改进遗传算法在超深水钻井船试采模块布局中的应用
基于改进遗传算法的舰船路径规划1
14522009,30(6)计算机工程与设计Computer Engineering and Design0引言舰船路径规划对于舰船实现自动化航行和航线优化具有重要的意义，要求在复杂的海上环境中，根据已知的地理信息数据，寻找出一条从起点到终点的最安全且航程最短的航线。
传统的图搜索法、栅格法、人工势场法等都有一定局限性[1]。
由于遗传算法在解决非线性问题上具有良好的适用性，已成为路径规划中使用较多的一种方法，被广泛的应用于机器人、飞行器的路径规划[1-3]。
但是标准的遗传算法本身也存在着一些缺陷，如早熟、局部最优解、占据较大的存储空间和运算时间，并且在实际应用中缺乏对特定知识的利用[2]，保证不了对路径规划的计算效率和可靠性要求。
为了提高路径规划问题的求解质量和求解效率，本文提出了一种用于舰船路径规划的改进遗传算法，使用简单的编码方式，有效降低了遗传算法的搜索空间；根据舰船航行的特点设计了交叉算子、插入算子、删除算子和平滑算子。
最后通过计算机仿真证明了改进后的遗传算法对于搜索效率和收敛速度都有显著的提高，并能保证收敛到全局最优解，克服了标准遗传算法的缺点。
1应用于舰船路径规划的改进遗传算法在本文的舰船路径规划中，目标是在一幅障碍物分布已知的二维地图上寻找一条最优路径使到达目标点距离最短，同时尽可能地最大化与障碍物的距离。
为了简化讨论，舰船被作为一个质点来考虑，而障碍物的边界向外扩张舰船的最大安全距离。
1.1路径编码编码长度是影响遗传算法收敛速度的重要因素之一，因此应当尽量使用简单的遗传编码[4]。
舰船航行路径可以看作由起点和终点及一系列中间点组成的路径，其结构为(x0，y0)→(x1，y1)…(xi，y i)→(xn，y n)式中：(x0，y0)——起点，(xn，y n)——终点，(xi，y i)——起点和终点之间的一系列中间点，称之为转向点，i=1，2，…，n人工智能唐琳，蔡德荣，黄猛：基于改进遗传算法的舰船路径规划2009,30(6)1453平分成x 1，x 2，…，x n-1，则路径点可以简化为一维的y 轴坐标编码形式，表示为y 1，y 2，…，y n ，在遗传操作中，只需要对y 轴坐标进行优化即可，可以大大的提高算法的速度。
超深水钻井船月池舱段结构总体强度分析
超深水钻井船月池舱段结构总体强度分析王永刚; 刘仁昌; 黄金林; 曹凯; 张利军【期刊名称】《《中国海洋平台》》【年(卷),期】2019(034)005【总页数】8页(P30-36,53)【关键词】超深水钻井船; 工字型月池; 舱段结构; 钻井模块支撑结构; 总体强度分析【作者】王永刚; 刘仁昌; 黄金林; 曹凯; 张利军【作者单位】中远海运重工有限公司辽宁大连116600【正文语种】中文【中图分类】F416.220 引言随着海洋钻井和开发技术的不断进步，探明程度还很低的深水海域将是未来油气开发新的增长点。
与半潜式钻井平台相比，钻井船在超深水作业海域和更深钻井深度方面拥有较明显的优势，除了甲板面积和可变载荷大、储油能力强的特点外，还附带一定的试采和处理功能，可以在钻完勘探井后直接对油田进行精确分析，在为采油公司提供有力资料的同时缩短工期并节约运营成本。
因此，研发设计新一代兼具试采、储存和处理能力的超深水钻井船，具有很强的市场竞争力，有利于占领新一代海洋工程装备市场先机，符合《中国制造2025》发展新兴高端装备制造业战略[1-4]。
月池舱段甲板安装钻台和钻井模块，下部敞开与海水贯通，沉重的甲板载荷和大开口结构对整船总纵强度和局部强度都有恶劣影响[5-6]。
因此，保证月池区域结构的安全性是整船实现作业功能的基本保障和关键所在。
利用美国船级社软件Drillship 2.0对某新型钻井船的工字型月池区域结构进行强度计算，分析结果并进行相应的优化和改进。
1 船型参数与有限元模型1.1 船型参数新一代超深水钻井船具有双井架和双防喷器，DPS 3动力定位功能，最大钻井深度为15 500 m，最大作业水深为3 660 m，可以在中国南海、北非等多海域作业，兼具试采、储存和处理能力。
主尺度参数如表1所示。
为保证钻井船整体紧凑性和降低重心，便于双防喷器和采油树的布置和作业，月池甲板采用工字型开孔。
钻井模块支撑结构位置如图1所示。
遗传算法及其在船舶运动控制器优化中的应用
图 5 种群规模对比仿真曲线 ( 4) 遗传算法中种群进化代数 对实验结果的影响 文中 设初始种群同为 100, 分别对进化 20 代, 35 代和 50 代的最终解 进行仿真比较, 所得的进化代数对比仿真曲线如图 6 所示。
Abstract: This paper optimizes the membership function of FLC using GA with the decimal encoding system of the gene. After introducing the different ways of mutation and selection operation, this paper carries on the simulation study in many kinds of situa tions among the Simulink of Matlab, using a cargo ship as a controlled plant. In addition, it also simulates and studies the system performance through comparing with change of population size and evolving generation.
