一、遗传算法在图论和优化中的应用（论文文献综述）
何伟同[1]（2021）在《基于分布式优化算法的电力系统经济调度研究》文中认为电力系统经济调度是电力系统运行与规划中一类重要的优化问题,对电力系统的安全、经济运行具有重要影响。在目前“双碳”战略背景下,通过经济调度获得的最优调度方案对于电力系统的节能减排具有重要意义。电力系统经济调度问题的数学模型具有高维、非线性、多约束等特点,对优化算法的性能提出了更高要求,算法性能直接决定了调度结果的优劣。鉴于此,本文提出一种分布式优化算法,考虑了机组优化信息传递过程中的时变性、隐私保护等问题,并根据约束条件特点设计了有约束问题的转化策略来提升算法性能。本文主要研究内容如下:（1）针对经济调度过程中,发电机组在协同合作中,机组调度信息传递的时变特性,提出了一种基于时变有向的分布式算法求解经济调度优化问题。对算法的收敛性进行理论论证,证明了算法可以收敛到最优解。采用IEEE 14 bus测试系统进行算例验证,求得了各机组的最优出力、供需平衡和总煤耗演变等结果。与现有的列随机算法相比,提高了算法的鲁棒性和适用性。（2）针对经济调度过程中,机组调度信息直接交换传输模式存在的隐私数据泄露问题,本文提出了具有隐私数据保护的经济调度分布式优化算法。引入了差分隐私的思想,设计了基于拉格朗日乘子法的约束条件转化策略,采用IEEE 14 bus测试系统进行算例验证。结果表明,机组信息传递过程中,目标函数的真实值得到了很好的保护,实现了对电力系统隐私数据的保护。与现有文献相比,本文提出的算法可以在实现隐私数据保护的同时,确保调度方案收敛到最优值。（3）针对经济调度过程中,机组调度信息传递存在噪声引起的误差问题,提出了一种考虑误差的时变有向分布式经济调度优化算法,算法考虑了多时段的耦合性。采用IEEE 30bus测试系统进行算例验证,求得了各机组的最优调度方案、最优煤耗等结果。并与现有文献中的NPGA、FCPSO、MOPSO、BBMOPSO等算法进行了对比,结果表明本文提出的算法求解的煤耗成本最小,算法特性均明显优于对比算法,并且在理论上保证了调度方案的最优性。
张颖超[2]（2021）在《基于多目标优化的RFID网络规划问题研究》文中研究指明作为物联网中的关键支持技术,RFID在最近几年得到了迅速的发展。该技术借助电磁波来辨认目标,辨别过程不需要借助于人力,也不必通过接触方式实现。阅读器和标签作为RFID系统中的重要组成部分,在实际应用中大规模部署势必产生冲突,导致阅读器读取效率下降,经济成本提高。针对阅读器之间的冲突问题,主要采用基于信号处理和阅读器管理的方法,其中阅读器管理的方法可以从根本上解决冲突问题。RFID网络规划的关键在于确定阅读器的位置和数量,以实现系统的最大效益,本质上是一个多目标优化问题。本文结合实际应用场景,提出G＿NSGA2算法,在NSGA2算法基础上加入了全局存档保存精英个体,并用带精英保留的锦标赛选择方法代替原有的锦标赛选择,用高斯变异代替多项式变异。将G＿NSGA2与NSGA2、AW＿GA、MOEA/D三种不同的多目标优化算法进行对比,以验证G＿NSGA2算法的优越性。本文的创新性工作如下:首先,对RFID网络规划问题进行数学建模,将覆盖率、阅读器之间的碰撞、负载均衡作为衡量RFID网络规划的重要因素,并结合点覆盖、多目标优化算法对阅读器进行布局,使得整个RFID网络规划问题简单可行,提高阅读器的效率。其次,对NSGA2算法进行改进,提出G＿NSGA2算法,在WFG、BNH、UF多目标测试函数集上考察G＿NSGA2算法与其他三种算法的性能差异,仿真结果表明G＿NSGA2算法是有优势的,在解集的分布性和收敛性上优于其他三种算法。最后,为验证G＿NSGA2算法在求解RFID网络规划问题上的优越性,结合点覆盖及0-1天线覆盖模型进行仿真实验,结果表明G＿NSGA2算法所产生的解集质量较好,进一步验证了改进算法在求解RFID问题上的有效性。
李睿[3]（2021）在《长春某集中供热管网设计与运行优化研究》文中研究说明随着我国城镇化进程不断推进,建筑能耗呈逐年上升趋势,而集中供热是目前建筑耗能里最具节能潜力的部分。通常在集中供热管网设计过程中,仅凭经验设计会使得管网前期投资增加,进而导致运行阶段存在水力失调的问题,难以满足管网安全性与经济性要求。另外,运行调节过程中供热量和热负荷不匹配问题,使得水泵能耗过高,能源浪费严重。对集中供热管网进行管路设计优化可以最大限度降低建设和运行成本;而管网的运行调节优化可以提高安全可靠性,提升供热品质,降低供热成本。因此,集中供热管网的设计运行调节优化对满足我国节能减排的要求具有重要意义。本文以长春第三热电厂某集中供热管网为研究对象,对其设计与运行优化展开了相关研究。首先,对管网的工程信息汇总分析,并应用EPANET软件建立管网拓扑模型,对现有管网管路设计进行验证。以管网的年折算费用为目标函数,应用遗传算法构建了管网设计优化模型,对管网进行管路设计优化。对比分析采用不同变异概率、交叉概率、电价以及负荷率时对管径优化的影响规律及对整个优化数学模型求解结果的影响。对比结果显示:变异概率为0.1,交叉概率为0.4时,管网投资年折算费用最低为901.15万元,且优化了管路中存在问题的管段。通过电力价格的变化和管网负荷率的变化对管径优化的影响分析,验证了管网管路设计优化方案具有通用性。其次,结合网络图论和回路矩阵计算模型,建立了管网水力工况数学模型,采用MKP法对回路矩阵进行求解,并利用Hac Net软件校核该算法的准确性,由此对管网水力失调和其产生的原因进行了详细分析,并提出相应的提高管网水力稳定性的措施。本文采用python编程语言编写水力初调节模拟分析软件,该软件可实现智能寻优水力平衡,应用该软件对管网初调节分析优化,在水力初调节前,该供热管网的35个换热站,高达20个存在水力失调现象,经工程现场水力调节后,全部用户均达到水力平衡。再次,基于管网2019-2020采暖季的运行工况统计分析,结合水泵并联变频运行的综合效率和变负荷水泵节能运行策略,对管网采用质调节、量调节以及两阶段和三阶段的变流量质调节进行分析,绘制了管网流量、供回水温度及温差变化曲线;并以循环泵耗电量最小为目标,优化出四种不同运行调节方式下管网最佳调节方式。结果显示:管网采用三阶段变流量质调节的能耗最低,与质调节方式相比电耗节约46.9%。最后,在管网运行调节过程中,水泵采用不同变频运行调节方式时,水泵的效率、功率和能耗都有所不同。本文结合试验系统,分析水泵在不同变频模式下以及不同管网负荷率下,随着频率的变化,水泵装置的功率及效率的变化情况,分析得出同步变频运行模式优于异步变频与定变结合模式。
