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《遺傳算法的改進及在廠區(qū)布局優(yōu)化問題中的應用研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、北京化工大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學位論文，是本人在導師的指導下，獨立進行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔。作者簽名：日期：關(guān)于論文使用授權(quán)的說明學位論文作者完全了解北京化工大學有關(guān)保留和使用學位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬北京化工大學。學校有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復印件和磁盤，允許學
2、位論文被查閱和借閱；學?？梢怨紝W位論文的全部或部分內(nèi)容，可以允許采用影印、縮印或其它復制手段保存、匯編學位論文。保密論文注釋：本學位論文屬于保密范圍，在上年解密后適用本授權(quán)書。非保密論文注釋：本學位論文不屬于保密范圍，適用本授權(quán)書。作者簽名：壟生絲驁日期：型!蘭：』：顰導師簽名：二雪半日期：二竺竺三』生生學位論文數(shù)據(jù)集中圖分類號TP0224學科分類號510．80論文編號1001020120795密級公開學位授予單位代碼10010學位授予單位名稱北京化工大學作者姓名王振字學號2009000795獲學位專業(yè)名稱控制科學與工程獲學
3、位專業(yè)代碼08110l課題來源自然科學基金項目研究方向廠區(qū)布局優(yōu)化論文題目遺傳算法的改進及在廠區(qū)布局優(yōu)化問題中的應用研究關(guān)鍵詞遺傳算法，廠區(qū)布局，約束優(yōu)化，選擇算子，梯度下降法論文答辯日期2012．5．24t論文類型應用研究學位論文評閱及答辯委員會情況姓名職稱工作單位學科專長指導教師朱群雄教授北京化工大學智能系統(tǒng)，數(shù)據(jù)挖掘評閱人1李宏光教授北京化工大學過程性能監(jiān)督與優(yōu)化評閱人2陳娟教授北京化工大學控制理論與先進控制評閱人3評閱人4評閱人5橢員蝴李宏光教授北京化工大學過程性能監(jiān)督與優(yōu)化答辯委員1陳娟教授北京化工大學控制理論與先進
4、控制答辯委員2夏濤副教授北京化工大學計算機仿真系統(tǒng)答辯委員3崔玉龍副教授北京化工大學電力電子技術(shù)應用答辯委員4王穎副教授北京化工大學光電檢測答辯委員5注：一．論文類型：1．基礎(chǔ)研究2．應用研究3．開發(fā)研究4．其它二．中圖分類號在《中國圖書資料分類法》查詢。三．學科分類號在中華人民共和國國家標準(GB／T13745—9)《學科分類與代碼》中查詢。四．論文編號由單位代碼和年份及學號的后四位組成。摘要遺傳算法的改進及在廠區(qū)布局優(yōu)化問題中的應用研究在科學研究和工程實踐中，存在大量的非線性規(guī)劃問題，這些問題具有多參數(shù)、高復雜度、不確定性
5、等特點，傳統(tǒng)的優(yōu)化算法在處理這些問題時往往會陷入局部最優(yōu)，或者耗時很長，因而很難達到人們的要求。廠區(qū)布局問題作為一種非線性規(guī)劃問題，同時又具有維度高、約束條件多等特點。本文針對廠區(qū)布局問題的特點，對遺傳算法進行了改進。在對廠區(qū)布局問題的求解中得到了較好的效果。遺傳算法是一種新穎的隨機搜索算法。它借鑒了進化理論和遺傳學的思想，具有求解效率高、全局搜索能力強等優(yōu)點。本文首先針對廠區(qū)布局問題變量較多的特點，對建筑物不能重疊的約束進行了簡化，減少了變量個數(shù)，降低了模型復雜度。然后，在遺傳算法處理約束的問題上，提出了一種約束分散方法來降
6、低約束對生成可行解的影響，并改進了個體評價標準。同時，本文提出了一種可行．不可行解交叉的方法，提高了算法的求解精度和收斂速度。本文還引入了梯度下降法，作為強化局部搜索的手段。最后的實驗證明，改進算法具有較為優(yōu)秀的求解精度和求解效率，優(yōu)于用于對比的SMES和SAPF兩種進化算法，和CULDE算法效果相當。在對廠區(qū)布局問題的案例求解中，我們也可以看出實驗結(jié)果能夠很好的滿足物理約束、最小安全距離約束和氣體泄漏的約束，得到一個較為理想的局部方案。北京化工大學碩士學位論文關(guān)鍵字：遺傳算法，廠區(qū)布局，約束優(yōu)化，選擇算子，梯度下降法ABST
7、RACTTHERESEARCHOFIMPRoVEDGENETICALGoRITHMFORPLANTLAYoUTOPTIMIZATIoNPRoBLEMABSTRACTInthescientificresearchandengineeringpractice，manyproblemsaredemonstratedasnonlinearprogrammingproblems．TraditionaloptimizationalgorithmcannotsolvetheseproblemsverywellbecauseoftheirMu
8、lti—parameter,Highcomplexity,uncertaintyandothercharacteristics．Alsothecalculationsarealwaysverytime—consumingandnotsatisfythepeople’Sdema