白噪声的带 宽为 0 5Hz, 二 阶滤 波器 具有 低阻 尼比, 参 数 为
改进遗传算法在船舶轴系动态优化校中上的应用
２ ２钲 ０１
中 国
水
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ＶｏＩ ２ ．１
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Ｎｏ．１ ２０１ ２
１月
Ｃ ｎ Ｗａｔ Ｔｒ ｓ ｈｉ ａ ｅｒ ａｎ ｐｏｒ ｔ
改进 遗传算法在船 舶轴 系动态优化校中上的应用
李世 其 ，杨金 中 ，刘世 平
（ 中科 技 大 学 机 械 科 学 与 Ｚ 程 学 院 ， 湖 北 武 汉 ４ ０ ７ 华 － ３ ０ ４）
期。 二 、 船 体 变 形 及 主机 热 膨 胀
ｒ２ ｃ ｌ ６ －］ 『 ， 一Ｑ） ｌ ２ ６ ｌ ． （） 一 １， ６ ＋ｌ ， ｃ ｊ Ｉ
－
１ ２
１ ２
－ ｌ ６
ｌ ｌ （ ｃ －ｌ（ ｃ ２ ） ６ ４ ）ｊ ６ 一ｌ ＋ ， Ｉ
…
算过程 中，一般 以艉轴管后轴承受力作 为优化 的 目标 函数 ， 个 体和 新 生个 体 的十 进 制 值 。 ０
４ ａｅｏ最 优 解 ．Ｐ ｒｔ
（ ＝ ＋ １ 。 ∑ＫＸ ） ｉ
ｉｌ ＝
（） ３
一
由于 群 体 规 模 的有 限性 和 遗 传 操 作 的 随机 性 ，不 能 保 证
每 个 节 点 有 垂 向 和转 角 ２ 个 自由度 ，轴 系 校 中计 算 时 需 要考
虑轴段的剪切应变 ，此时梁 单元 的单元 刚度矩 阵为 ：
响船体变 形的各种分析 ，但并未给 出如何将这种影 响合理地
引 入 轴 系 校 中过 程 中 。文 献 ＿ 在 分 析 了船 体 变 形 并 考 虑 支 ８ 】 则 撑 轴 承 动 刚 度 的 基 础 上 ，提 出 了 两种 用 于 轴 系 船 台校 中 的设 想 ，但 没 有 具 体 展 开 。为 此 ，有 必 要 以 多 工 况 载 荷 下 的船 体 变 形 及 主 机 热 态 时 的热 膨 胀 分 析 为 基 础 ， 究 如 何 更 加 快 捷 、 研 准 确 地 完 成 船 舶 轴 系 的船 台校 中 ， 以期 使 与 主 机 有 关 的管 路 和 辅 助 机 械 与 船 体 舾 装 工 作 并 列 进 行 ，从 而 缩 短 船 舶 建 造 周
基于改进遗传算法的钻井参数优选方法研究_景宁
钻具组合等成本。 经过修正的杨格 （ F. S. Young ） 模式钻速方程 如下： v pc = KC p C H（ W － M） n λ 1 + 1 C2 h （ 2）
