改進遺傳算法的機械優(yōu)化設計參數(shù)模型

針對傳統(tǒng)算法在套筒滾子鏈傳動優(yōu)化設計中全局尋優(yōu)能力差的問題,改進了標準遺傳算法參數(shù),并運用退火罰函數(shù)處理約束,提出了基于改進遺傳算法的套筒滾子鏈傳動優(yōu)化設計的方法。開發(fā)了混合離散變量優(yōu)化的改進遺傳算法程序,給出了套筒滾子鏈傳動的混合離散變量優(yōu)化設計的實例,所得優(yōu)化參數(shù)符合實際生產(chǎn)的要求。

以蝸輪的有色金屬齒圈體積最小為目標函數(shù),并從設計經(jīng)驗本身、運動性能、邊界條件等方面建立合理的約束條件,建立了蝸輪齒圈的優(yōu)化設計數(shù)學模型。應用matlab遺傳算法工具箱尋求全局最優(yōu)解。優(yōu)化結果表明,采用遺傳算法能夠快捷有效地對蝸桿齒輪進行優(yōu)化設計,是對蝸桿齒輪優(yōu)化設計的一種有效方法。

將基于實數(shù)編碼的加速遺傳算法(raga)應用于多孔變徑管優(yōu)化設計中,解決了設計中多維參數(shù)尋優(yōu)問題,避免了傳統(tǒng)方法早熟、提前收斂以及易陷入局部最優(yōu)等弊端。在固定管道式噴灌系統(tǒng)優(yōu)化設計中應用,求解出多孔變徑管的最優(yōu)管徑、管長等多維參數(shù),效果較好,為該方面研究提供了一種新的優(yōu)化求解方法

遺傳算法在機械工程全局優(yōu)化設計中的應用

遺傳算法在機械工程全局優(yōu)化設計中的應用

根據(jù)遺傳算法的基本理論，并結合機械工程優(yōu)化設計的特點，對傳統(tǒng)遺傳算法的遺傳操作作出改進，提出了一種將柯西機和遺傳算法相結合的改進遺傳算法，并應用于機械工程優(yōu)化設計問題的全局最優(yōu)解求解。計算實例說明，改進的遺傳算法不僅增強了傳統(tǒng)遺傳算法的全局收斂性，能夠有效地求得優(yōu)化問題的全局極小點，而且還提高算法進行后期的收斂速度。

基于遺傳算法的巖土本構模型辨識——通過對巖土本構模型辨識機理的分析，提出了基于遺傳算法的本構模型辨識方法，并用兩個工程實倒對該法進行了驗證。

本文針對電廠在給定時效以及約束條件下,如何求解機組間有功負荷的最優(yōu)分配問題。從而達到合理安排水電站的運行方式,改善電廠及整個電力系統(tǒng)的供電質量、提高運行可靠性。文章對遺傳算法進行了深入研究,將這一理論應用到了上述問題,構建了基于遺傳算法的優(yōu)化模型。

針對電梯群控調度過程中交通流不確定的問題,建立了魯棒優(yōu)化模型,利用遺傳算法對所建模型進行求解.對于不確定線性優(yōu)化問題,研究了不確定集的選擇以及模型魯棒對等式轉化方法.仿真實驗中,利用電梯群控虛擬仿真環(huán)境對魯棒優(yōu)化調度算法在不同交通流下進行了驗證.以300人/15min的混合交通流模式為例,魯棒優(yōu)化算法的平均候梯時間比靜態(tài)分區(qū)算法降低12.77s;平均乘梯時間比最小等待時間算法降低9.7s;電梯啟停次數(shù)比靜態(tài)分區(qū)算法少8次.實驗結果表明,魯棒優(yōu)化調度算法對不同交通模式具有更好的適應性,可以減小交通流不確定性的影響,提高電梯群控調度性能.

基于邊界層理論和轉捩區(qū)聲輻射理論,利用krane偶極子聲源模型對liepmann單極子聲源模型進行改進,結合回轉體頭部線型設計理論,采用標準遺傳算法,建立了一套完整的回轉體頭部線型低噪優(yōu)化設計的方法和模型。優(yōu)化結果表明:找到了全局最優(yōu)解,最大降噪量約為11.8%。

計算機通信網(wǎng)優(yōu)化設計,是提升計算機網(wǎng)絡性能,更好滿足人們上網(wǎng)需要的保障。在進行計算機通信網(wǎng)優(yōu)化設計過程中,主要考慮到路由器和鏈路容量分配,以優(yōu)化設計模型cfa構建為主,該優(yōu)化過程屬于一個較為復雜的非線性0——1規(guī)劃。遺傳算法在計算機通信網(wǎng)優(yōu)化設計過程中,起到了重要作用。本文對計算機通信網(wǎng)優(yōu)化設計的研究,將以遺傳算法的具體應用為主。

計算機通信網(wǎng)優(yōu)化設計,是提升計算機網(wǎng)絡性能,更好滿足人們上網(wǎng)需要的保障。在進行計算機通信網(wǎng)優(yōu)化設計過程中,主要考慮到路由器和鏈路容量分配,以優(yōu)化設計模型cfa構建為主,該優(yōu)化過程屬于一個較為復雜的非線性0——1規(guī)劃。遺傳算法在計算機通信網(wǎng)優(yōu)化設計過程中,起到了重要作用。本文對計算機通信網(wǎng)優(yōu)化設計的研究,將以遺傳算法的具體應用為主。

