等数值优化问题。新算法通过构造新的病毒更新和感染机制,有效地加速了种群的进化并避免了早熟收敛的发生,具有较大实用价值。第四章提出了一种基于自适应免疫遗传算法解决最小权三角划分问题,仿真实验表明:新算法能产生令人满意的划分效果,尤其适合大规模点集。第五章提出了一种具有较高精度的双目视觉摄像机标定方法。在分析摄像机标定畸变模型的基础上,设计了根据畸变模型进行区域划分和畸变补偿的方案。通过引入改进的基因表达式程序设计算法对得到的补偿像素进行自适应的标定处理,挖掘其中潜在的坐标函数关系。在第六章中介绍了基于GIS的移动对象智能监控系统。该系统在GPRS无线通讯终端的基础上集全球卫星定位技术(GPS)、地理信息技术(GIS)技术于一体,可自动根据需求将移动终端的动态位置(经度、纬度)、时间、状态等信息实时地传至主控监控中心(数据库服务器),而后用户可以经由主监控中心了解当前移动端的运行状态,还可对终端的任何参数进行查询,甚至可以允许用户在线对其进行相关权限的命令调度。

关键词：进化计算数据挖掘收敛性基因表达式编程算法遗传算法免疫算法地理信息系统

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柔性流水车间机器与AGV集成调度方法研究

柔性流水车间机器与AGV集成调度方法研究

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作者：张昊楠大连理工大学

学位级别：硕士

为了快速响应市场需求，订单驱动的多品种、变批量车间柔性生产成为了离散型制造企业的主流方式。伴随着生产模式的转变，生产系统变得愈发复杂。自动导引小车（Automatic Guided Vehicle，AGV）具备高自动化、高柔性、高效率的特点，... 详细信息

为了快速响应市场需求，订单驱动的多品种、变批量车间柔性生产成为了离散型制造企业的主流方式。伴随着生产模式的转变，生产系统变得愈发复杂。自动导引小车（Automatic Guided Vehicle，AGV）具备高自动化、高柔性、高效率的特点，已成为智能柔性车间中资源链接的纽带，用以提升车间中物料配送的准时性与按需供应的精益性。考虑制造系统中加工机器与配送AGV的集成调度可以更好的从全局视角出发，提升车间生产资源与物流资源的综合效率。　　本文以具备机器柔性、工序柔性以及加工顺序柔性等特征的柔性流水车间为研究对象，利用AGV完成工件在不同工序间的流转运输任务，并考虑实际生产中工件到达种类与时间不确定，机器存在加工时间波动等动态因素，研究加工机器与配送AGV集成调度的问题。针对问题的动态性与复杂性，应用复杂问题结构化分解的思想将原有问题进行分解，采取离散事件仿真与基因表达式编程算法（Discrete Event Simulation-Gene Expression Programming，DES-GEP）相结合的方法对调度规则进行挖掘，利用车间中的实时工况数据驱动资源的调度决策过程。具体的研究内容从模型构建、算法设计、方法验证三个方面开展。　　在模型构建方面，对柔性流水车间中加工机器与配送AGV集成调度问题的作业场景与作业流程进行梳理，从中提炼归纳出问题特征，应用复杂适应系统理论对问题的复杂性做进一步分析。在此基础上，抽象出问题的数学模型。在算法设计方面，针对问题的复杂性与动态性，算法设计的思路从以下两个方面展开。其一，基于复杂问题结构化分解的思想将原有问题分解为机器选择、作业排序及AGV选择三个子问题。其二，设计离线调度规则挖掘模块与在线调度模块相结合的算法框架，并重点开发了基于DES-GEP的离线调度规则挖掘算法。在方法验证方面，应用正交试验法生成不同调度场景的算例，分别采取DES-GEP算法与传统的调度规则方法、GP算法对算例进行求解，结果证明了所提出的方法的有效性与优越性。并进一步对比了改进的DES-GEP算法与未改进的DES-GEP算法，从收敛速度与求解质量证明了算法改进策略的有效性。　　研究成果可以指导企业在智能制造背景下合理的分配车间资源，提高资源利用率，亦可以丰富企业的调度规则库，在优化生产性能的同时有效地满足制造企业的实时调度需求。