李宗明[4]（2021）在《基于六角格网及智能算法的路径规划研究》文中指出随着计算机技术和兵棋技术的发展,兵棋推演受到越来越多人的喜爱和关注。在军事方面,部队越来越重视基于真实环境的兵棋推演;在兵棋游戏的设计与制作方面,设计者也越来越重视游戏参与者的体验。目前国内针对兵棋地图,特别是基于真实地理环境的兵棋地图的研究较少,基于兵棋地图的路径分析研究更少。不论是游戏还是兵棋系统,其场景大多以六角格网模型为基础构建而来。因此,本文从当前我国兵棋地图使用最多的六角格网数据着手,分析六角格网数据的结构和特点,对数据进行预处理;在此基础上,基于该数据进行路径分析实验,验证蚁群算法、遗传算法和元胞自动机等几种常见智能算法在六角格网数据环境中的路径规划方法可行性的同时,对基于几种算法的路径规划方法进行优化和改进,并与传统A*算法进行对比分析,探索更加适用于六角格网的路径规划智能算法。不仅给基于六角格网的路径规划研究提供思路,还可以促进六角格网数据生产及模型改进,具有一定的现实意义。本文主要工作和创新点如下:（1）路径规划相关理论技术分析与六角格网数据处理。在研究现状分析的基础上,针对论文提出的问题和需要研究的内容,从路径规划技术、六角格网模型以及算法和流程等方面阐述本文研究相关关键理论和技术基础。结合几种常见智能算法实现过程中使用的数据结构以及原始六角格网数据的模型特点,对原始六角格网数据进行邻接表构建、索引重构等,使数据和算法在路径规划过程中均能够发挥各自优势。（2）六角格网条件下智能算法路径规划方法及改进优化研究。分析六角格网数据模型特点、算法优缺点以及六角格网特殊结构给算法带来的问题,对几种智能算法进行优化和改进,使其更加适用于六角格网兵棋地图。主要通过建立优化算子、改进启发因子、状态转移函数等对蚁群算法进行改进和优化,优化初始种群生成方法、改进基因变异操作和建立优化算子等对遗传算法进行优化和改进,构建双向状态转移的方法对元胞自动机进行改进优化,并对改进前后的方法进行实验对比分析,验证改进算法的可行性。（3）六角格网条件下的路径规划方法对比分析。通过实验对比分析,为蚁群算法和遗传算法设置当前环境下的最佳参数组合。从算法的收敛性、路径搜索效率和寻优能力等方面出发,针对本文研究和优化改进的几种智能算法路径规划方法进行对比实验。将改进和优化后的智能算法路径规划方法与传统A*算法路径规划方法进行对比分析,讨论六角格网条件下的智能算法路径规划特点以及与传统A*算法相比存在的优势,为六角格网兵棋地图上的路径分析研究提供思路和借鉴。（4）原型系统的设计与实现。根据论文中提出的路径规划方法和要求,结合模型-视图-控制器（Model-View-Control,MVC）设计模式和三层体系架构思想,在MFC+BCGTool Bar框架下对路径规划方法、功能模块、数据模型进行设计和实现。完成基于六角格网及智能算法的路径规划原型系统,验证本论文提出的方法理论和关键技术。
王修成[5]（2021）在《浮筏隔振系统参数集成优化》文中进行了进一步梳理作为控制机械振动传递的重要方式,船用浮筏隔振系统已经成为目前应用广泛的一种隔振形式,它可以有效降低机械振动的传递,降低船舶的不良振动,还可以提高人员舒适性,因此浮筏隔振系统的优化设计对于提高其隔振性能具有重要意义与作用。针对参数的优化设计相关理论与方法,根据浮筏隔振系统的特点提出参数优化试验设计的方法,构建了Isight多参数集成软件优化设计平台,介绍了全局优化算法和数值优化算法,针对具体浮筏隔振系统参数进行分析,运用相关算例对优化设计平台进行验证。建立了泵设备浮筏隔振系统模型,针对船用泵设备浮筏隔振系统进行参数优化设计,从隔振器单一参数和多参数角度入手,对浮筏隔振器在单一方向和三方向上的性能参数进行匹配优化;优化分析泵设备在浮筏平台的空间布放位置,并对相关优化参数进行灵敏度分析和参数间的交互效应分析,最后总结使浮筏隔振系统隔振性能最好的参数组合。采取新型浮筏隔振系统进行多参数联合优化,优化参数包括隔振器三向刚度阻尼参数、隔振器空间布放位置参数等,采用组合优化策略,结合全局优化和数值优化算法在优化区间找到精确解;最后对仿真程序构建优化近似模型,对近似模型进行优化分析并验证模型准确度符合优化要求。建立了负泊松比蜂窝结构浮筏隔振系统,用本文参数优化的方法针对负泊松比蜂窝隔振系统胞元的尺寸参数进行联合优化,考虑多方面约束,分析对振级落差响应和底部加速度振级响应影响最大的尺寸参数,并采用全局优化算法对负泊松隔振器胞元尺寸参数进行优化,找到尺寸参数对振级落差响应的影响趋势,最后得到隔振器最优尺寸形状组合。
沈楷程[6]（2020）在《装配式建造过程返工风险研究》文中研究说明装配式建造是一个复杂的系统工程,其实施环节多,系统中存在复杂的交互作用,大量的研究和实践表明,以现场为重心的建造管理已经不适用于装配式建造,很多不确定因素影响装配式建造的发展,装配式建造还缺乏完善的计划控制体系,存在大量返工风险。因此,从装配式建造全过程的角度出发,研究适用于装配式建造的过程优化方法与返工风险管理体系是很有必要的。论文界定了返工风险,并从供应链、利益相关者和工艺流程的角度全面梳理了装配式建造过程的范围。基于文献调研、访谈调研和项目资料,从设计、生产和施工装配三个阶段识别返工风险因素,从人工、材料设备、工艺、环境四个方面得到41类返工因素,作为返工风险分类结果。论文从返工频率、返工成本和返工工期三个维度详细分析了返工影响,其中,设计是建造过程中返工影响最大的阶段,生产阶段的返工对成本有显着的影响。通过构建期望影响函数识别了返工影响较大的13个核心工作,包括设计阶段的所有过程,生产阶段20%的过程和施工阶段23.1%的过程,为后续过程优化和构建管理体系奠定基础。论文基于并行工程理论,从装配式建造过程的特点出发,构建了DSM模型来分析装配式建造过程中的依赖关系,结合图论识别并优化了耦合任务,减少任务之间的耦合迭代。针对返工风险传播方式,建立了以最小化成本和工期为目标的过程优化模型,将DSM模型与自适应遗传算法相结合,对装配式建造全过程进行了优化分析。通过改进精益项目交付体系构建装配式建造返工风险管理体系,明确了管理目标、内外环境和主体,评估了返工风险,并提出了相应的预防、自留、降低、转移等应对策略和监控措施,以指导装配式建造全过程的规范管理。论文将上述成果应用于装配式建造项目中,梳理了案例的基本情况和返工问题,改进了建造过程,从优化结果看出模型减少了返工对成本和工期的影响。评估项目返工风险并分析其监控措施,提出了应对策略和管理方案,在一定程度上验证了返工风险过程优化模型和返工风险管理体系的有效性。论文所确定的装配式建造返工风险和构建的返工风险过程优化模型,深化了智能优化方法在建造过程中的应用,拓展了工程风险管理理论和方法体系。所提出的返工风险管理体系,对科学指导装配式建造返工风险预测,提升项目建造的管理效率,丰富装配式建造的管理体系具有应用价值。
王昊[7]（2020）在《一种枝-环状集输网络的布局优化研究》文中提出油气集输管道布局规划设计是建设油气田地面集输管道的先导工作,进行站场及管道的拓扑布局设计是其核心工作,然而由于集输管道拓扑布局设计过程中需要同时考虑站场几何位置、管道走向、各级站场连接关系等实际问题,采用人工设计的方案难以满足最优性的需求。基于最优化方法,考虑客观约束条件,确定最优的油气集输管道拓扑拓扑布局优化方案对于指导油气田地面工程建设、节约建设投资具有现实价值。油气集输管道可以归结为网络最优化问题,在现有油气集输管道拓扑布局优化理论的研究成果中,对于枝-环状集输管道的拓扑布局优化理论方法研究较少,而枝-环状集输管道在衰减期油田及低产量油田中广泛存在,本文针对枝-环状集输管道的拓扑布局优化开展研究,取得如下研究成果:首先,基于图论理论方法,将枝-环状油气集输管道的拓扑结构特征进行有效表征,给出多级枝-环状集输网络的图论定义。在此基础上,以各级站场的几何位置、各级站场之间的连接关系、成环油井之间的连接关系等为决策变量,以隶属唯一性、网络结构特征、环路特点等为约束条件,建立枝-环状油气集输管道的拓扑布局优化数学模型,并分析该模型的求解难度。