简介：

简介：摘要公路路线优化是属于多目标优化的问题，传统的优化算法很难解决这种具有模糊性与不确定性的路线优化问题。因考虑到多目标间的冲突性，提出了利用多目标遗传算法进行路线优化。主要意思是通过构建多目标模型和路线线形模型，对平面线形进行设计，通过纵断面优化后计算各目标函数值。

简介：根据用户全年冷、热、电负荷设计冷热电三联产系统方案并实现优化运行是决定联产系统经济性的关键．建立了以一次能源节约率、净现值和CO：排放量为优化目标，以冷热电三联产系统中主要设备容量为决策变量的多目标优化模型，同时运用实数编码遗传算法进行优化计算，得到了“以电定热”和“以热定电”2种不同运行模式下的冷热电三联产系统优化设计方案．

简介：目前各国在工程建设领域特别是在基础设施领域的金钱投入越来越大,工程项目多目标优化的问题成为人们探究的重点。免疫算法就是一种在自然界生物体免疫系统基础上的优化算法,是目前多目标优化研究的一个新的也是重要的研究方向。本文在多方了解与研究下对遗传算法进行了深入的研究分析,总结当前已有的基因免疫遗传算法在处理多目标优化问题中的优点与缺点,对这些问题提出一些解决的策略。

简介：本文利用遗传算法的全局搜索内能力及直接搜索算法的局部优化能力，提出了一种用于多目标规划的混合遗传算法．与Pareto遗传算法相比．本文提出的算法能提高多目标遗传算法优化搜索效率，并保证了能得到适舍决策者要求的Pareto最优解．最后，理论与实践证明其有有效性．

简介：

简介：目的研究多目标遗传算法（MOGA）在刺五加根提取工艺条件中的应用，并对其效果进行评价。方法利用Maflab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法的寻优；利用SPSS13．0软件进行统计分析。结果经过MOGA优化后，刺五加根及根茎中紫丁香苷、刺五加苷E的提取率的平均水平能达到0．104％、0．086％，提取工艺的最优提取条件为10倍的76％的乙醇、提取时间2．3h、提取次数3次。结论在保证多个目标都最优的前提下，MOGA搜索的Paret0非劣解比较理想，为刺五加根提取最优条件选择提供了合理的方法，可推广到其他药物的最优条件选择。

简介：为了提高遗传算法在多目标梯级水库优化调度中的应用效果，在标准遗传算法的基础上引入了免疫机制，并将其应用到周公宅一皎口水梯级水库优化调度中。计算结果表明，免疫遗传算法较好地克服了标准遗传算法收敛速度慢、易陷入局部极值、早熟等弱点。

简介：

简介：提出一种混合遗传算法来寻找多目标优化问题的有效解（Ｐａｒｅｔｏ解集）．该算法具有局部搜索能力，可用于每个解的生成过程中，目标不是为发现一个有效解而是为发现所有的有效解，最终选择则由决策者做出．模拟结果表明，该算法具有较强的搜索能力．

简介：[摘要] PID控制算法是经典的工业工程控制算法之一，增量式PID控制算法是对传统PID控制算法的优化，但其存在静态误差无法消除的影响，因此本文引入遗传算法对其进行进一步优化，并给出了优化步骤，同时给出了一个用遗传算法进行单环系统增量式PID控制器优化设计的仿真实例，并克服了其静态误差无法消除的问题。

简介：以新欧洲驾驶循环（NewEuropeanDrivingCycle，NEDC）工况下整车能耗和首次提出的换挡点加速度差值和作为目标函数，选定换挡点车速及换挡延迟量为优化变量，建立兼顾经济性和动力性的综合换挡规律优化模型。在NEDC循环工况下，利用带精英策略的非支配排序多目标遗传算法（NSGA-Ⅱ）对综合换挡规律的换挡点进行优化，利用Matlab／Simulink仿真平台对三种换挡规律进行仿真对比分析。结果表明，综合换挡规律既能满足整车的动力性，又能获得优异的经济性，从而验证了该优化方法的可行性。

简介：摘要本文简述了遗传算法的基本原理和特点，以及在各个领域的应用情况。

简介：遗传算法是近些年来产生的一种新算法，它模拟了自然界生物进化过程，属于仿生类算法。它不仅可以解决组合优化问题，也可以解决连续的最优问题。本文从遗传算法的产生背景、基本原理、应用实例及发展方向介绍了遗传算法。

简介：本文介绍了齿轮传动的多目标设计方法，以斜齿轮体积和传动平稳可靠性为目标函数，建立了斜齿圆柱齿轮传动的多目标优化设计数学模型。并且结合实例利用科学计算软件MATLAB的优化工具箱求解多月标优化问题。目前，对于斜齿轮优化设计的研究主要集中在减小体积方面，一般不考虑传动平稳性。本文对减小体积和提高传动平稳可靠性两个目标进行了联合优化，这对于齿轮传动设计具有理论指导意义。

简介：

简介：介绍遗传算法的基本特点和工作原理。结合线性规划模型阐述了其在复垦土地结构优化中的应用,通过具体实例给出了其实现过程。

简介：遗传算法本身固有的并行处理性和开放性，使得它在优化识别方面的效率非常之高，而且受到越来越广泛的研究，然而，遗传算法自身也有一些缺点．遗传算法在寻优过程中易出现“早熟”，设计变量增多时效率较低以及结构分析时间长．论文分析了遗传算法的常见缺陷，并通过采用小生境技术、基于多父体变量级别的杂交以及小生境技术的改进策略，遗传算法的优化性能（优化效率和质量）得到了大大的提高。

简介：摘要详细介绍了整数编码遗传算法的编码、选择、交叉、变异等操作。该编码不但可以降低算法的搜索空间，而且可以避免初始化及在遗传操作中生成的不可行解，同时也改进了遗传算法中惩罚函数对不等式约束条件的处理方法，加快收敛速度。将该算法用于IEEE30节点系统，结果表明，该方法降低了网络损耗，保证了电压合格率，实现了电力系统的无功优化，得到了满意的结果。

简介：本文介绍了利用遗传算法进行优化设计的基本原理。针对多变量优化问题，采用基本的遗传算法对其进行研究。给定优化的结果表明，用遗传算法来搜寻最优结果是十分有效的。