关键词：柔性流水车间加工机器自动导引小车集成调度离散事件仿真基因表达式编程算法

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融合规则提取与局部搜索的混装线平衡排序问题求解方法研究

融合规则提取与局部搜索的混装线平衡排序问题求解方法研究

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作者：姜东武汉科技大学

学位级别：硕士

混流装配线可实现多品种小批量产品生产,在制造企业中的应用已经非常普及。然而,目前大部分研究聚焦于混流装配线平衡或排序问题,忽视了平衡和排序之间的耦合关系,无法实现平衡方案与排序方案整体最优。混装平衡与排序的协同优化是组合... 详细信息

混流装配线可实现多品种小批量产品生产,在制造企业中的应用已经非常普及。然而,目前大部分研究聚焦于混流装配线平衡或排序问题,忽视了平衡和排序之间的耦合关系,无法实现平衡方案与排序方案整体最优。混装平衡与排序的协同优化是组合优化中的强NP-hard问题,针对该问题研究有效的求解方法,具有重要的理论意义和应用价值。为此,本文做如下工作的探究:分析混流装配线平衡与排序协同优化问题,考虑实际生产中的各类约束和生产目标,采用混合整数线性规划方法对该问题进行建模。利用基因表达式编程提取混流装配线平衡排序规则。分析平衡排序问题特征,提炼候选操作操作时间、直接后续操作数、所有后序操作数、待排序模型产品需求和待排序模型工位负载五个启发式因素。在规则提取的过程中,分别设计平衡与排序基因表达式、基因表达式编码、后序遍历树解码、平衡排序方案的表达、适应度评价指标和进化操作,有效的提取平衡排序规则。提出融合规则的多目标模拟退火算法,完成平衡和排序协同优化问题的求解。在初始化中,使用启发式规则生成平衡方案和排序方案,提高初始解集的代表性;在邻域搜索中,提出两种局部搜索算子,不断优化当前解;在接受策略中,加入多样性选择机制和重启机制,使算法跳出局部最优,最终达到全局最优。对混流装配线标杆案例进行求解和分析。为检验不同启发式方法的性能,设计不同启发式方法对比实验,通过统计分析方法ANOVA对实验结果进行性能分析。同时,以世代距离、分布均匀性、非支配率、最大延展率四个评价指标对多目标模拟退火算法与经典算法NSGA-II、多目标ABC算法进行比较,标杆案例计算结果表明,融合规则的多目标模拟退火算法在收敛性、分布性和延展性方面,优于两种对比算法。为将算法推向实际应用,设计规则提取系统和用户界面。

关键词：混流装配线平衡与排序启发式规则基因表达式编程算法多目标模拟退火算法

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基于GEP算法的交货期变动下预制构件生产调度优化研究

基于GEP算法的交货期变动下预制构件生产调度优化研究

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作者：陈敬丰北方工业大学

学位级别：硕士

装配式建筑作为我国建筑业转型升级的重要手段,它通过预制技术将建设项目所需要的构件转移到场外生产。预制构件的生产通常采用按订单生产的方式,生产安排依据施工方订单的交货期与需求量而定。而实际建设项目由于情况复杂,现场施工进... 详细信息

