针对求解一类二层多目标规划问题,首先将其转化为等价的单目标规划问题,然后利用遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,并结合精确罚函数求解非线性约束优化问题,提出了求解此类问题的混沌遗传算法.该方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,求解精度和可靠性较高.实际算例表明,算法是有效可行的

第一节 排水系统的组成与规划布置 一、排水系统的组成(components of drainage system) 二、排水系统的规划(planning of drainage system) 第二节 明沟排水系统的设计 一、排水沟设计流量的计算 二、排水沟的设计水位(design water level of drainage ditches) 三、排水沟的断面设计(ditch sections design) 四、排水容泄区

将一种自适应遗传算法应用于移动机器人路径规划.提出了一种基于几何避障法的初始种群产生算法;设计了基于启发式知识的交叉、变异、求精和删除算子;采用一种新的模糊逻辑控制算法自适应地调节交叉概率和变异概率;对移动机器人离线和在线规划问题进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应遗传算法具有较快的搜索速度、较高的搜索质量以及较强的自适应能力,为移动机器人最优路径规划问题的解决提供了一种新方法

提出了一种自适应遗传算法,并成功应用于车辆最短路径规划算法中.所采用的编码方式、交叉及变异算子等均针对最短路径规划问题而专门设计;同时,提出了一种新的交叉概率、变异概率在线自适应调整策略,以便提高遗传算法的搜索速度和搜索质量.将该算法同Dijkstra算法、A*算法进行了仿真比较.对五种不同情况的仿真研究结果表明:同Dijkstra算法相比,该自适应遗传算法可以减少搜索到最短路径的时间;同A*算法相比,该自适应遗传算法则可以搜索到更多的最短路径

针对满足换基规定的单纯形法可能出现的迭代不下去的问题，构造了使迭代得以继续的补充算法.这个补充算法的基本思想是暂时放弃换基规定，首先进入与所解问题对应的线性规划的最优基本可行解集中;然后，在这个集合中进行基变换，直到得到二次规划问题的最优解.经证明，改进后的算法取消了原算法收敛性定理所需的3个条件，使得它可求解任何一个凸二次规划问题.计算实例证明，补充算法有较好的结果

·新加坡的概况 ·成为“花园城市”的条件与努力 “花园城市”规划的历史 “花园城市”规划的不同阶段 ·加强环境教育、鼓励人民参与 ·我的一些想法

为了解决无人机在部分未知敌对环境中的低空突防航迹规划问题,提出了一种改进的差分进化算法.该算法的进化模型采用冯.诺伊曼拓扑结构,并对其进行拓展,使种群在进化初期保持多样性,避免进化早期陷入局部最优,而进化后期加快收敛速度.该算法改进了差分进化算子中的变异操作,从而加快算法的收敛速度,快速找到多目标优化问题的最优解;同时,采用将绝对笛卡儿坐标和相对极坐标相结合的编码方式以提高搜索效率.将该算法用于无人机在线航迹规划仿真实验,并和未改进的算法结果作比较,验证了该算法的有效性

一、环境系统与环境规划 (一)环境系统 环境系统的组成要素有各种大气组成物质、水、 土壤、各种生物以及人类生存所处的近地空间与各种 人工构筑物,它们分别构成了大气环境、水环境、 上壤环境以及城市环境等要素子系统。环境系统的结 构指环境系统各要素之间的联系和相互作用方式, 包括各环境要素的赋存量及其有规律的运动变化

放矿计划是自然崩落法矿山生产过程中最重要的环节.针对传统手工编制放矿计划随意性大及出矿品位不均衡，在对其进行科学系统的分析基础上，本文运用混合整数规划法解决自然崩落法放矿计划优化问题.以计划期内与目标品位偏差最小为目标函数，综合考虑矿量、品位、放矿速率、崩落指数、排产指数等约束条件，构建放矿计划优化的混合整数规划模型，并在MATLAB环境下用YALMIP编写模型语言调用CPLEX求解器进行求解，使品位波动降低18%，进而得到最优短期放矿计划方案.经实例验证，此方法科学可行，对充分发挥自然崩落法的优越性和提高矿产资源的回收率具有重要的理论和现实意义

人工势场法是一种简单有效的移动机器人路径规划算法.针对传统人工势场法在路径规划中的一类目标点不可达问题,提出了一种在局部最小点改变斥力角度和设定虚拟最小局部区域的解决方案,同时采用遗传算法对改进算法中斥力改变角度以及虚拟最小局部区域的半径两个参数进行优化.仿真实验说明本文所提算法能在起点和终点之间规划出一条简捷、光滑和安全的路径