針對目前大多數電梯群控系統都以單一目標為基礎來調度電梯,提出了一種基于遺傳算法的多目標群控算法,該算法不僅考慮了候梯時間和乘梯時間,還考慮了系統能耗。通過應用仿真系統對算法進行了驗證,運行實驗結果表明了此方案的可行性和優越性。

大口徑火炮后坐阻力和炮口擾動是影響火炮射擊精度的關鍵因素,為了減小后坐阻力峰值和炮口擾動,基于剛柔耦合動力學理論,建立了某型火炮剛柔耦合系統動力學模型。從反后坐裝置結構和總體結構的角度出發,利用adams底層開發模塊,結合小生境遺傳算法程序建立多目標優化函數,進行火炮反后坐裝置結構多目標優化設計。優化后的后坐阻力峰值及炮口擾動明顯降低,表明所提出的優化方法合理可行,為火炮總體結構和反后坐裝置結構的優化設計提供一定的技術參考。

由于現階段對資源的均衡操作大都側重于對工期-資源同時優化,很少涉及質量和成本,所以這里提出了一個兩階段優化模型,第一階段是基于工期、質量和成本三個目標為非線性關系,建立三個目標的綜合優化模型;第二階段是從上階段對所得到的非劣解中由決策者選擇一個或多個滿意的解輸入到本階段進行資源均衡優化,兩階段均用遺傳算法求解,最后通過一個實例證明了兩階段模型的可行性與優越性.

本文利用遺傳算法的內在并行機制及其全局優化的特性,運用一種基于目標排序計算適應度的多目標遺傳算法(moga),將水資源優化配置問題模擬為生物進化問題,通過判斷每一代個體的優化程度來進行優勝劣汰,從而產生新一代,如此反復迭代完成水資源優化配置。優化結果表明,該算法應用在水資源優化配置中是成功的。

將挖掘機工作裝置作為一個整體,建立了工作裝置的整體優化設計數學模型。分別以提升力、鋼繩與斗桿中心線夾角及幾何尺寸作為目標函數,并從設計經驗本身、運動性能、結構幾何尺寸、工作尺寸及邊界條件等方面建立合理的約束條件。應用matlab遺傳算法工具箱尋求全局最優解。結果表明,采用遺傳算法可以快捷而有效地對挖掘機工作裝置鉸點位置進行優化設計,是對挖掘機性能進行優化設計的一種有效方法。

進度、費用和質量為工程項目的3大主要控制目標,工程項目多目標優化就是要盡可能實現3大目標的和諧統一。利用多目標優化理論建立了面向工程項目的多目標優化模型,給出了利用向量評價遺傳算法對工程項目多目標優化問題的求解設計思路,闡述了算法的實現流程,并通過實例驗證了該模型有效解決工程項目多目標優化的可行性。

文章綜合考慮了變電站規劃的經濟性和安全性,提出了一種基于粒子群算法(pso)和遺傳算法(ga)相混合的變電站優化規劃算法。該算法運用繁殖因子動態劃分子種群、最佳保持策略和ps0算子等思想,并通過實例進行編程計算,結果表明該算法比遺傳算法或粒子群算法求得的解更優。

項目管理工作中成本、工期、質量和資源構成互為約束條件的基本要素,各個要素之間有多種組合模式可以實現項目目標。但如何在多種組合模式、多種約束條件和多種資源之間取得平衡,以達成項目目標是本文論述的重點。本文提供一種模型用于綜合考慮成本、工期和資源,并使用基本遺傳算法建立解決問題的數學模型,最后通過實際應用說明該模型在項目管理多目標決策中的有效性。

針對ppp項目政府部門和私營企業的雙向資金流入和收益來源的多樣化,文章從如何選取最優方案獲得最大收益的角度分析收益的多目標性,建立了一個新的基于多目標0-1規劃的ppp項目決策數學模型,并給出蟻群算法求解方式,最后將其運用到ppp項目算例中,得出ppp項目決策的一個較好方案,證實了模型的可行性。

針對風電場并網運行的多目標無功優化和電壓穩定問題,建立了基于異步發電機內部等值電路的含風電場的電力系統無功優化模型,提出了風電場無功優化的目標函數和約束條件。結合非支配排序思想、精英保留策略、改進的小生境技術,得到了一種將向量模適應度函數作為淘汰準則的改進pareto遺傳多目標優化算法。以某風電場接入ieee14節點標準測試系統為例,將改進算法用于含風電場的電力系統無功優化。仿真結果表明,應用改進的遺傳多目標優化算法可以同時得到多組pareto最優解,為決策者提供了更多的選擇余地,使風電場并網點母線電壓在允許范圍內。

采用支持向量機方法建立350mw燃煤電站鍋爐nox預測模型和鍋爐效率預測模型,并采用遺傳算法對nox和鍋爐效率進行多目標優化,表明支持向量機和遺傳算法可以用于指導參數調節,進行燃燒優化。

區域水資源優化配置是社會、經濟及環境綜合效益最佳的大系統多目標規劃問題,根據榆林地區特點,基于區域水資源可持續利用理論,研究了以經濟、社會和環境的綜合效益最大為目標的優化配置模型建立的方法,討論了基于遺傳算法的多目標優化求解的可行性,為榆林地區及其他地區水資源多目標配置求解奠定了理論基礎。

本文采用支持向量機方法建立了350mw燃煤電站鍋爐nox預測模型和鍋爐效率預測模型，并采用遺傳算法對nox和鍋爐效率進行多目標優化，表明支持向量機和遺傳算法可以用于指導參數調節，進行燃燒優化。

在高層建筑方案概念設計階段,同時考慮了建筑、結構、設備等多種因素,并運用多目標遺傳算法及matlab編程,對高層建筑概念設計進行優化.算法中的隨機變權重因子可以更好地體現不同決策的側重傾向,從而更好地符合實際需要.以高層辦公建筑為例,提出了具體的方法和實施步驟,所得結果可為工程設計人員提供有益的借鑒.