式中，v pc 为机械钻速， m / h； W、 M 分别为钻压和 门限钻压， kN； n 为转速， r / min； K 为地层可钻 性系数； C p 、C H 分别为压差影响系数和水力净化 系数； λ 为转速指数； C 2 为钻头牙齿磨损系数； h 为牙齿磨损量，0≤h≤1。 式 （ 2） 可转换为钻头工作时间与钻头进尺的 关系式： dH = KC p C H（ W － M） n λ 1 dt 1 + C2 h （ 3）
（ 1） 钻压 W，M ＜W≤
Z2 Z1
，且 W ＞0；
（ 2） 钻速 n，0 ＜ n ＜ n max ， 其中 n max 为钻井装置 最大转速； （ 3） 牙齿磨损量 h f ，0≤h f ≤1； （ 4） 钻压、转速乘积约束条件， Wn ＜ PD， 其 中 PD 是钻头厂家推荐的最大允许 Wn 值；
模式搜索法原理模式搜索法是一种无需导数优化derivativefreeoptimizationdfo方法一般沿着坐标方向集逐次循环进行搜索并验证该方向是否为下降方改进遗传算法模型模式搜索法是一种求解效率很高的无需导数优derivativefreeoptimizationdfo方法且不需要计算搜索方向而遗传算法genetical?gorithmga本身也是一种用于解决优化问题的无需导数算法所以如果将两种算法结合所得到的混合算法既能够拥有遗传算法的全局大范围搜索能力也可以获得模式搜索法局部寻优能力强的能并且混合算法仍然是f（ a 1 n + a 2 n 3 ） Z2 － Z1 W
遗传算法改进BP神经网络在地下水水质评价中的应用
权值. 遗传算法学习 BP网络的步骤如下 :
①初始化种群 P,包括确定交叉规模 、交叉概
率 pc、突变概率 pm , 以及对任一 W IHij和 W HO ji进 行初始化 ,对神经网络的权值和阈值进行编码 ;
②计算每一个个体评价函数 ,并将其排序. 可
按下式概率值选择网络个体 :
N
∑ ps = fi / fi i =1
式中 : fi 为个体 i的适配值 , 可用误差平方和 E 来
衡量 ,即 :
∑∑ f ( i) = 1 / E ( i) E ( i) =
(Vk - Tk ) 2
pk
式中 : i = 1, …, N 为染色体数 ; k = 1, …, M 为输出
层节点数 ; p = 1, …, R 为学习样本数 ; Tk 为教师
操作 ;
⑦以 GA 得到的优化初值作为 BP网络的初
始权值 ,再利用 BP算法训练网络 ,直到达到指定
精度
ε B
P
(εB P
<εGA ) .
2 水质评价神经网络知识库的组建
笔者研究的区域位于江西省东部 ,处于黄河
中游 ,为黄河冲击平原. 表 2 列出了 2004 年该区
域 5个地下水水质调查点的检测数据及模糊数学
⑥如果满足结束条件 ,即找到了满意的个体 ,
则结束 ,否则转 ③.
如此重复以上操作 , 直到达到所要求的性能
指标为止. 最后将最终群体中的最优个体解码即
可得到优化后的网络连接权系数.
