改進(jìn)的廣義遺傳算法及其結(jié)構(gòu)動(dòng)力優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用

通過(guò)對(duì)遺傳算法的二進(jìn)制編碼和實(shí)數(shù)編碼的機(jī)理分析,結(jié)合2種編碼的優(yōu)點(diǎn),從工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化實(shí)際問(wèn)題出發(fā),提出了一種可以任意控制離散度的改進(jìn)實(shí)數(shù)編碼遺傳算法.該算法利用實(shí)際工程結(jié)構(gòu)問(wèn)題中對(duì)尺寸設(shè)計(jì)變量精度要求的放松,在編碼過(guò)程中加上\"隱約束\

遺傳算法在巖土工程反演問(wèn)題中的應(yīng)用——綜述了巖土工程反演的基本過(guò)程，并在介紹遺傳算法研究進(jìn)展的基礎(chǔ)上，將遺傳算法與傳統(tǒng)優(yōu)化算法進(jìn)行比較，然后給出幾種遺傳算法的改進(jìn)策略，同時(shí)介紹了遺傳算法在巖土工程反演領(lǐng)域中經(jīng)常使用的幾種改進(jìn)方法，最后通過(guò)實(shí)例...

綜述了巖土工程反演的基本過(guò)程,并在介紹遺傳算法研究進(jìn)展的基礎(chǔ)上,將遺傳算法與傳統(tǒng)優(yōu)化算法進(jìn)行比較,然后給出幾種遺傳算法的改進(jìn)策略,同時(shí)介紹了遺傳算法在巖土工程反演領(lǐng)域中經(jīng)常使用的幾種改進(jìn)方法,最后通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了遺傳算法是求解巖土工程反演問(wèn)題的有效方法。

利用遺傳算法對(duì)公路工程工期成本優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行探討,給出利用遺傳算法對(duì)整個(gè)問(wèn)題的求解設(shè)計(jì)思路,在公路工程工期成本優(yōu)化中利用遺傳算法優(yōu)化時(shí)染色體設(shè)計(jì)、優(yōu)秀個(gè)體的充分利用以及遺傳操作后不合理結(jié)果的處理提出解決方法,為今后遺傳算法在公路工程進(jìn)度優(yōu)化中的應(yīng)用提供有益的思路。最后設(shè)計(jì)求解流程圖。

本文的主要目的是開發(fā)基于實(shí)數(shù)編碼的雜交遺傳算法來(lái)識(shí)別土體的本構(gòu)參數(shù)。該雜交遺傳算法在經(jīng)典遺傳算法框架下開發(fā),融合兩個(gè)新開發(fā)的交叉算子,形成了一個(gè)新的雜交策略。為了保持種群的多樣性,在算法中采用了一個(gè)動(dòng)態(tài)隨機(jī)變異算子。另外,為了提高算法收斂性,采用了一個(gè)基于混沌的局部搜索技術(shù)。分別基于室內(nèi)試驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn),通過(guò)識(shí)別土的本構(gòu)參數(shù)來(lái)測(cè)試新算法的搜索能力和搜索效率。為了測(cè)試新開發(fā)算法的突出表現(xiàn),特選用5種經(jīng)典的隨機(jī)類算法(遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法、差分算法和蜂巢算法),分析同樣的案例進(jìn)行比較。結(jié)果表明,在收斂速度和最優(yōu)解的準(zhǔn)確度方面,新改進(jìn)的算法可以很好地處理巖土工程的參數(shù)反演。

實(shí)驗(yàn)表明,縮小解空間的方法對(duì)開發(fā)實(shí)用型課表編排系統(tǒng)具有積極意義,可提高效率,起到事半功倍的效果。

針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法在迭代過(guò)程中經(jīng)常出現(xiàn)未成熟收斂、發(fā)生振蕩、隨機(jī)性太大等缺點(diǎn),提出一種新的遺傳算子轉(zhuǎn)基因算子,用于對(duì)標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的改進(jìn)·這種轉(zhuǎn)基因算子有效地利用了計(jì)算適應(yīng)度的信息,很好地保護(hù)了最優(yōu)個(gè)體,并能提高群體中個(gè)體的適應(yīng)度·包含轉(zhuǎn)基因算子的改進(jìn)遺傳算法能直接計(jì)算具有應(yīng)力約束和截面尺寸約束的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題,也能處理同時(shí)具有穩(wěn)定約束和位移約束的多工況、多約束、多變量的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題·算例結(jié)果表明,改進(jìn)遺傳算法的收斂特性和優(yōu)化設(shè)計(jì)結(jié)果遠(yuǎn)好于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法,是一種理想的建筑結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法·

