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🔥 内容介绍
海洋环境的复杂性与突发性，让海上事故救援始终处于“与时间赛跑”的紧张状态。无论是船舶搁浅、碰撞，还是人员落水、平台遇险，救援响应的及时性直接决定了生命财产的挽回概率。而救援基地（如救助站、舰艇驻泊点、直升机起降平台）的选址，正是这场“生死竞速”的核心前提——合理的选址能最大化救援覆盖范围、最小化响应时间，同时控制建设与运营成本；反之，选址不当则可能导致救援延误、资源浪费，甚至错失最佳救援时机。
海上救援选址优化本质是典型的多目标决策问题，核心冲突集中在“成本”与“总救援时长”两大目标上：一方面，为提升救援效率，需在事故高发海域密集布局救援基地，这必然导致建设、设备购置、人员运维等成本激增；另一方面，为控制成本，减少救援基地数量，又会拉长救援半径，增加总救援时长，降低救援成功率。此外，海上救援还需考虑海域环境（如风浪、洋流）、救援设备性能（如船舶航速、直升机航程）、事故分布概率等多重约束条件，传统优化方法难以平衡多目标间的矛盾，亟需高效的智能优化算法提供解决方案。
核心算法：多目标免疫遗传算法的“破局之道”
多目标免疫遗传算法（MOIGA）是融合免疫算法特异性、记忆性优势与遗传算法全局搜索能力的智能优化算法。它突破了传统单目标优化算法的局限性，能在多个相互冲突的目标间找到“帕累托最优解集合”——即不存在任何一个解在所有目标上都优于其他解，每个解都是权衡不同目标后的最优选择，为决策者提供灵活的方案参考。将其应用于海上救援选址优化，可精准平衡“成本控制”与“缩短总救援时长”的核心矛盾，同时兼顾多重约束条件。
（一）算法核心基础：免疫与遗传机制的协同优势
1. 遗传算法的全局搜索能力：遗传算法模拟生物进化过程，通过“编码-选择-交叉-变异”的迭代过程，在解空间中广泛搜索潜在最优解。在选址优化中，每个“个体”对应一套救援基地选址方案，通过种群迭代不断筛选更优方案，保证算法的全局探索能力；2. 免疫算法的局部优化与多样性保持：免疫算法模拟生物免疫系统的识别与记忆机制，通过“抗体（可行解）-抗原（优化目标）”的识别过程，对优质解进行强化学习（记忆机制），同时通过免疫选择、克隆变异等操作，抑制劣质解的繁殖，保持种群多样性，避免算法陷入局部最优。
多目标免疫遗传算法通过两者的融合，既具备遗传算法的全局搜索广度，能快速遍历各类选址方案；又拥有免疫算法的局部优化精度与多样性保持能力，可高效筛选出权衡成本与救援时长的帕累托最优解集合，精准匹配海上救援选址的多目标需求。
（二）海上救援选址的算法适配：目标、约束与编码设计
要将MOIGA应用于海上救援选址优化，需先完成三大核心适配设计，让算法能精准“理解”选址问题：
1. 目标函数定义（核心优化目标）： ① 最小化总成本（f1）：总成本=救援基地建设成本+设备购置成本+年度运维成本。假设规划区域内候选救援基地数量为n，决策变量x_i（0或1，x_i=1表示选择第i个候选基地，x_i=0表示不选择），则f1=Σ(x_i×C_i)，其中C_i为第i个候选基地的综合成本； ② 最小化总救援时长（f2）：总救援时长=Σ(ω_j×t_j)，其中ω_j为第j个事故高发区域的事故发生概率权重（事故频发区域权重更高），t_j为第j个事故区域到最近救援基地的救援时长（根据救援设备航速、海域距离、洋流影响计算得出）。
2. 约束条件设定（贴合实际救援需求）： ① 覆盖范围约束：每个事故高发区域必须被至少一个救援基地覆盖（救援距离≤救援设备最大航程/航时），避免出现救援盲区； ② 资源容量约束：每个救援基地的救援设备（如救助船舶、直升机）数量有限，需满足覆盖区域内的最大事故救援需求； ③ 地理约束：候选救援基地需避开暗礁、浅滩等不适宜建设的海域，且符合港口规划要求。
3. 个体编码设计（算法与问题的桥梁）：采用二进制编码方式，每个个体的染色体长度等于候选救援基地数量n，染色体上的每个基因对应一个候选基地——基因值为1表示选中该基地，为0表示不选中。例如，若候选基地数量为5，染色体“10100”表示选择第1个和第3个候选基地作为最终选址方案。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% 计算个体individual1和individual2的相似度
% individual1,individual2 input 两个个体
% resemble output 相似度
k=zeros(1,length(individual1));
for i=1:length(individual1)
if find(individual1(i)==individual2)
k(i)=1;
end
end
resemble=sum(k)/length(individual1);
end
🔗 参考文献
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🌟 各类智能优化算法改进及应用
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
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🌟 通信方面
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电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型
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