1. 2 混合 GA - B P算法
混合 GA - BP算法就是先用 GA 在随机点集
中遗传出优化初值 ,以此作为 BP算法的初始权
@ zzu. edu. cn
遗传算法在水科学若干领域应用中的改进
!""# 年第 $ 期 水污染控制系统规划是要在水体 水质 要 求的 约 束下 ，
使得整个系统治理污染物的费用最低。它主要可分为 @ 种 模型， 即排放口最优化处理模型、 最优化均匀处理 模型 、 区 6#］ 域最优化处理模型 ［ 。刘首文、 冯尚友用 7+A 求解堵河流
63］ 域 @ 个排放口最优化处理问题 ［ 。黄国如、 胡和平、 田富强 等 同样 也 以 7+A 求 解了 一个 C 个排 放口 的 最优 化 处 理 问 64］ 题［ 。可见， 对于解决排放口较少的最优化处理问题， 采用
・ ・ $"
林
澍， 李
霞， 赵
Hale Waihona Puke 群： 遗传算法在水科学若干领域应用中的改进 水科学与工程技术
%&’()*’、 +,-./) 等在选择算子中采用分级选择策略，将适
应度高的个体复制， 适应度居中的个体保持不变， 适应度低 的个体弃去， 并在交叉中采用按适应度大小固定搭配， 减少 了遗传过程中的随机性， 提高了效率， 另外还将变异算子改 为一个个体最多进行一个位的变异，同样通过纽约水供应 管道问题证明了以上改进的有效性，并证明求解效率优于
#
遗传算法在布水管网设计领域的改进
布水管网设计主要围绕的是达到供排水要求的前提下 如何使管网造价最低的问题。此种问题多数是在管网布置 路径确定情况下， 求解各管段的管径， 且多已有若干个离散 的待选管径，这种问题的解只是这些固定管径的一个排列 组合问题， 故相对较为易解， 国内外对该问题的求解已较为 成熟。 张景国、 李树平在选种中仅将群体分为适应度高的个 后 体 和适 应 度低 的 个 体 ， 前 者 被 选 中 的 概 率 为 #’6#’;"<87 ， 这样虽提高了计算速度， 但不能很好的体现 者 则 为 32#’， 8］ 个体差异 ［ 。 =>’?@ 、 A)1BC.’ 等根据遗传早期种群中函数值 的差异较大而晚期种群中的差异较小的特点，提出适应度 函数应是可变指数的幂形式， 早期采用低值指数， 以避免早 期种群中因出现某个相对较优个体而使搜索 过 早收 敛 ， 随 着进化继续进行， 指数逐渐增大， 以解决遗传后期因种群内 函数值趋向一致而导致的进化速度慢的问题，同时还采用 格雷码编码方案和邻近变异算子，并对有名的纽约水供应 #］ 。 D.’E 管道问题进行了求解， 证明了以上改进的有效性 ［
基于改进遗传算法的船舶维修项目调度问题研究
基于改进遗传算法的船舶维修项目调度问题研究张博1，陈志敏2，张利平3（1.91776部队，北京100841；2.中国船舶研究设计中心，湖北武汉430064；3.武汉科技大学机械自动化学院，湖北武汉430081）摘要：船舶维修项目调度问题是典型的受优先关系和维修空间限制的资源受限项目调度问题。
针对该问题，文章建立了一种船舶维修项目调度数学模型，并提出了改进遗传算法进行求解。
基于问题的特征，改进遗传算法主要采用解码与编码策略、选择操作、交叉操作以及变异操作等方法平衡算法的探索和探寻能力。
最后，采用工程实例验证了模型的合理性和算法的优越性。
关键词：船舶维修；资源受限项目调度；改进遗传算法；数学模型中图分类号：U672文献标志码：Adoi ：10.13352/j.issn.1001-8328.2024.02.010Abstract ：This paper defined the resources scheduling problem of ship maintenance projects as one of the clas⁃sical scheduling problems of resource-constrained projects subject to prioritization and maintenance space limita⁃tions.In this problem ，the paper established a novel mathematical model and proposed an improved genetic algo⁃rithm （IGA ）to solve the model.Considering the characteristics of this problem ，the improved genetic algorithm employed a coding and encoding strategy ，selection operator,crossover operator and mutation operator to balance the exploitation and exploration.Finally ，this paper verified the performance of the proposed model and algorithms via case studies.Key words ：ship maintenance ；scheduling of resource-constrained project ；improved genetic algorithm ；mathematical model作者简介：张博（1981-），男，江苏徐州人，副研究员，博士，主要从事装备保障工作。