在生物遺傳法則中,有一種自然選擇最優(yōu)機制,是促進生物不斷進化的主要方法,這種進化方法就是遺傳算法。生物遺傳算法是具備的優(yōu)良特性以及優(yōu)化可靠性使其在其他很多科研領域中也獲得了廣泛應用,其中計算機通信工程的通信網(wǎng)優(yōu)化設計就常常采用遺傳算法來進行優(yōu)化設計?，F(xiàn)本文通過區(qū)分遺傳算法與一般數(shù)學尋優(yōu)方法,闡述了遺傳算法的基本原理,繼而分析了計算機通信網(wǎng)的優(yōu)化設計要求,并探討基于遺傳算法的計算機通信網(wǎng)優(yōu)化設計方法。

改進了遺傳算法的適應度、交叉算子及變異算子,即依據(jù)統(tǒng)計規(guī)律求概率適應度;對交叉算子的改進,將在隨機配對交叉基礎上引入人工干預思想;在處理變異算子時引入了人工誘變的思想.采用這種改進的遺傳算法優(yōu)化液壓錨桿鉆機沖擊結構的設計參數(shù).通過優(yōu)化設計計算結果表明,該改進方法在鉆機其他結構理想設計的情況下能使鉆機的工作效率從70.8%提高到75.6%,同時這種改進遺傳算法也為鉆機的其他結構優(yōu)化設計提供了一種很好的優(yōu)化方法.

針對遺傳算法普遍存在的概率參數(shù)主觀選取問題、早熟問題以及汽車懸架優(yōu)化模型采用集中質量模型問題,提出了改進遺傳算法,采用交叉算子和變異算子分別獨立作用于父代個體,使父代所有個體都進行交叉和變異來避免概率參數(shù)的選取問題;然后按父子混合杰出者選擇策略產(chǎn)生子代個體;使用局部多次搜索算子和替換策略來加快遺傳算法的收斂速度;建立遺傳算法和adams軟件的接口,使用專業(yè)軟件adams來處理復雜目標函數(shù)和適應度的求解問題,實現(xiàn)復雜多體模型的遺傳算法優(yōu)化。通過對33自由度的汽車懸架多體模型進行優(yōu)化分析并和傳統(tǒng)優(yōu)化方法、標準遺傳算法和小生境遺傳算法進行對比,結果表明該方法明顯優(yōu)于其它方法。

運用改進遺傳算法,引入兩代競爭,穩(wěn)態(tài)遺傳方式進行軍用工程機械作業(yè)選配建模,能使搜索更加快速有效,又能避免出現(xiàn)早熟現(xiàn)象使搜索過早陷入局部極值點,使完成工程任務的時間最少。

基于分級遺傳算法的離散變量結構優(yōu)化設計——提出一種分級處理的遺傳算法，它采用微種群和附加變異算子來減少計算量、增加算法的局部搜索能力．算例表明，這種算法收斂平穩(wěn)、并取得了較好的效果?！　?/p>

提出一種離散變量結構優(yōu)化設計的單向搜索算法并與標準遺傳算法結合成混合遺傳算法,即發(fā)揮了單向搜索算法省時、高效、局部搜索能力強的特點,又發(fā)揮了遺傳算法全局性好的特點.算例結果表明,該方法能直接計算具有應力約束和截面尺寸約束的離散變量結構優(yōu)化設計問題,也能處理同時具有穩(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構優(yōu)化設計問題.這種混合遺傳算法優(yōu)于標準遺傳算法和單向搜索算法,是兼二者之長,棄二者之短的高效的理想優(yōu)化設計方法.

提出一種離散變量結構優(yōu)化設計的單向搜索算法并與標準遺傳算法結合成混合遺傳算法,即發(fā)揮了單向搜索算法省時、高效、局部搜索能力強的特點,又發(fā)揮了遺傳算法全局性好的特點·算例結果表明,該方法能直接計算具有應力約束和截面尺寸約束的離散變量結構優(yōu)化設計問題,也能處理同時具有穩(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構優(yōu)化設計問題·這種混合遺傳算法優(yōu)于標準遺傳算法和單向搜索算法,是兼二者之長,棄二者之短的高效的理想優(yōu)化設計方法·

工程中檁條用鋼量將隨新規(guī)程《門式剛架輕型房屋結構技術規(guī)程》cecs102:2002中活荷載取值的變化而變化。論文結合該新規(guī)程和《冷彎薄壁型鋼技術規(guī)范》gb50018-2002,在常見荷載和柱距條件下,采用遺傳算法對簡支檁條的截面進行了優(yōu)化設計,并對新規(guī)程中檁條的用鋼量進行了分析比較。

近年來,隨著高等教育改革步伐的加快,特別是近年來高校教師工資變動頻繁以及復雜程度不斷提高,原有的工資管理系統(tǒng)已不能適合工作的需要,改進高校教師工資管理系統(tǒng)是形勢所趨.本文引入遺傳算法,旨在對高校工資管理系統(tǒng)進行優(yōu)化,通過高效的信息化手段實現(xiàn)工資的規(guī)范化、精細化和智能化管理.

滴灌系統(tǒng)干管設計是否合理,直接影響滴灌系統(tǒng)投資及運行費用,本文以滴灌系統(tǒng)年費用最低為目標,建立了滴灌系統(tǒng)管網(wǎng)優(yōu)化模型,采用遺傳算法對模型進行求解.應用結果表明:該模型及算法能夠快速、準確地計算出管網(wǎng)優(yōu)化方案及水泵優(yōu)化揚程,適合滴灌系統(tǒng)管網(wǎng)的優(yōu)化設計.