摘要：针对大型水电站厂内经济运行中最优负荷分配问题的高维性、复杂非线性和实时性,提出一种收敛性全面改善的改进退火粒子群算法.改进算法采用了整体改进策略:初始种群生成方面,采用初始种群解空间生成法避开机组空蚀振动区;适应度函数设计方面,加入惩罚项提高算法搜索效率;进化操作方面,加入自适应惯性权重、交叉运算、变异运算,改善算法的全局与局部收敛性能;引进模拟退火算法,提高算法的局部收敛性,保证算法以较大概率收敛于全局最优解.以三峡水电站厂内经济运行为实例,与现有算法进行了对比,结果表明:改进的退火粒子群算法在收敛速度与收敛精度方面均有一定的优势,适用于求解水电站负荷分配优化问题.

摘要：多址数据链时隙分配控制系统工作过程中,由于分配算法的差异,使得数据传输的平均时延较高。因此,提出调度数据网多址数据链时隙分配控制系统。将数据链时隙进行划分,并采用数学模型描述时隙分配问题;基于遗传算法,结合选择运算和交叉运算等步骤,完成时隙分配;采用DQ协议解决数据冲突问题,提升数据链时隙分配性能。实验结果表明:在递增时隙分配测试中,所设计系统的平均时延与传统系统相比,分别降低了0.34s、0.60s;在固定时隙分配测试中,数据传输的平均时延降低了0.37s、0.75s。

摘要：针对蚁群算法的不足,文中提出一种带有近邻节点选择策略和遗传算子的蚁群算法.在算法执行时,每只蚂蚁选择下一个城市采用近邻选择策略,在每轮循环结束时,对较优个体进行交叉运算的操作方法,以期提高蚁群算法的收敛速度.实验结果表明该算法是有效的.

摘要：通过对正被广泛应用的、智能的、并行的全局优化方法——遗传算法的性能分析,并与其它算法比较,阐述了遗传算法在神经网络设计中的优越性.