其次,根据模型的层次结构特点,将模型分解为井组划分和环路优化两个子问题,针对环路优化子模型采用果蝇优化算法进行有效求解,并提出深度优先搜索算法确定最优环路,继而融合分级优化思想、果蝇智能优化算法、深度优先搜索算法建立混合优化方法对前述拓扑布局优化模型进行求解。再次,针对在管道拓扑布局设计过程中存在的山体、湖泊、村屯等障碍,采用多边形对障碍进行逼近表征,在对障碍进行有效表征的基础上,考虑障碍对于枝-环状网络拓扑布局的影响,建立以总建设费用最小为目标的含障碍枝-环状集输拓扑布局优化数学模型并对该模型进行有效求解。最后,基于以上理论方法,结合程序开发平台和C语言开发辅助模型求解的软件系统,实现无障碍和有障碍情况下的枝-环状集输管道拓扑布局优化设计。此外,为验证文中所提优化模型及解法的有效性,针对油田集输管道进行实例计算,通过优化结果验证本文所建立理论方法有效。本文研究成果对于丰富最优化理论方法在油气田的应用成果具有一定理论意义,尤其对于完善枝-环状集输网络拓扑布局优化理论具有促进作用。
张丽媛[8]（2020）在《IMRT中子野形状生成优化算法研究》文中进行了进一步梳理放射治疗为治疗肿瘤的三大常规手段之一,超过半数的癌症患者在治疗过程中需要接受放射治疗。放射治疗利用射线照射病灶,通过射线能量破坏癌细胞染色体以达到杀死癌细胞、治疗肿瘤的目的。放射治疗在利用射线照射病灶时,会不可避免地照射到病灶周围的正常组织,从而引起辐射损伤。为了减少正常组织在放射治疗过程中所接收的剂量、降低正常组织并发症发生的概率,调强放射治疗（Intensity-modulated Radiation Therapy,IMRT）应运而生。IMRT利用多种调强技术,依据优化算法所得放射治疗计划设置子野形状和权重,使得照在人体上的射线高剂量区域与靶区区域高度重合,降低靶区周围正常组织所接收到的剂量。本研究立足于IMRT的多叶准直器静态调强技术,对子野形状生成优化算法展开了深入研究,主要工作如下:（1）针对在IMRT方案优化中,物理准则目标函数无法准确反映生物组织在非均匀剂量照射下的生物反应、有限内存的BFGS算法（Limited memory BFGS,L-BFGS）无法直接求解IMRT方案优化问题等问题,提出一种基于生物准则的IMRT方案优化方法,并应用于求解采用两步法实现IMRT静态调强过程中的注量图优化（Fluence Map Optimization,FMO）问题。所提方法首先将生物准则引入到IMRT方案优化问题的总目标函数构造中,研究生物准则的特性以及对应子目标函数的函数性质,并对比基于物理准则目标函数和基于生物准则目标函数对优化结果的影响;然后采用带边界约束的L-BFGS算法（L-BFGS for bound constrained,L-BFGS-B）求解FMO问题,对比L-BFGS算法与L-BFGS-B算法在求解FMO问题过程中的异同之处。研究表明,在优化问题的总目标函数中引入生物准则子目标函数,能够更准确地反映生物组织的放射剂量学效应,合理预测正常组织的并发症概率并予以反馈;采用L-BFGS-B算法直接求解IMRT方案优化问题,能够进一步降低求解问题的计算量。（2）针对列生成（Column Generation,CG）算法直接利用子野梯度信息生成临床可接受的治疗计划存在计算量大的问题,提出一种基于区域生长的CG算法,以降低CG算法生成子野形状的计算量。首先,对经计算所得的子野梯度图进行非线性变换,研究子射束梯度与子野形状之间的关系。其次,对处理后的子野梯度图进行区域生长,并对区域生长后的梯度图进行合并,分析所提方法降低计算量的性能。然后,利用处理后的子野梯度图构造图论方法所需的网络图,采用最短路径算法求解代价问题,获得临床可接受的子野形状,并将其添加到治疗计划中。最后,对已生成的子野的权重进行优化。研究表明,相较于一般的CG算法,所提方法能够在不改变算法结构的基础上降低生成子野的计算量,实现算法加速,并且能够提高所得治疗计划质量。（3）针对采用负梯度下降方向搜索极值、在极值附近存在收敛速度变慢的问题,提出一种基于动量梯度下降方向的子野形状生成算法,用以加速现有CG算法采用负梯度下降方向搜索子野形状的收敛进程。在子野形状生成过程中,首先,获得子野梯度图,研究相较于最速下降法,动量梯度下降法加速搜索进程、减少搜索方向振荡的原理。然后,根据子野梯度图中的梯度元素计算动量梯度,分析动量梯度不改变极值的特性。最后,构造动量梯度下降方向用以搜索临床可接受的子野形状,研究动量梯度下降方向的加速性能。研究表明,所提方法能够利用更少的子野获得比一般的CG算法的优化结果质量要好的治疗计划。（4）此外,为了克服CG算法采用负梯度下降方向生成子野形状存在收敛速度慢的缺陷,提出基于共轭梯度下降方向的CG算法。所提方法在子野形状生成过程中,利用子野梯度图中梯度构造共轭梯度下降方向,用以搜索临床可接受子野形状。实验结果表明,所提方法能够在减少治疗计划所需的子野数目的同时,降低算法优化时间,同时改善各个器官上的剂量分布。进一步地,为了加快基于单一的共轭梯度下降方向搜索子野形状的进程,提出了基于两种共轭梯度下降方向联合决策的CG算法。在代价问题求解过程中,根据子野梯度图中的梯度信息分别构造两种共轭梯度下降方向,然后随着迭代次数的增加,调节两种共轭梯度下降方向在决定子野形状搜索方向时的权重,以获得临床可接受的子野形状并加入到治疗计划中。研究表明,相较于一般的CG算法和基于单一的共轭梯度下降方向的CG算法,所提方法的目标函数的下降速度最为理想,算法速度最快,并且所得治疗计划的质量得到了提高。
李亦珂[9]（2020）在《城镇燃气管网动态建模与智能优化系统研究》文中认为天然气管网的铺设工程作为城市发展建设过程中的基础项目之一,其铺设效果是衡量城市现代化建设水平的一个重要指标,由于燃气管网系统工程的投资巨大,为了适应不断扩大的城市规模,必须保证燃气管网设计方案合理化,且具有良好的可扩展性。传统的天然气管道铺设技术不利于后期整个系统工程的扩建,在管道维护中需要投入大量的资源,从而造成不必要的浪费。本论文将智能优化技术引入到城镇燃气管网布局优化中,对提高管网利用率有一定的指导意义。（1）本文研究了现有的燃气管网铺设资料,结合燃气事业的发展趋势,以环状燃气管网布局设计为优化研究对象,将所有节点均抽象为坐标形式,以总投资最少作为优化目标函数。在分析人工免疫算法原理的基础上,提出了基于自适应的改进人工免疫算法,通过对比分析,改进人工免疫算法搜索精度得到了较大的改进。在城镇燃气管网中,气源节点实现了调整管道压力、控制传送气量、用气峰值调整等多个功能,是保证整个管网高效运行的重要部分,本文将改进人工免疫算法与燃气管网气源节点的合理优选相结合,实现了气源节点所属的分支燃气节点合理化选取,实例验证了方法的有效性。（2）在研究人工蜂群算法原理的基础上,针对人工蜂群算法易于陷入局部最优解的缺点,提出了基于当前最优解的改进人工蜂群算法,通过引入新的邻域搜索策略,对蜜源结果进行取舍判断,达到提高算法寻优效果的目的。在详尽分析城镇燃气管网布局特征的基础上,本文结合具体燃气管网的网络结构特征,将改进人工蜂群算法用于燃气管线的整体布局优化,实例分析证明了方法的可行性。（3）城镇燃气管网智能优化系统的设计和实现。采用软件工程开发技术,实现“城镇燃气管网智能优化系统”的研制,将提出的智能优化方案应用到管网设计的气源节点优选和布局优化中,为燃气管网工程的实施提供了参考依据,具有一定的应用价值。
