摘要：提出一种用于配电网故障定位的多目标优化模型,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解。传统多目标优化问题通过加权方式转换为单目标问题,对权值比较敏感,且每次只能得到一种权值下的最优解。NSGA-II则避免了传统加权求解时权值的选择和解的偏好性。该算法采用快速非支配排序机制,计算复杂性低;同时考虑个体拥挤距离,从而保证种群的多样性;最后,提出适用于故障定位的最优解集处理方法,便于从多目标最优解集中筛选出唯一符合故障情况的解。算例测试分别模拟单点、多点故障,以及信息完备和部分信息畸变的情况,测试结果表明,所提方法均能准确地定位故障区段。

摘要：本文提出了一个基于进化算法的信道最优矢量量化器(COVQ)设计算法。该算法在给定信道状态模型和存在信道噪声的情况下,可以有效地提高矢量量化器的性能,实现了信道最优矢量量化器的设计。与目前常用的码书设计算法比较,实验结果表明该算法可获得比传统算法更高的性能增益。

摘要：总结了进化算法理论研究中具有重要应用前景的若干实用技术 ,其中包括编码技术、自调整技术、约束限制处理技术和多目标优化技术。文中总结了这 4类技术的最新进展 ,希望能为从事进化算法应用研究的电力工作者开拓一些新思路 ,为设计和开发具有更高性能、适用于电力系统运行与控制的进化算法提供参考。

摘要：本文采用约束直接搜索法进行螺旋桨设计 ,建立了初步设计和终结设计的数学模型 ,并运用进化算法优化求解 ,经过多个实例验算 。

摘要：针对混合多目标进化算法中如何设计全局搜索算法和局部搜索策略结合机制的难点问题以及提高多目标进化算法的求解性能,基于反馈控制思想,提出了一种系统化、模块化的全局优化与局部搜索相结合的混合MOEA/D算法,算法中设计了一种基于拥挤熵的种群多样性度量方法;提出了基于简化二次逼近的局部搜索策略,以及针对MOEA/D的种群多样性增强策略。数值实验表明所提算法具有良好性能,可以兼顾算法求解的多样性和收敛性,所提混合框架可有效提升现有多目标进化算法的求解性能。

摘要：采用结合进化算法和单纯形法的复合进化算法为优化算法,对跨音速轴流压气机叶栅进行气动优化设计。气动性能评价采用Reynolds平均Navier Stokes方程求解技术,采用Baldwin Lomax紊流模型封闭求解的方程。优化设计目标是最大化静压比。设计变量是叶栅型线的Bezier曲线控制点坐标。优化设计结果表明优化设计得到的叶栅具有高静压比和良好的气动性能,同时证明了复合进化算法是一种高效寻优算法。

摘要：在无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)中存在无线链路容易失效的现象,但大多数学者在设计路由算法时较多地关注网络生存期问题,而忽略路由健壮性问题。提出一种基于进化算法的WSN任播路由算法。该算法以网络生存期和路由健壮性为优化目标,并通过多目标进化算法寻找到两者的最佳适应值。实验验证了该算法的有效性,实验数据表明:相比较基于单目标优化(网络生存期)的任播路由算法,所提算法的网络生存期及路由健壮性两个性能的综合优化值优于前者;相比较传统单路径任播路由算法,所提算法的网络生存期、路由健壮性和可扩展性优于前者。

摘要：以进化博弈为理论基础,采用进化算法研究企业产品质量博弈稳定均衡的求解问题。研究表明,该方法能够成功地获得进化稳定均衡,同时具有概念清晰、博弈机制设计灵活、博弈设计更具现实性等优点。

摘要：针对大型产品在双边拆卸线进行作业时,零部件之间存在拆卸干扰的情形,构建双边顺序相依拆卸线平衡问题优化模型,并提出一种动态协同进化算法。所提算法设计了一维正负整数排列编码方法,可将任务间先后关系及任务所在操作方位同时有效表示,编码简单易于实现;采用动态邻域深度搜索策略,提高局部搜索质量;引入后天学习算子,加快个体进化速度;通过种群间相互交流,提升下一代种群质量。最后,通过算例验证所提算法具有良好的寻优性能。

摘要：为了更加准确的表达矿山岩层运动的复杂演化规律,用模拟生物繁衍的进化算法进行模型识别研究.采用树状层次结构设计方法,不需事先假定模型的具体函数形式,根据进化过程中的选择、交叉、变异等遗传算子操作,可得到自适应模型.在VC++6.0语言平台基础上,自主开发了基于进化算法的矿山岩层运动模型识别系统,该系统具有模型智能识别和预测功能.应用结果表明,进化模型对采空区顶板离层的非线性演化过程的规律表达比较准确,模型值与实测值的误差非常小,平均仅为3.99%;以树状结构表达的进化算法适合描述岩层运动的复杂特征,开发的软件系统运行稳定、可靠,模型识别精度较高.