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本发明提供了一种基于车辆运动学和遗传算法的车辆紧急换道危险评估方法，首先考虑车辆运动学和车辆动力学的约束，基于五次多项式的紧急换道路径规划，其次表征紧急换道过程中的车身所需要的横摆率，然后采用遗传算法搜索车身所需横摆率的全局最优，获得车身所需横摆率的等效最大值，并依据等效最大横摆率、横摆率条件约束构建危险评估函数F，然后基于前后车辆边界距离推导出优化后的危险评估函数E，最后通过设定E为0，推导得到最优危险评估函数Kc，并考虑到区间(0.8，1)上的Kc随xfl的减小和vx的增加而急剧增加，最终危险阈值Th＝0.85作为主动紧急换道避撞系统触发条件。

基于遗传算法的宽带多信号到达角估计方法，利用M个阵元构成的均匀线阵接收K个宽带、远场非相干信号，通过离散傅里叶变换将宽带信号分成多个窄带信号，每个窄带下的信号数据协方差矩阵特征分解，得到信号子空间和噪声子空间，根据信号子空间和噪声子空间的正交性，利用噪声子空间构造零谱，通过向信号子空间的正交投影抑制噪声增强信号，利用罚函数的设置修改遗传算法的选择原则，从而适应宽带多个信号到达角的估计，本发明方法融合了遗传算法的高效搜索优势和MUSIC算法超分辨的优势，在保持参数的高分辨性能不变的前提下，大大缩短了谱峰搜索的时间，本发明方法简单易于工程实现，有效解决了宽带多信号的到达角估计问题。

本发明涉及一种基于改进遗传算法的子阵级分布式频控阵旁瓣抑制方法，属于阵列天线信号处理领域。该方法是利用改进遗传算法对分布式频控阵阵列角度维和距离维栅瓣或高旁瓣进行同时抑制；所述改进遗传算法是基于预选择机制的小生境遗传算法，在父代与子代之间引入竞争机制，仅当子代个体适应度数值高于父代个体情况下，子代个体才能对应替换其父代个体，否则父代个体仍保留在下一代群体中，在可行解空间中实现局部和全局最优解的寻优；并引入禁忌搜索以加快收敛速度，避免遗传算法发生早熟现象并停滞不前，从而跳出局部最优解。本发明提高了子阵级分布式频控阵的子阵位置和子阵频偏的优化结果，从距离维和角度维实现更佳的旁瓣抑制结果。

本发明提供一种基于遗传算法和罚函数法的板形机构调节量优化方法，属于冶金轧制领域，首先根据板形调控功效系数矩阵构建评价函数，然后将评价函数转换为一个约束极值问题，然后通过罚函数法、评价函数构建遗传算法的适应度函数，利用遗传算法迭代计算最优值。本发明使用遗传算法与罚函数结合的方法在保证板形误差较小时，各板形执行机构的调节量分配得到最优；由于其编程简单，计算效率高，且变量个数不受限制，将其引入到板形控制系统中，可以极大的提升计算精度与效率。

本发明提供一种基于遗传算法的STL三维模型排布优化方法。首先将要排布的组件的几何模型转化成易处理的STL模型并导入MATLAB，通过导入顺序对STL模型编号，利用STL模型三角面片的顶点信息来表征三维模型的结构特征及空间位姿；之后根据遗传算法对模型的空间位置和旋转角度进行更新，利用投影法和三角网格求交法判断模型之间是否发生干涉，将干涉的体积作为约束条件；根据适应度函数重复迭代，直至达到终止条件，此时的排布结果为理想排布方案。本发明采用了遗传算法直接对具有复杂结构的STL模型进行排布优化设计，以最小特征体积为适应度函数，确定所有模型最小特征体积所对应的摆放位置和旋转角度。

本发明公开了一种基于遗传算法的水果冻干生产调度方法，包括以下步骤：步骤S1：获取待冻干的n个水果切片的水果类型、切片重量、切片厚度、到达时间和设备信息；步骤S2：构建采用遗传算法的模型，并确定相关的约束条件；步骤S3：对上述模型利用遗传算法处理，通过初始种群与编码、动态规划函数、选择操作及适应度函数、交叉与变异操作，直到产生最优解，即最优生产调度方法；步骤S4：将通过算法产成的最优生产调度方法结果进行显示。相比传统采用贪婪策略的遗传算法，本发明提出的遗传算法运算得到的调度方案明显可以缩短水果冻干的最大完成时间，提高加工效率。水果类型越多，或者真空冻干机数量越多，优势越明显。

本发明公开了一种基于改进遗传算法的系统弹性恢复方法及恢复系统，该恢复方法包括以下步骤：初始化算法参数，种群个体编码为节点的维修路径；生成初始种群，部分初始种群的个体为随机产生，剩余部分则根据贪婪策略产生；根据适应度函数，评价每一代种群个体的适应值，记录当前种群最优个体及其适应值；对父代种群保留精英个体，通过组间反转、交叉和滑动生成子代种群；将父代个体和子代个体匹配特殊基因实现组内首首变异，最终生成子代种群，并提供一种基于改进遗传算法的系统弹性恢复系统。本发明的恢复方法和恢复系统贴近现实环境需求，收敛速度快且不易早熟，能在一定时间内有效恢复系统弹性。