Design Optimization of a Concrete Face Rock-Fill Dam by Using Genetic Algorithm

This paper combined with the adaptive principle to improve the genetic algorithms (GA) and applied it to optimal design of the shape of the concrete face rock-fill dam (CFRD). Based on the improved GA, a mathematical model was established for the design optimization of CFRD. CFRD utilizes dam cost as objective function and dam slope and geometries of the dam material partition as design variables. Dam stability, stress, displacement, and stress level are used as the main condition constraints. The calculation procedures were prepared, and the GA was used to optimize the design of Jishixia CFRD. Results show that the GA could solve the global optimal solution problem of complex optimization design, such as the high degree of nonlinearity and the recessiveness of constraint conditions, and using the GA to optimize the CFRD design can reduce the quantities of projects and engineering safety costs

A Comparative Analysis of Darwinian Asexual and Sexual Reproduction in Evolutionary Robotics

Evolutionary Robotics systems draw inspiration from natural evolution to solve the problem of robot design. A key moment in the evolutionary process is reproduction, when the genotype of one or more parents is inherited by their offspring. Existent approaches have used both sexual and asexual reproduction but a comparison between the two is still missing. In this work, we study the effects of sexual and asexual reproduction on the controllers of an Evolutionary Robotics system. In our system, both morphologies and controllers are jointly evolved to solve two separate tasks. We adopt the Triangle of Life framework, in which the controllers go through a phase of learning before reproduction. Using extensive simulations we show that sexual reproduction of the robots' brains is preferable over asexual reproduction as it obtains better robots in terms of fitness. Moreover, we show that sexually reproducing robots present different morphologies and behaviors than the asexually reproducing ones, even though the reproduction mechanism only affects their brains. Finally, we study the effects of the reproduction mechanism on the robots' learning capabilities. By measuring the difference between the inherited and the learned brain we find that robots that evolved using sexual reproduction have better inherited brains and are also better learners

Ein genetischer Algorithmus zur kostenorientierten Losgrößen- und Reihenfolgebestimmung bei getakteten Mehrproduktfließlinien

In vorliegender Arbeit wird das Problem der kostenorientierten Losgrößen- und Reihenfolgebestimmung bei getakteter Mehrproduktfließlinienfertigung untersucht. Das Problem kann als Teilproblem der Produktionsablaufplanung für den Fall der Serien- oder Sortenproduktion charakterisiert werden. Hinsichtlich des Produktionsvollzugs läßt sich die Serien- oder Sortenproduktion allgemein als Fertigungsform beschreiben, bei welcher mehrere verschiedenartige Erzeugnisse in gemeinsamer Produktion gefertigt werden, wobei der Übergang von einer Produktart auf eine andere Kosten verursacht. Das Produktionssystem der Fließlinienfertigung, bei der die zur Bearbeitung der verschiedenen Produkte notwendigen Betriebsmittel entsprechend der Bearbeitungsfolge an den Werkstücken räumlich angeordnet werden, bedingt nicht nur eine gemeinsame Produktion der betrachteten Produktarten, sondern auch, daß die Produktarten in Reihenfertigung produziert werden können. Eine getaktete Mehrproduktfließlinienfertigung ist darüber hinaus durch einen organisatorisch bedingten Zeitzwang charakterisiert, welcher besagt, daß die jeweils nächste Produkteinheit eines Loses die einzelnen Bearbeitungsstationen in einem bestimmten zeitlichen Intervall, der so genannten Taktzeit oder auch synonym Auflegeintervall, erreicht. Das Produktionssystem der getakteten Fließlinienfertigung wird auch als Fließbandfertigung bezeichnet. Die spezifischen Besonderheiten der losweisen Fließbandfertigung werden hinsichtlich des Bearbeitungs- und des Umrüstungsvollzugs in adäquater Weise berücksichtigt, das Losgrößen- und Reihenfolgeproblem verbal und formal beschrieben, sowie ein problemspezifischer Genetischer Algorithmus zur Lösung des Planungsproblems vorgestellt und experimentell untersucht

Hybrid training approaches to Hidden Markov Model-based acoustic models for automatic speech recognition

Doctor of Philosoph