水利工程施工进度优化中遗传算法的应用分析
水利工程施工进度优化中遗传算法的应用分析摘要】随着时代的发展，国家越来越重视水利工程的施工质量，水利工程施工进度的优化是水利工程质量的重要保障，所以选择合理的方法分析水利工程施工进度的优化分析具有十分重要的意义。
本文主要讨论遗传算法在水利工程施工进度优化中的应用，希望对施工质量的提高提供一定的参考价值。
【关键词】水利工程；施工进度优化；遗传算法；应用水利工程的施工过程是一项比较繁琐且复杂的工作，水利工程的施工进度与整个工程的施工设计有着紧密的联系，而且对于水利工程的整体质量有着一定的影响。
通常情况下，施工进度的计划以及整个施工活动之间的关系是明确的，但是由于一些自然环境因素的影响，使得实际施工的情况会有所改变，所以，存在着一些不确定的因素。
基于我国水利施工的具体情况，选择合理的方法进行施工进度计划的制定具有十分重要的意义。
遗传算法在工期计划的优化方面有着十分重要的作用，因为遗传算法有着自身的特点，在工程工期的优化方面具有优势和实际的应用价值[1]。
一、水利工程施工进度的影响因素由于水利工程是一项比较复杂而且繁琐的工程，所以影响水利工程施工进度的因素有很多。
首先，进度安排很容易受到当地自然环境的影响，比如当地的地形或者是气候等因素。
这些关键性的自然条件因素在一定程度上影响水利工程施工的进度；其次，资金方面的影响，由于水利工程的施工是一个比较巨大的工程，所以需要先进的施工仪器或者是设备作为施工质量的保证，大量先进的施工设备以及施工仪器的引进需要足够的资金作保障，否则资金的短缺，在一定程度上会影响施工进度；最后，由于水利工程施工具有季节性的特点，所以，通常选择施工的季节在枯水期，枯水期利用的效果直接影响水利工程施工的进度，所以这也是影响水利工程施工进度的重要因素之一。
二、遗传算法的概述随着时代的快速发展，一种新的水利工程计划进度优化算法——遗传算法（简称GA）逐渐的发展起来，而且也在逐渐的被广泛的运用。
遗传算法在船舶动力定位系统中的应用
遗传算法在船舶动力定位系统中的应用作者：陈成来源：《科学与财富》2019年第02期摘要：本文提出遗传算法对海洋工程船进行动力分配。
结合智能遗传控制算法，对控制优化方法进行了研究。
最后对海洋工程船的动力分配问题进行求解，提高船舶运行的经济性。
本文所做的研究工作及相应结论可为海洋工程船的动力分配控制器的设计提供参考。
关键词：船舶；动力定位系统；遗传算法1 简要阐述船舶动力定位系统动力定位系统最早在钻井船等大型船舶上得到广泛应用，随着海洋石油开采业向深海进军，动力定位系统以其不受作业水深影响等优势逐渐取代传统锚泊系统被应用到深海海洋平台上。
在风浪流联合作用下，动力定位推力系统提供控制力使位移响应保持在安全范围内，考虑到推力器出力方式及运行经济性，仅控制纵荡、横荡和艏摇三个自由度的低频慢漂运动，而推力系统由8个推力器组成以保证系统的冗余度，因此整个系统为过驱动系统。
在动力定位模块化设计过程中，首先由控制算法得到三自由度控制力，然后通过分配算法将其分配到底层执行机构推力器上，最终实现定位目标。
2 动力定位船舶运动数学模型2.1船舶运动参考坐标系船舶在三维空间中的运动共包含有六个自由度，分别为纵荡、横荡、垂荡、横摇、纵摇和艏摇。
为了描述并深入研宄三维空间中的船舶运动，合适的坐标和坐标系被选用来确定船舶的位置和姿态。
2.2动力定位船舶运动数学模型水面船的动力定位控制问题可等效为一个刚体的平面运动控制问题。
对水面船的动力定位控制问题进行研宄时，通常只考虑船在水平面上的三自由度运动，即只考虑其纵荡运动、横荡运动和艏摇运动。
建立船舶运动数学模型时必须考虑船舶的运动学特性和动力学特性。
船舶的运动学主要是研宂与船运动相关的几何学问题，船舶的动力学主要针对引起船舶运动状态发生改变的各种作用力和力矩进行研宄。
2.3海洋环境扰动数学模型船舶在海洋中航行或者作业时，无可避免地会遭受到海洋环境扰动，因此，在对船动力定位控制进行研究时，需要计算出海洋环境对船施加的扰动力及力矩。
改进遗传算法在船用核动力装置概率因果故障诊断中的应用
改进遗传算法在船用核动力装置概率因果故障诊断中的应用任鑫;孔衍;周碧松;张凯;马丽【摘要】传统的遗传算法存在早熟现象严重和局部搜索精度较低的固有缺陷，容易导致分析结果与实际情况不相符，不能很好地用于船用核动力装置概率因果故障诊断。
提出了一组综合改进策略，首先定义了奇异个体判断指标；而后设计了一种自适应交叉、变异策略和自适应局部搜索策略，并通过经典案例测试改进算法的有效性；最后构建改进算法与概率因果故障诊断模型，进行船用核动力装置故障诊断实例分析。