杨乃欢[10]（2020）在《光网络中拓扑分析及优化策略问题研究》文中研究说明在网络技术飞速发展进步的今天,光网络正在朝着长距离、高带宽的方向飞速演变,这使得光网络故障导致的通信业务中断损失更加巨大,因此,光网络生存性的重要性日渐提高。同时,光网络的生存性以及其他传输性能会受到网络拓扑结构的极大影响,且拓扑影响很难在网络运维阶段进行改变。因此,本文针对这一问题,对光网络中拓扑分析与优化策略展开研究,以提高网络的生存性,并降低业务传输距离。本文针对物理拓扑和逻辑拓扑分别提出了分析指标与优化策略算法。对于物理拓扑,本文提出拓扑收益函数、拓扑成本函数、链路密度、拓扑连通度四个分析指标。其中拓扑收益函数和拓扑成本函数基于节点的度、节点的交换能力和链路长度,评估了物理拓扑中链路的连接方式是否合理;拓扑连通度基于图论中割边集的概念,分析了物理拓扑的连通性。本文提出了基于改进遗传算法的物理拓扑优化算法GA-PTOA,算法综合拓扑收益函数和拓扑成本函数,对现有物理拓扑进行合理优化。仿真结果显示,该算法可以在一定程度上提高物理拓扑的联通性,使网络在发生故障时更容易采取保护与恢复策略,从而了提高网络的生存性,同时算法还降低了路由距离,从而减小传输时延。对于逻辑拓扑,因为光网络虚拟化的核心是网络映射问题,所以逻辑拓扑的映射方式直接影响网络的生存性和传输质量。当全网逻辑链路的重要性和优先级一致时,映射过程中对物理链路的资源占用越均衡,故障发生时受损的业务就更少,每个业务的风险也就越低,网络的生存性越好。因此,为了提高虚拓扑的生存性,降低路由距离,本文提出了针对虚拓扑的五个分析指标:资源占用方差、资源占用比例、波长独立性函数、路由距离代价函数、平均物理路由距离。其中资源占用方差主要分析虚拓扑映射时资源是否均衡分配;路由距离代价函数和平均物理路由距离用于分析映射时路由距离的合理性。本文还提出了基于改进遗传算法的虚拓扑优化算法GA-VTOA,算法以满足波长独立性原则、路由距离合理、资源占用较为均衡的虚拓扑映射为最终的求解目标,优化了传统遗产算法的交叉及变异过程。仿真结果显示,GA-VTOA算法优化后的虚拓扑映射可以尽可能实现负载均衡,在一定程度上提高了网络的生存性,并降低了路由距离,占用更少的资源。
二、遗传算法在图论和优化中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、遗传算法在图论和优化中的应用（论文提纲范文）
（1）基于分布式优化算法的电力系统经济调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 电力系统经济调度的研究现状 |
| 1.2.2 电力系统经济调度算法的研究现状 |
| 1.3 分布式优化算法在电力系统中的应用现状 |
| 1.3.1 基于时不变的分布式优化算法的应用现状 |
| 1.3.2 基于隐私保护的分布式优化算法的应用现状 |
| 1.4 论文研究的主要内容和章节安排 |
| 2 经济调度与优化算法理论基础 |
| 2.1 电力系统中经济调度问题建模 |
| 2.1.1 模型的目标函数 |
| 2.1.2 模型的节点关系 |
| 2.1.3 模型的假设条件 |
| 2.2 优化算法基础知识 |
| 2.2.1 凸集与凸函数 |
| 2.2.2 图论基础知识 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于时变有向图的经济调度分布式优化算法 |
| 3.1 带约束经济调度问题的转化 |
| 3.2 时变有向图的经济调度分布式优化算法 |
| 3.2.1 基于时变有向的经济调度分布式算法设计 |
| 3.2.2 具有隐私保护的经济调度分布式算法设计 |
| 3.3 时变有向的算法收敛性分析 |
| 3.3.1 辅助引理 |
| 3.3.2 理论分析 |
| 3.4 算例验证 |
| 3.4.1 参数设置 |
| 3.4.2 算例1-时变有向图分布式算法验证 |
| 3.4.3 算例 2-具有隐私保护分布式算法验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 考虑误差的时变有向图经济调度分布式优化算法 |
| 4.1 基于拉格朗日的对偶问题 |
| 4.2 分布式优化算法设计 |
| 4.2.1 考虑误差的分布式优化算法设计 |
| 4.2.2 考虑误差和隐私保护的分布式优化算法设计 |
| 4.3 考虑误差的算法收敛性分析 |
| 4.3.1 辅助引理 |
| 4.3.2 理论分析 |
| 4.4 算例验证 |
| 4.4.1 参数设置 |
| 4.4.2 算例1-考虑误差的分布式优化算法验证 |
| 4.4.3 算例2-考虑误差和隐私保护的分布式优化算法验证 |
| 4.4.4 算例3—对比验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（2）基于多目标优化的RFID网络规划问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 RFID网络规划研究 |
| 1.2.2 多目标优化问题研究 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.3.1 研究框架 |
| 1.3.2 论文主要研究内容 |
| 1.3.3 研究创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 理论基础 |
| 2.1 RFID系统组件 |
| 2.1.1 阅读器 |
| 2.1.2 标签 |
| 2.1.3 软件系统 |
| 2.1.4 RFID工作原理 |
| 2.2 阅读器冲突 |
| 2.2.1 一个阅读器与多个标签的冲突 |
| 2.2.2 一个标签与多个阅读器冲突 |
| 2.2.3 多个阅读器之间的冲突 |
| 2.3 阅读器覆盖 |
| 2.3.1 覆盖特点 |
| 2.3.2 覆盖分类 |
| 2.3.3 阅读器布局策略 |
| 2.3.4 阅读器天线感知模型 |
| 2.4 多目标优化方法 |
| 2.4.1 NSGA2 算法 |
| 2.4.2 AW_GA算法 |
| 2.4.3 MOEA/D算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 问题建模 |
| 3.1 覆盖率 |
| 3.2 阅读器碰撞 |
| 3.3 负载均衡 |
| 3.4 其他因素 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 NSGA2 算法的改进 |
| 4.1 NSGA2 算法的不足 |
| 4.2 关键参数调整 |
| 4.3 G_NSGA2 算法流程 |
| 4.4 G_NSGA2 算法性能测试 |
| 4.4.1 BNH测试函数 |
| 4.4.2 WFG测试函数 |
| 4.4.3 UF测试函数 |
| 4.4.4 算法运行效率分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于G_NSGA2的RFID网络规划问题研究 |