首先給出了離散變量結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型,提出了子空間搜索的單親遺傳算法,并給出了兩個(gè)減少計(jì)算量的策略。通過(guò)兩個(gè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的算例表明,文章算法收斂速度快、收斂平穩(wěn),為離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了一種借鑒方法。

針對(duì)簡(jiǎn)單遺傳算法中的線性適應(yīng)度、恒定交叉與變異概率等不能動(dòng)態(tài)地適應(yīng)整個(gè)尋優(yōu)過(guò)程,提出采用非線性適應(yīng)度與自適應(yīng)交叉、變異概率的改進(jìn)遺傳算法。以典型的遺傳算法測(cè)試函數(shù)驗(yàn)證改進(jìn)遺傳算法的有效性與可行性,最后將改進(jìn)遺傳算法用于離散變量桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì),計(jì)算結(jié)果表明改進(jìn)遺傳算法是可行、有效的。

針對(duì)遺傳算法在迭代過(guò)程中經(jīng)常出現(xiàn)未成熟收斂、振蕩、隨機(jī)性太大和迭代過(guò)程緩慢等缺點(diǎn),提出引入轉(zhuǎn)基因算子與單親遺傳算子,同時(shí)提出一種離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的三等分割算法,通過(guò)與遺傳算法相結(jié)合并運(yùn)用到初始群體形成和進(jìn)化過(guò)程中,使兩種算法既可相互獨(dú)立地運(yùn)算,又可彼此相互協(xié)調(diào)、共同作用.根據(jù)工程實(shí)際,充分考慮規(guī)范規(guī)定的約束條件和各項(xiàng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)要求,建立離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型.各種算法的優(yōu)化結(jié)果對(duì)比表明,改進(jìn)混合遺傳算法具有省時(shí)、高效、局部搜索能力強(qiáng)和全局性好的特點(diǎn).

遺傳算法原理、實(shí)現(xiàn)及其在離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用——闡述了遺傳算法的基本原理和實(shí)現(xiàn)步驟，論述了遺傳算法的特點(diǎn)．介紹了遺傳算法在離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用情況　　

遺傳算法在結(jié)構(gòu)離散變量?jī)?yōu)化中的應(yīng)用——利用遺傳算法的基本原理，提出了結(jié)構(gòu)離散變量?jī)?yōu)化設(shè)計(jì)的全局算法。該方法模擬生物遺傳進(jìn)化的過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化求解，解決了離散變量的優(yōu)化問(wèn)題，對(duì)于多峰值函數(shù)、不可導(dǎo)的函數(shù)能以較大的概率求得全局最優(yōu)解。通過(guò)實(shí)例證明了該...

將微種群遺傳算法與基于啟發(fā)式模式移動(dòng)的局部尋優(yōu)方法和aitkenδ~2加速策略相結(jié)合,給出了一種加速微種群遺傳算法.算法中利用aitkenδ~2加速策略改進(jìn)當(dāng)前種群,利用基于啟發(fā)式模式移動(dòng)的局部尋優(yōu)方法改進(jìn)子代群體.利用3個(gè)數(shù)值優(yōu)化算例測(cè)試了算法的性能,表明本文算法具有較好的收斂性和計(jì)算效率.最后將其用于桁架結(jié)構(gòu)截面優(yōu)化設(shè)計(jì),10桿平面桁架和25桿空間桁架的優(yōu)化結(jié)果表明,本文算法的計(jì)算精度和計(jì)算工作量均優(yōu)于傳統(tǒng)的遺傳算法.

遺傳算法易搜索到全局最優(yōu)解,但局部尋優(yōu)能力差且易發(fā)生早熟、隨機(jī)漫游現(xiàn)象.基于對(duì)本文所采用的基本遺傳算法的原理和實(shí)施過(guò)程介紹的基礎(chǔ)上,針對(duì)其缺陷提出改進(jìn)措施:利用混沌序列的“遍歷性、隨機(jī)性、規(guī)律性”的特點(diǎn)生成初始種群;采用最優(yōu)個(gè)體儲(chǔ)存、最差個(gè)體替換策略.在改進(jìn)遺傳算法的基礎(chǔ)上,又引入自適應(yīng)的交叉、變異概率公式,幅度系數(shù)調(diào)節(jié)交叉率、變異率形成自適應(yīng)遺傳算法.通過(guò)十五桿平面桁架的數(shù)值算例,自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果、優(yōu)化進(jìn)程與基本遺傳算法、改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行了對(duì)比,驗(yàn)證自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)越性能.