分析结果对船用核动力装置故障诊断具有重要的指导意义，改进遗传算法是进行船用核动力装置故障诊断有效而实用的方法。
%The traditional genetic algorithms have inherent defects such as serious prematurityphenome⁃non and low accuracy in local search,which may cause disagreement between analytic results and practi⁃cal situations. Therefore,they cannot be well applied to the fault diagnosis of probabilistic causal models for marine nuclear power plant. Aiming at the problem,this paper presents a series of comprehensive im⁃provements for the traditional genetic algorithms. Firstly,the judgment index of singular individuals is de⁃fined and a self-adaptive crossover,mutation and local search strategies are developed. Secondly,the va⁃lidity of the improved algorithm is tested against a classic case. Finally,the improved algorithm together with a probabilistic causal fault diagnosis model is constructed for marine nuclear power plant. The analy⁃sis result is of great significance,since the improved genetic algorithm is proved to be aneffective and practical way to perform the fault diagnose for marine nuclear power plant.【期刊名称】《中国舰船研究》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】5页(P107-111)【关键词】船用核动力装置;故障诊断;遗传算法;概率因果模型【作者】任鑫;孔衍;周碧松;张凯;马丽【作者单位】海军医学研究所，上海 200433;海军蚌埠士官学校，安徽蚌埠233012;国防大学，北京 100091;海军医学研究所，上海 200433;海军医学研究所，上海 200433【正文语种】中文【中图分类】U664.15目前，国内外概率因果诊断模型已基本成功应用于各个领域的故障诊断，其原理是通过对后验概率的计算而求得故障诊断问题的最优解［1］。
基于改进型遗传算法的神经网络参数优化
基于改进型遗传算法的神经网络参数优化刘亚营;刘以建【摘要】针对标准遗传算法的不足,文中提出一种改进型遗传算法,它将标准遗传算法和BP算法有机结合,兼具了标准遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特征,并将其应用于船舶自动舵神经网络控制器的训练中,取得较满意的结果.【期刊名称】《自动化与信息工程》【年(卷),期】2004(025)001【总页数】3页(P7-9)【关键词】人工神经网络;遗传算法;网络初始权重;自动舵【作者】刘亚营;刘以建【作者单位】上海海运学院;上海海运学院【正文语种】中文【中图分类】U666.124在神经网络的发展进程中，学习算法的研究一直有着十分重要的地位，遗传算法和BP算法是该研究领域值得关注的两个研究方向[1，2]。
本文对标准遗传算法做了一些改进，并将其应用于船舶自动舵控制器的训练中，取得较满意的结果。
2.1 遗传算法的改进遗传算法是模拟自然界生物进化过程的计算模型。
它依据适者生存、优胜劣汰的进化规则对包含可能解的群体反复进行遗传操作，不断生成新的群体，以全局并行搜索方式来搜索最优个体，以求得问题的最优解。
20世纪60年代中期，John Holland教授提出了遗传算法思想，即标准遗传算法(SGA)。
经过不断的发展，SGA现已渗透到研究和工程的各个领域，并取得良好的效果，但始终摆脱不了搜索速度慢、不成熟收敛和迭代次数多等缺点。
为改善标准遗传算法的性能，本文给出一种改进型遗传算法(IGA)，并从下面几个方面对SGA进行改进：①采用浮点数编码方式；②选择中采用最优保留策略；③采用自适应交叉率和自适应变异率；④增加了BP算子。