目的以可持續發展的總體要求為基礎，構建符合社會、經濟和生態三者為目標的水資源優化配置模型，達到三者效益的最大化．方法針對傳統將多目標轉換成單目標求解中權重和指標等賦值受主觀因素影響的問題，使用遺傳算法進行多目標優化．以沈陽市為例，依照其水資源實際情況確定模型中的各項參數，借助matlab軟件對水資源優化配置模型進行計算求解．結果由遼西北（lxb）供水工程竣工前水資源配置方案，結合未來lxb供水工程相關規劃得出了2020年和2030年規劃水平年不同保證率下的水資源優化配置方案；各水源和用戶的供水量均有下降，地下水的供水量明顯減少，優化配置結果相對合理可靠．結論筆者所提出的方案為沈陽市節水型城市的建設提供了一定的理論支撐，同時也證明該研究方法在解決多目標規劃問題有一定優勢．

節點的安全性是ad-hoc網絡面臨的重要問題,因為通過非安全節點可以竊取、篡改網絡中的數據包,甚至對網絡造成致命性的破壞。通常情況下,ad-hoc網絡是借助于基于密鑰的認證算法來實現節點的安全性保障的,但是這些認證算法并不適用于ad-hoc的特殊網絡環境。將遺傳算法應用于節點安全性認證領域,通過基于多目標優化的認證機制,取代了密鑰認證機制。通過模擬實驗表明,基于多目標優化的認證機制,在ad-hoc網絡環境中,性能較為優越。

對基于多目標遺傳算法的水資源優化配置模型進行研究,可為城市水資源可持續利用和規劃管理提供一定的參考依據。根據西寧市的水資源實際情況,建立水資源優化配置模型,并利用多目標遺傳算法對該區域水資源進行了優化配置。結果表明,在各水平年不同保證率條件下,西寧市水資源經優化配置后的總供水量有所減少,各個水源的供水量亦有不同程度的減少,其中地表水和地下水減少的供水量較為明顯。研究結果表明,多目標遺傳算法在水資源優化配置中的應用效果較好,優化結果合理可靠。

針對如何從電網建設上報的大量輸變電工程中,選擇需要的且以一種有效方案實施的立項決策關鍵問題進行研究,提出了一種基于雙層多目標粒子群優化算法的輸變電工程立項決策評價模型。該模型包括2個階段——立項和決策,采用雙層多目標粒子群優化算法對模型進行求解pareto最優解,并使用5個評價指標——電網的安全性、適應性、環境友好性、經濟與協調性綜合選出最優方案。最后對所提出的算法模型進行算例分析驗證,驗證結果證明了本算法模型的有效性。

基于傳統最優化理論及經驗估計法的機械結構優化設計存在局部極值、對目標函數的可微性有嚴格要求、優化結果與初始值有較大的相關性等。以五自由度機械臂桿件長度優化設計為例,建立以機械臂各桿件長度為變量的總功率、各關節角加速度和結構緊湊性的目標函數,運用多目標遺傳算法結合模糊判斷策略的智能優化方法,并與傳統設計方法的求解計算進行對比分析,表明智能優化方法對機械臂桿件長度的優化設計結果更加滿足經濟性、穩定性和結構空間的要求。

傳統的項目進度一維優化擴展至有偏好的二維目標（進度、成本）優化,同時將成本優化目標分解為項目成本大小以及資源均衡度從而構成三維目標優化,將無資源約束的環境擴展至資源約束下的復雜環境,將局部搜索優化領域擴展至全局范圍內的優化.在內容上,先對項目的單目標優化管理理論進行詳盡研究并指出其現實的局限性,同時提出了智能啟化式方法-遺傳算法在資源約束下項目管理優化方面的優勢.在此基礎上本文構建了基于三維目標偏好的項目管理優化仿真模型,解決了項目管理優化理論中最為重要的兩大問題：資源約束下的項目進度優化以及資源約束下的三維目標（項目進度、項目成本以及資源均衡度）的優化問題.為了驗證此模型對以上問題的有效性,本文應用matlab仿真技術進行仿真模擬并與傳統方法做比較,從結果可以看出遺傳算法能夠更好的解決此類問題.

針對施工網絡計劃中的工期成本優化問題,采用遺傳算法對施工項目工期成本優化問題進行探討,以解決工程中不確定因素的問題,且優化結果更精確。

基于遺傳算法建立了面向工程項目的資源優化模型。通過在模型中構造一個能反映“資源分配”和“資源均衡”兩方面優化程度的適應度函數,并在復制操作中,對群中個體先進行分類再選擇復制,有效地解決了多種資源的綜合優化問題。給出了利用遺傳算法對資源優化問題的求解設計思路,闡述了算法的實現流程,并通過實例驗證了該模型的可行性。