| 5.1 染色体编码与解码 |
| 5.2 遗传操作 |
| 5.3 约束条件处理 |
| 5.4 仿真实验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 进一步研究 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（3）长春某集中供热管网设计与运行优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 管网设计优化研究现状 |
| 1.2.2 水力平衡研究现状 |
| 1.2.3 管网运行调节研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及技术路线 |
| 第2章 集中供热管网管路设计优化 |
| 2.1 工程概况及管网简化 |
| 2.2 EPANET对管网管路设计的验证 |
| 2.2.1 EPANET软件水力计算模型 |
| 2.2.2 管网数据交互平台的建立 |
| 2.2.3 供热管网拓扑模型建立 |
| 2.2.4 管网拓扑模型校核 |
| 2.2.5 EPANET管网管路分析 |
| 2.3 管路设计优化 |
| 2.3.1 管网优化目标函数 |
| 2.3.2 优化设计约束条件 |
| 2.3.3 优化设计求解方法 |
| 2.4 管网管路设计优化在实际工程中的应用 |
| 2.4.1 不同交叉与变异概率的管路设计优化 |
| 2.4.2 不同电价下的管路设计优化 |
| 2.4.3 不同负荷下的管路设计优化 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 集中供热管网初调节及水力平衡分析 |
| 3.1 管网水力计算 |
| 3.1.1 管网水力计算理论基础 |
| 3.1.2 管网水力计算工程实例 |
| 3.2 管网水力平衡及水力失调 |
| 3.2.1 水力失调概念 |
| 3.2.2 水力失调产生的原因 |
| 3.2.3 水力失调分类 |
| 3.2.4 水力调节方法 |
| 3.3 模拟分析数学模型 |
| 3.3.1 管网的数学描述 |
| 3.3.2 管网水力计算数学模型求解分析 |
| 3.3.3 模拟分析初调节法 |
| 3.3.4 模拟分析初调节软件 |
| 3.4 模拟分析初调节法在实际工程中的应用 |
| 3.4.1 应用Hac Net对 MKP法流量校核 |
| 3.4.2 模拟分析初调节法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 集中供热管网运行调节优化 |
| 4.1 供热管网运行调节方式及模型 |
| 4.1.1 供热管网运行调节方式 |
| 4.1.2 水泵能耗模型 |
| 4.1.3 供热管网运行调节模型 |
| 4.2 供热管网运行调节优化工程实例分析 |
| 4.2.1 管网运行调节现状分析 |
| 4.2.2 水泵变频优化及数据库的建立 |
| 4.2.3 运行调节优化 |
| 4.3 管网水泵运行调节的试验研究 |
| 4.3.1 试验系统介绍 |
| 4.3.2 试验方案 |
| 4.3.3 并联水泵同步变频试验研究 |
| 4.3.4 并联水泵异步变频试验研究 |
| 4.3.5 并联水泵定变结合试验研究 |
| 4.3.6 并联水泵变频节能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（4）基于六角格网及智能算法的路径规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于智能算法的路径规划研究现状 |
| 1.2.2 六角格网构建及应用研究现状 |
| 1.2.3 基于六角格网的路径规划研究现状 |
| 1.2.4 研究现状分析 |
| 1.3 研究内容及论文组织结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文组织与结构安排 |
| 第二章 路径规划相关理论技术及数据处理 |
| 2.1 路径规划中的图与格网问题 |
| 2.1.1 路径规划中的图 |
| 2.1.2 路径规划中的格网 |
| 2.1.3 图与格网在路径规划中的应用分析 |
| 2.2 基于地形量化的六角格网模型分析 |
| 2.2.1 基于地形量化的六角格网模型概述 |
| 2.2.2 六角格网模型数据结构 |
| 2.2.3 六角格网模型特点 |
| 2.3 常见的路径规划智能算法 |
| 2.3.1 蚁群算法 |
| 2.3.2 遗传算法 |
| 2.3.3 元胞自动机 |
| 2.4 六角格网数据处理 |
| 2.4.1 六角格网数据索引重构 |
| 2.4.2 六角格网格元邻接表构建 |
| 2.4.3 六角格网格元边联通表构建 |
| 2.4.4 六角格网格元障碍表构建 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 六角格网模型下的智能算法路径规划研究 |
| 3.1 基于蚁群算法的路径规划 |
| 3.1.1 蚁群算法数学模型 |
| 3.1.2 基于蚁群算法的路径规划 |
| 3.1.3 蚁群算法路径规划方法改进 |
| 3.1.4 实验分析 |
| 3.2 基于六角格网及遗传算法的路径规划 |
| 3.2.1 遗传算法数学模型 |
| 3.2.2 基于遗传算法的路径规划 |
| 3.2.3 遗传算法路径规划方法改进 |
| 3.2.4 实验分析 |
| 3.3 基于六角格网及元胞自动机的路径规划 |
| 3.3.1 元胞自动机最短路径规划基本思路 |
| 3.3.2 元胞自动机最短路径规划模型构建 |
| 3.3.3 基于元胞自动机的路径规划 |
| 3.3.4 元胞自动机路径规划方法改进 |
| 3.3.5 实验分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 六角格网下的智能算法参数设置及路径规划对比分析 |
| 4.1 蚁群算法路径规划方法参数设置 |
| 4.2 遗传算法路径规划方法参数设置 |
| 4.3 几种路径规划方法的实验对比分析 |
| 4.3.1 实验数据概述 |
| 4.3.2 同一图幅下的路径规划方法对比分析 |
| 4.3.3 不同图幅下的路径规划方法对比分析 |
| 4.3.4 与传统A*算法的路径规划方法对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 原型系统设计与实现 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.1.1 业务流程分析 |
| 5.1.2 功能需求分析 |
| 5.2 原型系统总体设计 |
| 5.2.1 系统设计原则 |
| 5.2.2 原型系统架构设计 |
| 5.2.3 系统开发环境 |
| 5.3 原型系统功能设计 |
| 5.3.1 地图操作 |
| 5.3.2 六角格网条件下的智能算法路径规划及对比分析功能 |