2.2 算法描述改进型遗传算法的主要运算流程如图1所示。
算法步骤：(1) 产生初始种群P(0)，世代数置零，个体数目为M；(2) 依次执行选择算子、交叉算子和变异算子，并计算个体的适应度；(3) 对个体按适应度值排序,对适应度值最高的个体执行一次BP算子；(4) 得到新一代种群P(t+1)，世代数增1；(5) 判断是否符合优化准则，不符合则返回（2），符合则结束。
遗传算法在水利工程施工进度优化中的应用研究
11
2 遗传算法优化模型的建立
2.2 遗传算法的设计流程 2.2.5 交叉 交叉操作是按照一定的交叉概率，将被选中的个体进行繁殖 后代，随机选择交叉的位置，对每两个个体交叉，进行基因的 交换和基因重组，使遗传算法的搜索能力得以提高。交叉率的 取值范围应该适中，一般控制在0. 6-0. 9之间：
12
20
3 实例分析
3.1 施工进度的优化分析
图3 部分最优解
21
4 总结
本文运用遗传算法，研究水利施工项目施工计划工期问题，求得 多个收敛性和多样性俱佳的最优解，可以帮助水电施工答理人员更好 地把握工期。
通过实例分析，验证了遗传算法在工期优化上的可行性，及其数 据结果的可靠性，对方案的选择和施工组织设计起到了良好的辅助作 用，比传统的计算方法更加的准确实用。所建优化模型仍然存在改进 的空间，以满足不断变化的复杂系统。此外，木文还详细地论述了初 始群体的产生、适应度计算、交叉、变异等关键操作，从中可以看到 遗传算法在工期优化上的优越性，将其应用到水利工程施工进度的管 理和控制方面有较强的推广价值和发展前景。
2 遗传算法优化模型的建立
2.2 遗传算法的设计流程 2.2.6 变异
变异操作首先是在群体中随机选择一个个体，以一定的概率判断 是否变异，对其变异的个体，随机选择一个变异的位置，与邻近的一 个基因值互换位置。变异操作可以使遗传算法跳出局部的最优解，变 异概率较小，一般取值范围在0. 001 -0. 01之间。
遗传算法根据自然选择与最优化之间的类比对复杂问题的解 进行搜索，它不同于枚举法，启发式算法，搜索算法等传统的方 法，它具有自组织，自适应，自智能的特点，是一种在求解的方 法和思想上很有创新的优化方法。
它将对问题的求解转化为一群在后代连续不断进化的“染色 体”，子染色体一般是两个父代子代染色体通过交叉的方式合并 得到的染色体。通过对种群不断的进化，使进化后的种群能够一 代一代向着更好的解空间转移，在搜集过程中能够有效的控制搜 索过程，自动的收集和积累有关的空间信息，找到一个最适应环 境的收敛点，从而得到求解问题的最优解。
遗传算法与船舶监控及调度的应用
遗传算法与船舶监控及调度的应用发布时间：2021-07-12T16:57:24.280Z 来源：《科学与技术》2021年第29卷8期作者：许同[导读] 船舶的智能交通系统能够大幅度提升国际交通和运输管理的便捷和稳定性，许同中国石化集团共享服务有限公司东营分公司，山东省东营市，257077摘要船舶的智能交通系统能够大幅度提升国际交通和运输管理的便捷和稳定性，因此当前该研究位于科技发展的前沿。
其中监控系统尤为关键，自然成为研究中的热点。
基于GPRS的船舶监控系统是依靠CPS作为空间定位、GPRS作为无线数据传输手段的船舶监控系统。
本文章主要对移动终端数据采集处理、无线数据传输等方面展开研究，其主要成果是规范了管理系统内的各个交互数据的格式，确立系统显示平台。
当前,全球不稳定且竞争激烈的市场环境，迫使制造企业必须以极高的敏感度来第一时间展露优势，由此调度技术成为该领域的研究热点。
在对此方向进行研究的过程中，基于遗传算法理论知识，本文提出了创新性强且有试验结果作为支撑的设计思想和开发方法。
较大改进了系统参数和结构一旦被固定就很难进行再次更改等情况带来的设计缺陷。
从实验数据呈现的结果来看，系统的功能模型构建和算法是正确且有效的，整个研究基本上实现了预定目标。
关键词：智能交通系统， GPRS，监控系统，遗传算法正文我国国土辽阔，江河较多，内河通航里程达到1.9万千米，且沿海有1800多公里的海岸线。
丰富的水运资源和改革开放后政策的落实，使水运事业得到了巨大的发展。
与陆地、航空和管道运输相比，水上运输具高备量、低能耗、低成本等特点及优势，成为我国发展道路上不可或缺的重要条件，在对外开放和经济全球化发挥着尤为重要的作用。
海洋石油开采过程中，因其特殊的开采环境及技术要求，所以一部分原油采用海底管道运输，另外较大一部分原油需要采用外雇船舶进行装运，因此，船舶的运输能力和科学调度有着举足轻重的作用。
同时受海况好坏的影响，所以在海况较好的情况下，如何调高调度运输效率成为首要问题，目前的调度方式使用的是手工作业，存在以下的缺陷：(1) 现有的调度方式大多采用电话联系，反复查询询问船舶位置的方式调度，因此不够准确跟踪监督各船舶的运行状况和船舶的运行位置，不利于海洋采油厂的船舶调度、安全生产和管理工作[1]。