摘要：针对旁瓣零陷凹面约束的稀疏平面阵列优化及算法早熟等问题,该文基于参数自适应的思想,提出一种混合三角变异差分进化算法。通过引入旁瓣零陷凹面约束矩阵,构建自适应惩罚函数,时变权重组合变异策略与交叉策略,提高算法前期全局搜索能力和后期收敛能力,最终实现峰值旁瓣电平和旁瓣零陷凹面的平面阵列约束优化。仿真结果表明,对比混合三角变异策略前的算法,该算法在完成稀疏阵列峰值旁瓣电平优化的同时,能在指定旁瓣区域完成零陷凹面设计,降低有源干扰影响。

摘要：针对超限超重货物运输专列路径优化问题,引入限界改造和桥梁加固要素,以铁路运能损失、运输时间和运输费用的最小化为优化目标,构建铁路超限超重货物运输专列路径优化模型;考虑专列同时运送多件超限超重货物的特点,设计货物综合投影算法,并以Pareto支配关系框架下的NSGA-Ⅱ多目标进化算法为基础,结合基于移动不可行解的自适应惩罚函数的约束处理技术及超限超重货物运输专列开行特征,提出一种基于多目标进化的铁路超限超重货物运输专列路径优化算法。实例分析结果表明:该方法能高效合理地处理路径优化任务中的多个目标;与常用的3种约束多目标算法相比,设计的优化算法能使计算耗时降低0.24%~29.94%、超体积指标值提高4.25%~13.11%,并得到一组收敛性和多样性更好的相对最优方案。该方法克服了传统专列路径优化中单纯依靠经验或从备选方案中择优的弊端,可为铁路超限超重货物运输专列路径决策提供技术支持。

摘要：在保证基坑稳定性的条件下,为了提高桩锚支护结构经济性,建立了桩锚支护结构的优化设计模型,并对其支撑道数、桩径、嵌固深度和混凝土强度等级等设计参数做了敏感性分析,在此基础上确定各个优化设计参数的合理取值范围,为桩锚支护优化提供了约束条件。针对传统的遗传算法在迭代过程中出现过早地收敛到局部最优解和在最优值附近收敛速度慢等缺点,提出了动态自适应技术改进遗传算法的新算法(动态自适应遗传算法,DAGA)。工程实例分析表明,动态自适应遗传算法不受设计空间可微性、连续性等限制,适合于求解具有离散设计变量的桩锚支护工程;不仅有较好的收敛性,而且在求解时间上具有一定的优势。

摘要：为了在保证基坑稳定性和正常使用的条件下提高土钉支护结构经济性,建立土钉支护的优化模型,并对土钉道数、土钉长度、土钉入射角、土钉间距以及土钉直径和孔径等设计参数进行敏感性分析,在此基础上合理选择各个设计参数的取值范围,为土钉支护优化提供约束条件。针对传统的遗传算法在迭代过程中出现的适应度值标定方式复杂、过早的收敛到局部最优解和在最优值附近收敛速度慢等缺点,提出采用动态自适应技术和非标准的遗传操作算子改进遗传算法的新算法。通过实例分析表明,采用改进遗传算法进行优化不仅可以大大节省求解时间,而且能够得到满意的结果。

摘要：针对给水管网遗传优化设计中常规惩罚函数边界约束条件存在的问题,提出了一种能根据每代计算结果自适应调节惩罚因子的自适应惩罚遗传算法,并应用改进遗传算法寻求管网投资最小的设计方案.研究表明,应用该方法能够更有效地搜索最优解,可节约工程费用2.29%～12.01%,在工程优化设计中有一定的实用价值.

摘要：研究新产品开发项目中的合作伙伴选择问题,用带有非线性目标函数的0-1整数规划模型对问题进行定量描述,在时间和成本约束下的最小化项目失败风险。模型的非线性和复杂性使其无法用常规方法进行求解,设计带有自适应惩罚函数的遗传算法对可行域和非可行域进行搜索,快速有效地获得最优解或近优解。