| 5.3.3 原型系统实现及运行效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（5）浮筏隔振系统参数集成优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 浮筏隔振系统主要分析方法 |
| 1.2.2 船舶浮筏隔振系统优化分析研究 |
| 1.2.3 振动评价方法研究 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 2 浮筏隔振系统参数优化分析 |
| 2.1 参数优化设计的基本理论 |
| 2.1.1 参数优化设计的基本概念 |
| 2.1.2 参数优化设计的数学模型 |
| 2.1.3 参数优化设计模型的分类 |
| 2.2 参数优化设计的试验设计方法 |
| 2.2.1 参数优化试验设计基本概念 |
| 2.2.2 参数优化试验设计的方法 |
| 2.2.3 参数优化试验设计的结果分析 |
| 2.3 参数优化设计的优化算法 |
| 2.3.1 参数优化设计的数值优化算法 |
| 2.3.2 参数优化设计的全局优化算法 |
| 2.3.3 参数优化设计的近似模型 |
| 2.3.4 参数优化设计的流程 |
| 2.4 浮筏隔振系统的参数优化分析 |
| 2.4.1 Isight参数集成优化分析软件简介 |
| 2.4.2 浮筏隔振系统优化参数选择 |
| 2.4.3 搭建Isight-Ansys参数优化设计平台 |
| 2.5 参数优化算例验证 |
| 2.6 小结 |
| 3 泵设备浮筏隔振系统的设备及隔振器单一参数优化 |
| 3.1 有限元分析概论 |
| 3.2 浮筏隔振系统隔振器单向动刚度和阻尼参数优化 |
| 3.2.1 泵设备浮筏隔振系统有限元建模 |
| 3.2.2 隔振器单向动刚度阻尼参数灵敏度分析 |
| 3.2.3 隔振器单向动刚度阻尼参数优化分析 |
| 3.2.4 隔振器单向动刚度阻尼参数交互效应分析 |
| 3.3 泵设备浮筏隔振系统隔振器三向动刚度和阻尼参数优化 |
| 3.3.1 隔振器三向动刚度阻尼参数灵敏度分析 |
| 3.3.2 隔振器三向动刚度阻尼参数优化分析 |
| 3.3.3 隔振器三向动刚度阻尼参数交互效应分析 |
| 3.4 泵设备浮筏隔振系统设备空间安装位置参数优化 |
| 3.4.1 泵设备空间布放位置参数灵敏度分析 |
| 3.4.2 泵设备空间布放位置参数优化分析 |
| 3.4.3 泵设备空间布放位置参数交互效应分析 |
| 3.5 小结 |
| 4 浮筏隔振系统隔振器位置与性能多参数集成优化 |
| 4.1 浮筏隔振系统有限元建模 |
| 4.2 隔振器三向动刚度阻尼及布放位置参数集成优化 |
| 4.2.1 优化参数试验设计 |
| 4.2.2 优化问题的组合优化分析 |
| 4.2.3 优化后参数交互效应分析 |
| 4.3 隔振器三向动刚度阻尼及布放位置优化近似模型建立与优化 |
| 4.3.1 优化问题近似模型的建立 |
| 4.3.2 优化近似模型的优化分析 |
| 4.4 优化前后的有限元分析对比 |
| 4.5 小结 |
| 5 负泊松比浮筏隔振器胞元尺寸参数优化 |
| 5.1 负泊松比六边形超材料胞元的力学特征推导 |
| 5.2 负泊松比超材料隔振器性能计算 |
| 5.2.1 负泊松比浮筏隔振器有限元建模 |
| 5.2.2 负泊松比浮筏隔振器模态分析及频响分析 |
| 5.3 负泊松比超材料隔振器胞元尺寸参数集成优化 |
| 5.3.1 负泊松比超材料隔振器胞元尺寸参数灵敏度分析 |
| 5.3.2 负泊松比超材料隔振器胞元尺寸参数优化分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（6）装配式建造过程返工风险研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 装配式建造研究现状 |
| 1.2.2 返工风险研究现状 |
| 1.2.3 并行工程和精益建造理论研究现状 |
| 1.2.4 过程优化方法研究现状 |
| 1.2.5 文献总结 |
| 1.3 研究目标与意义 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线图 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第2章 装配式建造全过程返工风险识别 |
| 2.1 装配式建造全过程返工风险研究的界定 |
| 2.1.1 返工风险的定义 |
| 2.1.2 装配式建造全过程的范围 |
| 2.1.3 返工风险研究框架 |
| 2.2 返工风险识别的方法和过程 |
| 2.2.1 返工风险识别的方法与依据 |
| 2.2.2 访谈调研 |
| 2.2.3 项目资料分析 |
| 2.3 返工风险分类 |
| 2.3.1 返工风险分类原则 |
| 2.3.2 返工风险分类过程 |
| 2.3.3 返工风险分类结果 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 装配式建造全过程返工风险影响分析 |
| 3.1 返工风险影响分析维度和调研过程 |
| 3.1.1 影响分析维度 |
| 3.1.2 调研方法 |
| 3.1.3 调研过程 |
| 3.2 访谈设计及调研 |
| 3.2.1 访谈设计 |
| 3.2.2 正式调研及数据统计 |
| 3.3 返工影响分析 |
| 3.3.1 返工频率 |
| 3.3.2 返工成本 |
| 3.3.3 返工工期 |
| 3.3.4 期望影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 装配式建造过程优化 |
| 4.1 过程优化对象及方法 |
| 4.1.1 过程优化对象 |
| 4.1.2 过程优化方法 |
| 4.2 耦合任务优化 |
| 4.2.1 依赖关系识别 |
| 4.2.2 耦合任务集识别 |
| 4.2.3 耦合任务集优化模型 |
| 4.2.4 应用验证1 |
| 4.3 基于返工风险影响的过程优化模型构建 |
| 4.3.1 返工风险传播关系 |
| 4.3.2 返工矩阵的定义 |
| 4.3.3 模型参数 |
| 4.4 优化算法及求解过程 |
| 4.4.1 遗传算法在DSM中的应用 |
| 4.4.2 目标函数及适应度函数 |
| 4.4.3 遗传编码及种群 |
| 4.4.4 遗传算子 |
| 4.4.5 终止条件 |
| 4.4.6 算法流程 |
| 4.4.7 应用验证2 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 装配式建造返工风险管理体系 |
| 5.1 返工风险管理体系框架的构建 |
| 5.1.1 构建返工风险管理体系的必要性 |
| 5.1.2 管理体系的构建原则和维度 |
| 5.1.3 返工风险管理体系框架 |
| 5.2 返工风险评估和应对 |
| 5.2.1 风险评估要素 |
| 5.2.2 返工风险评估方法 |
| 5.2.3 返工风险应对 |
| 5.3 返工风险监控与学习 |
| 5.3.1 返工风险监控 |
