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本文系统介绍了基于代理模型的优化技术，涵盖其原理、常用方法及在航空工程中的应用。重点讨论了实验设计（DoE）、多项式响应面模型（RSM）、克里金（Kriging）和径向基函数（RBFs）等代理建模方法，并分析了不同填充准则如搜索代理模型（SSM）、期望改进（EI）和下界置信（LCB）的特点与适用场景。通过翼型和机翼设计实例，展示了该技术在降低计算成本、提升优化效率方面的显著优势。文章还总结了简单与双层优化框架的差异，指出代理模型在低维问题中的有效性，并展望了其在高维优化、多目标优化、实时在线学习及跨学科融合

本文介绍了基于遗传算法的半静态波长路由光网络（WRONs）优化方法，重点探讨了GALD和GAPDELT两类算法在虚拟拓扑设计与网络规划中的应用。通过染色体编码、适应度函数设计及交叉变异等遗传操作，结合单目标与多目标优化策略（如帕累托最优），有效解决了光路径建立、路由波长分配及流量调度等问题。模拟结果表明，所提方法在降低网络拥塞、提升资源利用率、优化延迟和公平性方面显著优于传统方法，尤其GAPDELT能同时优化收发器与波长资源，支持故障保护，具备高成本效益和实用性。

本文提出了一种结合遗传算法与启发式搜索的方法来解决大学课程表编排问题。通过遗传算法确定课程的排列顺序，利用启发式搜索在满足多种硬约束和软约束的前提下进行时间安排。系统采用排列编码、循环交叉和互换变异等技术，并通过目标矩阵建模课程、讲师、班级和时间的关系。实验结果表明，该方法能在较小种群和代数下达到最优适应度，有效生成无冲突的课程表。文章还分析了当前方法在平行班级安排、课程分段处理和目标单一性方面的局限性，并提出了改进方向。最后给出了实际应用建议和系统整体流程，展示了该方法在教育机构排课中的潜力与可行性。

本文介绍了一种基于多目标遗传算法（NSGA-II）的GASpeech框架，用于自动估计Klatt共振峰语音合成器的输入参数。该框架通过帧内、帧间和基于知识的架构组合，结合频谱失真（SD）、均方误差（MSE）和互相关（CC）延迟等多目标优化指标，实现对自然语音的高保真模仿。实验表明，在仅优化少数关键参数（如共振峰和带宽）时效果最佳，而参数过多会导致性能下降。文章还提出了针对基频（F0）参数的特殊处理策略、参数自适应概率调整机制以及更全面的语音质量评估方法，并展望了其在智能语音助手、有声读物和语音教育等领域的应

本文研究了遗传算法（GA）和蚁群优化（ACO）在大肠杆菌补料分批培养过程非线性模型参数识别中的应用。基于真实实验数据，采用改进的Hausdorff距离作为优化准则，对最大比生长速率（μmax）、饱和常数（kS）和产率系数（YS/X）进行估计。结果表明，ACO在平均和最佳目标函数值上优于GA，具有更好的整体性能。文章还探讨了两种算法的优缺点及在生物制药、环境与农业生物技术中的应用前景，为生物过程建模与优化提供了有效方法和参考。

本文探讨了计算机辅助基因设计的新进化方法，提出了一种受逆转录病毒重组机制启发的遗传算法交叉算子retroGA。该方法通过保护进化过程中的关键构建块（BBs），显著提升了在皇家道路（RR）和皇家楼梯（RS）等基准函数以及真实基因调控区域（如rrnP1和hunchback基因）上的搜索效率。研究结果表明，retroGA在多种测试中比标准遗传算法快4至6倍，尤其适用于具有复杂结构域的生物分子设计。文章还分析了种群大小和算法参数对性能的影响，并展望了其在合成生物学和实验室定向进化中的应用前景。

本文探讨了遗传算法与数据处理组方法（GMDH）型神经网络在家禽科学中的应用。通过结合遗传算法优化网络结构，GMDH型神经网络在预测肉鸡性能、饲料真代谢能、胴体组成、火鸡能量利用效率及种鸡早期产蛋量等方面展现出强大能力。文章详细介绍了各应用场景的操作步骤与模型优势，并强调了敏感性分析在识别关键输入变量和优化决策中的重要作用。尽管面临数据质量、模型解释性与计算资源等挑战，该方法仍为家禽生产系统的智能化建模与精准养殖提供了有力支持，具有广阔的发展前景。

本文研究了具有序列相关设置时间的单台机器调度问题（1|sij|ΣTj），提出两种混合遗传算法以有效解决该NP难问题。通过将基于约束的调度（CBS）与遗传算法结合，设计了协作混合遗传算法（如CGAIPCX、CGACOL），利用间接优先约束和强化过程提升搜索质量；同时提出集成混合遗传算法（如IGAR-L、IGAOrOpt），在交叉算子中融合蚁群优化的转移规则与多目标存档机制，增强解的构建能力。实验结果表明，所提算法在小规模和大规模实例上均显著优于传统方法，尤其IGAOrOpt在大问题集上找到多个新最优解。文章还