遺傳算法在應(yīng)用于結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí)無(wú)需將約束條件顯式表達(dá),可以方便地處理各類位移和應(yīng)力約束問(wèn)題,因而在桁架結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)中得到廣泛應(yīng)用.基本遺傳算法結(jié)合罰函數(shù)法在處理桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)等有約束優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題時(shí)存在迭代代數(shù)過(guò)多、收斂不穩(wěn)定等問(wèn)題.文章提出根據(jù)種群中個(gè)體偏離約束限值的程度進(jìn)行懲罰的罰函數(shù)法,能夠較好地處理非可行解,擴(kuò)大搜索的區(qū)域;通過(guò)分級(jí)、排序操作保證優(yōu)秀個(gè)體優(yōu)先被選擇,良好的基因得以遺傳;采用錦標(biāo)賽選擇方法根據(jù)個(gè)體的種群級(jí)別、約束偏離程度進(jìn)行選擇,在算法進(jìn)化過(guò)程中較好地保持種群的多樣性,避免陷入局部最優(yōu)解陷阱.通過(guò)對(duì)2個(gè)經(jīng)典的桁架結(jié)構(gòu)案例進(jìn)行算法可行性的驗(yàn)證,優(yōu)化結(jié)果表明,相對(duì)于傳統(tǒng)的遺傳算法,采用文章的方法可以快速穩(wěn)定地收斂到全局最優(yōu)解,該方法可以推廣到其他結(jié)構(gòu)體系的優(yōu)化設(shè)計(jì)中.

文中闡述了遺傳算法與其它算法相結(jié)合的多種改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行水電站無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用和今后的發(fā)展方向。

針對(duì)在天然氣長(zhǎng)輸管道運(yùn)行優(yōu)化中廣泛使用的傳統(tǒng)遺傳算法存在的諸多問(wèn)題,結(jié)合天然氣長(zhǎng)輸管道的運(yùn)行特點(diǎn),對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法加以改進(jìn)。使用改進(jìn)后的遺傳算法對(duì)管道運(yùn)行優(yōu)化的計(jì)算結(jié)果表明,改進(jìn)遺傳算法優(yōu)于動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法和傳統(tǒng)遺傳算法,在天然氣長(zhǎng)輸管道的運(yùn)行優(yōu)化過(guò)程中具有實(shí)用價(jià)值。

以vav中央空調(diào)能耗仿真模型為基礎(chǔ),根據(jù)vav中央空調(diào)節(jié)能優(yōu)化問(wèn)題的特點(diǎn),分析了利用遺傳算法解決該問(wèn)題的可行性。詳細(xì)介紹了利用遺傳算法尋找vav中央空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中各個(gè)可控變量的最佳設(shè)定值的優(yōu)化過(guò)程,并對(duì)遺傳算法的運(yùn)行效果進(jìn)行了分析。建立了基于遺傳算法的vav中央空調(diào)控制仿真系統(tǒng),對(duì)該方法在實(shí)際系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。

遺傳算法在固結(jié)系數(shù)計(jì)算中的應(yīng)用——建筑物的荷載通過(guò)基礎(chǔ)傳給地基，地基受力后將會(huì)產(chǎn)生應(yīng)力和變形，從而導(dǎo)致建筑物基礎(chǔ)產(chǎn)生沉降和傾斜。如果基礎(chǔ)的沉降不均勻，將會(huì)對(duì)于建筑物的安全產(chǎn)生一定的影響，而影響沉降的最主要因素是飽和土體的固結(jié)系數(shù)，而固結(jié)系數(shù)的...

本文考慮隨機(jī)因素的影響,建立了dh106動(dòng)力箱可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)的模型。采用懲罰函數(shù)法將約束優(yōu)化轉(zhuǎn)化為無(wú)約束優(yōu)化。將遺傳算法用于dh106動(dòng)力箱可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)的求解,利用交叉和變異來(lái)搜索,在較大程度上避免了優(yōu)化搜索停止在局部?jī)?yōu)化解上,優(yōu)化效果十分明顯。

在工程結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)中，遺傳算法已逐步得到應(yīng)用；本文采取一種新的染色體編碼方式，將遺傳算法應(yīng)用到水工結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)中，重力壩的計(jì)算結(jié)果驗(yàn)證了遺傳算法的可行性與有效性。

基于遺傳算法的rc結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)——結(jié)合我國(guó)現(xiàn)行的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)規(guī)范，對(duì)承受多工況荷載下的鋼筋混凝土框架結(jié)構(gòu)離散變量的優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題，提出了基于遺傳算法的優(yōu)化算法。通過(guò)建立配筋模板數(shù)據(jù)庫(kù)，將梁柱的計(jì)算配筋面積轉(zhuǎn)換成最優(yōu)的且滿足規(guī)范和施工要求的實(shí)際配筋形式。...