| 5.3.2 返工风险学习 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 实证分析 |
| 6.1 项目概况 |
| 6.1.1 项目基本信息 |
| 6.1.2 项目主要进度安排 |
| 6.1.3 责任主体 |
| 6.1.4 项目返工问题 |
| 6.2 耦合任务优化模型应用 |
| 6.2.1 项目建造过程依赖关系识别 |
| 6.2.2 项目耦合任务集识别 |
| 6.2.3 项目耦合任务优化 |
| 6.3 返工风险过程优化模型应用 |
| 6.3.1 初始参数 |
| 6.3.2 模型仿真 |
| 6.4 项目返工风险管理体系应用 |
| 6.4.1 项目返工风险评估 |
| 6.4.2 项目返工风险应对 |
| 6.4.3 项目返工风险监控和学习 |
| 6.4.4 项目返工风险管理方案 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究主要工作与结论 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 研究局限及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 访谈专家信息 |
| 附录 B 装配式建筑项目返工影响调查问卷 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）一种枝-环状集输网络的布局优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 前言 |
| 1.1 课题研究的目的及意义 |
| 1.2 最优化技术简介 |
| 1.3 地面集输管道优化的概况 |
| 1.3.1 油气集输系统管道拓扑布局优化研究 |
| 1.3.2 人工智能算法研究进展 |
| 1.3.3 油气集输系统优化软件研究 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第二章 多级枝-环状集输管道拓扑布局优化模型的建立 |
| 2.1 枝-环状集输管道的定义和属性 |
| 2.1.1 基于图论中MRS枝-环状管道的定义 |
| 2.1.2 枝-环状管道在图论中的属性 |
| 2.2 管道数学优化模型的建立 |
| 2.2.1 目标函数的确定 |
| 2.2.2 约束条件的确定 |
| 2.2.3 MRS网络数学模型的确定 |
| 2.3 模型的分析与求解探讨 |
| 2.3.1 模型分析 |
| 2.3.2 求解方法的选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 多级枝-环状集输管道拓扑布局优化模型的求解 |
| 3.1 拓扑布局优化模型的分解及子模型构建 |
| 3.1.1 井组划分子模型建立 |
| 3.1.2 环路优化子模型建立 |
| 3.2 拓扑布局优化子模型求解 |
| 3.2.1 井组划分子模型求解 |
| 3.2.2 环路优化子模型的求解 |
| 3.3 拓扑布局优化模型分级协调求解 |
| 3.3.1 分级优化思想 |
| 3.3.2 混合优化求解方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 含障碍的多级枝-环状集输管道拓扑布局优化 |
| 4.1 障碍的定义与表征 |
| 4.2 含障碍集输管道拓扑布局优化模型建立 |
| 4.3 优化模型的混合求解方法 |
| 4.3.1 布局合理性原则 |
| 4.3.2 障碍避让原则 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 软件平台的开发与应用 |
| 5.1 软件开发环境 |
| 5.2 软件运行环境 |
| 5.3 软件整体框架 |
| 5.4 软件模块介绍 |
| 5.4.1 文件管理 |
| 5.4.2 数据管理 |
| 5.4.3 图形建模 |
| 5.4.4 分布优化 |
| 5.4.5 拓扑优化 |
| 5.4.6 含障碍布局优化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 实例计算 |
| 6.1 无障碍MRS集输管道优化实例应用 |
| 6.2 含障碍MRS集输管道优化实例应用 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
（8）IMRT中子野形状生成优化算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 中英文缩略词表 |
| 符号说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 IMRT方案优化 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 两步法 |
| 1.3.2 DAO |
| 1.4 本文主要内容 |
| 2 基于生物准则的IMRT方案优化方法 |
| 2.1 IMRT方案优化基本流程 |
| 2.2 评价准则 |
| 2.2.1 物理准则约束函数 |
| 2.2.2 生物准则等效凸函数 |
| 2.3 大规模梯度类算法 |
| 2.3.1 拟牛顿算法 |
| 2.3.2 评价准则约束函数的一阶导函数 |
| 2.4 基于生物准则的IMRT方案优化方法 |
| 2.5 实验结果与分析 |
| 2.5.1 实验设置 |
| 2.5.2 实验结果 |
| 2.5.3 分析与讨论 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于区域生长的CG算法 |
| 3.1 CG算法的基本原理 |
| 3.1.1 剂量计算 |
| 3.1.2 CG算法求解过程 |
| 3.2 图像处理方法 |
| 3.2.1 灰度变换 |
| 3.2.2 区域生长 |
| 3.3 基于区域生长的CG算法 |
| 3.3.1 非线性变换 |
| 3.3.2 区域生长 |
| 3.3.3 合并并求解代价问题 |
| 3.4 实验结果 |
| 3.4.1 头颈部肿瘤病例实验 |
| 3.4.2 前列腺肿瘤病例实验 |
| 3.4.3 实验结果的统计分析 |
| 3.5 分析与讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于动量梯度下降方向的子野形状优化算法 |
| 4.1 CG算法中负梯度下降方向 |
| 4.2 梯度下降法 |
| 4.2.1 最速下降法 |
| 4.2.2 动量梯度下降法 |
| 4.3 基于动量梯度下降方向的子野形状优化算法 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.4.1 评价标准 |
| 4.4.2 目标函数 |
| 4.4.3 实验结果 |
| 4.5 分析与讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于共轭梯度下降方向的CG算法 |
| 5.1 剂量计算及KKT条件 |
| 5.2 梯度类算法介绍 |