装配式建筑作为我国建筑业转型升级的重要手段,它通过预制技术将建设项目所需要的构件转移到场外生产。预制构件的生产通常采用按订单生产的方式,生产安排依据施工方订单的交货期与需求量而定。而实际建设项目由于情况复杂,现场施工进度往往存在不确定性,易受各种因素影响而导致场外生产的预制构件实际交付要求发生变动。如果不能正确地考虑交货期的变化,可能会导致无效的生产计划、库存成本过高、现场装配进度延后、客户不满意和市场份额的损失。因此从交货期变动角度考虑预制构件的动态生产调度具有实际意义。此外,GEP算法应用情形广泛,在制造业领域的调度规则优化方面,具有优于经验调度规则的表现能力,适用于动态调度的求解优化,但目前还暂未有GEP算法在预制构件生产场景中的应用。本文首先基于生产调度理论,结合预制构件生产工艺及流程,描述交货期变动下的预制构件生产调度问题。考虑生产资源约束条件,结合离散时间模拟方法,在传统调度模型基础上引入交货期变动,设定待生产队列,以特定调度规则作为生产过程中订单优先级的计算标准和生产顺序调整依据,并以惩罚成本为目标,建立交货期变动响应模型。其次,应用基因表达式编程算法(GEP)进行模型求解的优化。依据构件生产环境和订单属性特征,定义基因元素。各基因元素通过K表达式组合生成调度规则,经选择复制、变异、IS插串、基因重组等遗传操作,在对应交货期变动场景下,通过构建优势调度规则的方式以实现模型目标寻优。最后,选取某预制构件厂生产案例,通过模拟交货期变动,分别进行单算例验证、多场景模拟分析和目标值趋势分析。实证研究结果验证了模型的有效性,且在不同交货期变动场景下对比其他调度规则,验证了GEP算法所构造的调度规则的优越性,可以在构件厂面临交货期变动影响时,有效降低惩罚成本。本文创新之处在于:相较于现有预制构件生产调度优化研究,本文考虑了生产过程中交货期变动的影响。通过提出交货期变动响应模型,并应用GEP算法构造动态调度规则,作为应对多种交货期变动的有效策略。

关键词：预制构件生产调度交货期调度规则基因表达式编程算法

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GEP算法改进及其在实际过程建模中的应用研究

GEP算法改进及其在实际过程建模中的应用研究

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作者：郭嘉庆东北大学

学位级别：硕士

基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)是在遗传算法和遗传程序设计算法的基础上发展而来的新型进化计算方法。因其输出解的模型结构清晰、解结构多样等特点受到学界的广泛关注,但同时也发现GEP算法在应对有些问题时存在局... 详细信息

基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)是在遗传算法和遗传程序设计算法的基础上发展而来的新型进化计算方法。因其输出解的模型结构清晰、解结构多样等特点受到学界的广泛关注,但同时也发现GEP算法在应对有些问题时存在局部搜索能力不足,输出解精度不高等问题,制约了 GEP算法本身优势的发挥和发展。因此,研究GEP方法提高其性能并应用于工程问题,具有重要的理论与实际意义。本文首先对GEP的基本原理与发展现状进行了介绍。然后,通过对GEP建模性能的分析,针对GEP在进化过程中的拟合误差偏大等问题,提出了一种阶段性参数优化改进GEP方法,该方法保持GEP进化过程中基因所表示的函数表达式结构不变,通过引入粒子群算法和差分进化算法对函数表达式的参数进行阶段性优化,有效提升了 GEP的寻优性能。通过仿真实验,验证了所提出改进方法的有效性。进而,为进一步提高GEP性能,在上述研究基础上,提出了一种基于阶段性参数优化的改进GEP集成建模方法,即通过随机抽样获取原始数据的样本子集,使用前面提出的改进方法训练得到对应的样本子模型,将子模型的输出作为GEP集成方法的输入,原始样本输出作为集成的目标值重新进行建模处理,以提高GEP方法的预测精度,仿真结果验证了方法的有效性。最后,利用实际现场数据,将改进方法分别应用于浮选过程铜精矿品位预测和浓密机入料浓度软测量模型的建模问题中,实验结果验证了所提出方法的有效性。

关键词：基因表达式编程算法参数优化集成建模预测软测量

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