本文提出一种结合启发式回溯与遗传算法的混合方法，用于解决三维集装箱装载问题（3D-KLP），在最大化空间利用率的同时优化货物的重量分布。第一阶段采用启发式回溯算法提升装载体积，第二阶段利用遗传算法调整箱子块的旋转以改善质心位置，使重心接近集装箱几何中心。通过Bischoff/Ratcliff基准测试验证，该方法在弱异质实例上表现优异，有效平衡了装载效率与重量分布质量，适用于实际物流运输场景。

本文提出了一种用于快速电磁合成的混合遗传算法（HGA），通过结合二进制遗传算法（GA）的全局探索能力与最速下降梯度（SDG）算法的局部优化能力，显著提升了多参数优化问题的收敛速度和解的质量。HGA采用动态控制参数调整、多种编码方案（如直接编码、相对编码和包络编码）以及堆栈机制避免重复计算，有效改善设计空间景观并减少冗余评估。通过线性天线阵列的低旁瓣和平顶波束合成两个测试用例，验证了HGA在成本函数评估次数更少的情况下，仍能获得远优于标准GA的优化结果。文章还给出了实际应用建议与未来发展方向，表明HGA在电磁

本文提出了一种基于混合遗传算法（GA）与最小二乘支持向量机（LS-SVM）的功率追踪技术，用于电力市场化环境下的有功和无功功率分配。该方法以电路理论中的叠加方法作为教师模型，利用GA优化LS-SVM的超参数，实现对发电机到负载功率贡献的高效准确预测。在IEEE 14总线系统上的仿真结果表明，该混合模型不仅具有与传统物理方法相当的精度，且计算速度显著提升，适用于循环潮流系统，并具备良好的在线应用潜力。

本文提出了一种用于资源约束下可靠性优化的混合并行遗传算法（HPGA），结合了交换、2-opt和互换等启发式方法以改进解决方案。研究针对可靠性-冗余分配问题（RRAP）和可靠性分配与组件选择问题（RAPCC）建立了数学规划模型，并通过与CPLEX及多种元启发式算法的实验对比，验证了HPGA在中小型和大规模问题上的优越性能。实验结果表明，HPGA在多数测试案例中能够找到最优或更优解，具有较强的全局搜索能力和稳定性，适用于复杂系统的可靠性设计优化。

本文提出了一种结合模拟退火的混合遗传算法（HGA）来解决非标准化生产环境中的柔性车间作业调度问题（Flexible JSSP）。该方法通过双染色体编码机制处理操作分配与排序两个子问题，并采用NSGAII框架进行多目标优化，以获得接近真实帕累托前沿的均匀分布解集。实验结果表明，HGA在MF01至MF05多个测试问题中生成的非支配解比例显著优于GRASP、TS和ACO等传统算法，尤其在解的覆盖度方面表现突出。尽管统计检验未显示整体显著优势，但HGA在逼近帕累托前沿的能力上展现出良好潜力，未来将探索更高效的局部搜

本文介绍了一类基于自动机理论的组合问题多目标优化进化算法，包括MODS、SAMODS、SAGAMODS和EMODS。这些算法结合了确定性有限自动机、模拟退火、遗传算法和禁忌搜索等元启发式策略，旨在高效求解多目标旅行商等问题。通过实验对比，EMODS在收敛速度和解的质量方面表现最优。文章还分析了算法性能指标、应用前景及未来研究方向，为复杂组合优化问题提供了有效解决方案。

本文系统介绍了进化多目标算法的基本原理、核心概念与常用方法，涵盖多目标优化中的全局优化、帕累托最优、支配关系及前沿分析，并探讨了基于聚合函数、VEGA、NSGA等经典算法。文章重点展示了混合多目标优化分布估计算法（MOEA-HCEDA）在图绘制问题中的应用，通过最小化交叉边数、面积和纵横比三个冲突目标，验证了算法的有效性与收敛性。最后，从理论研究不足、测试问题构建、约束处理、帕累托最优性验证、精英策略定义、种群比较及实际应用等方面展望了未来研究方向，强调了该领域在工程设计等现实场景中的巨大潜力。

本文提出了一种结合全波矩量法（MoM）、多层感知器（MLP）神经网络与仿生优化算法（GA/PSO）的高效电磁优化技术，用于具有分形贴片元素的频率选择表面（FSS）设计。通过使用科赫岛、丢勒五边形和谢尔宾斯基岛三种分形结构，实现了在不增加尺寸的前提下对FSS频率响应的精确控制。MLP模型基于精确电磁仿真数据训练，替代耗时的全波模拟，显著提升优化速度；改进遗传算法和PSO算法有效提高了收敛性与计算效率。实验结果验证了该方法的准确性与可行性，表明其在微波器件CAD设计中具有广阔应用前景。

本文提出了一种混合人工神经网络与遗传算法（ANN-GA）的建模与多目标优化方法，用于介质阻挡放电（DBD）等离子体-催化反应器中甲烷和二氧化碳共转化生成合成气及C2+碳氢化合物的过程优化。通过中心复合设计获取实验数据，构建ANN模型以拟合非线性关系，并结合GA实现多目标优化，目标为同时最大化甲烷转化率和C2碳氢化合物产率。研究获得了Pareto最优解集，并确定了最佳操作参数：CH4/CO2比率为3.6、放电电压15 kV、总进料流量20 cm³/min、反应器温度147 °C，可实现48%甲烷转化率和15%