| 5.2.1 牛顿法 |
| 5.2.2 拟牛顿法 |
| 5.2.3 共轭梯度算法 |
| 5.3 子野形状搜索方向的改进 |
| 5.3.1 基于共轭梯度下降方向的CG算法 |
| 5.3.2 基于混合共轭梯度下降方向的CG算法 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.4.1 基于共轭梯度下降方向的CG算法 |
| 5.4.2 基于混合共轭梯度下降方向的CG算法 |
| 5.5 分析与讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表论文、参与项目情况 |
| 致谢 |
（9）城镇燃气管网动态建模与智能优化系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外燃气管网事业发展研究现状 |
| 1.2.2 智能优化算法研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 燃气管网系统基础知识及优化算法基本理论 |
| 2.1 城镇燃气管网系统基础知识 |
| 2.1.1 城镇燃气管网的铺设设计原则 |
| 2.1.2 输配系统的组成 |
| 2.1.3 环状管网水力计算 |
| 2.2 智能优化算法 |
| 2.2.1 智能优化算法概述 |
| 2.2.2 人工蜂群算法 |
| 2.2.3 人工免疫算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 智能优化算法的改进 |
| 3.1 基于当前最优解的改进人工蜂群算法(ISABC) |
| 3.1.1 基于最优解的邻域搜索策略 |
| 3.1.2 蜜源更新准则 |
| 3.2 基于自适应的改进人工免疫算法(AIA) |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 城镇燃气管网动态建模与智能优化分析 |
| 4.1 城镇环状燃气管网优化问题概述 |
| 4.2 数学模型的建立 |
| 4.2.1 目标函数的确定 |
| 4.2.2 约束条件的确定 |
| 4.3 改进智能算法在管网布局中的应用 |
| 4.3.1 初始抗体群的产生 |
| 4.3.2 抗体适应度值的评判标准 |
| 4.3.3 初始蜜源的产生 |
| 4.3.4 基于当前最优解的邻域搜索策略 |
| 4.4 实例计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 城镇燃气管网智能优化系统的设计与实现 |
| 5.1 总体设计 |
| 5.2 系统主要功能 |
| 5.3 城镇燃气管网优化系统的实现 |
| 5.3.1 管网节点数据操作 |
| 5.3.2 基本参数信息设置 |
| 5.3.3 管网优化计算操作 |
| 5.3.4 管网材料手册模块 |
| 5.4 关键技术介绍 |
| 5.4.1 python3.6 结合PyQt5 的桌面GUI应用开发技术 |
| 5.4.2 python3.6与matlab优化计算的结合 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（10）光网络中拓扑分析及优化策略问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.1.1 光网络概述 |
| 1.1.2 光网络拓扑概述 |
| 1.1.3 遗传算法的应用现状 |
| 1.1.4 光网络拓扑优化技术研究现状 |
| 1.2 主要研究内容 |
| 1.3 论文结构 |
| 第二章 光网络拓扑分析与优化问题的研究基础 |
| 2.1 光网络的优化 |
| 2.1.1 光网络优化的工作内容 |
| 2.1.2 光网络优化的方法分类 |
| 2.2 光网络的生存性问题 |
| 2.3 光网络两种拓扑的联系和区别 |
| 2.4 逻辑拓扑的映射问题 |
| 2.4.1 嵌入物理拓扑 |
| 2.4.2 资源分配 |
| 2.5 遗传算法 |
| 2.5.1 遗传算法概述 |
| 2.5.2 遗传算法的要点 |
| 2.5.3 遗传算法与其他典型算法的分析比较 |
| 2.5.4 遗传算法应用于拓扑优化的意义 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 物理拓扑分析与优化策略 |
| 3.1 物理拓扑的结构分类 |
| 3.2 物理拓扑的分析指标 |
| 3.2.1 拓扑的收益函数 |
| 3.2.2 拓扑的成本函数 |
| 3.2.3 链路密度 |
| 3.2.4 拓扑联通度 |
| 3.3 GA-PTOA算法 |
| 3.3.1 编码策略 |
| 3.3.2 种群初始化 |
| 3.3.3 适应度函数 |
| 3.3.4 遗传操作 |
| 3.4 GA-PTOA算法仿真及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 逻辑拓扑分析与优化策略 |
| 4.1 逻辑拓扑的体系架构 |
| 4.2 逻辑拓扑的分析指标 |
| 4.2.1 波长独立性函数 |
| 4.2.2 资源占用方差 |
| 4.2.3 路由距离代价函数 |
| 4.2.4 平均物理路由距离 |
| 4.2.5 资源占用比率 |
| 4.3 GA-VTOA算法 |
| 4.3.1 筛选基因 |
| 4.3.2 编码策略 |
| 4.3.3 种群初始化 |
| 4.3.4 适应度函数 |
| 4.3.5 遗传操作 |
| 4.4 三种常见的映射算法 |
| 4.5 GA-VTOA算法仿真及结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结及展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 缩略语 |
四、遗传算法在图论和优化中的应用（论文参考文献）
- [1]基于分布式优化算法的电力系统经济调度研究[D]. 何伟同. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]基于多目标优化的RFID网络规划问题研究[D]. 张颖超. 辽宁师范大学, 2021(09)
- [3]长春某集中供热管网设计与运行优化研究[D]. 李睿. 东北电力大学, 2021(09)
- [4]基于六角格网及智能算法的路径规划研究[D]. 李宗明. 战略支援部队信息工程大学, 2021(01)
- [5]浮筏隔振系统参数集成优化[D]. 王修成. 大连理工大学, 2021(01)
- [6]装配式建造过程返工风险研究[D]. 沈楷程. 清华大学, 2020(01)
- [7]一种枝-环状集输网络的布局优化研究[D]. 王昊. 东北石油大学, 2020(03)
- [8]IMRT中子野形状生成优化算法研究[D]. 张丽媛. 中北大学, 2020(09)
- [9]城镇燃气管网动态建模与智能优化系统研究[D]. 李亦珂. 西安石油大学, 2020
- [10]光网络中拓扑分析及优化策略问题研究[D]. 杨乃欢. 北京邮电大学, 2020(05)