基于蚂蚁算法的谐波齿轮传动模糊优化设计

研究了谐波齿轮传动优化设计问题，建立了其模糊优化设计数学模型。引入蚁群更新策略对蚂蚁算法进行了改进。为了求解混合离散变量优化设计问题，在搜索过程中对设计变量进行工程化处理，蚂蚁按处理后的变量进行离散搜索。采用MATLAB语言设计了蚂蚁算法程序，给出了谐波传动的混合离散变量优化设计实例。     

基于蚂蚁算法和SVR的离散变量稳健设计优化

引入蚁群打散、离散搜索等策略对基本蚂蚁算法进行了改进,并采用MATLAB语言编制了离散变量优化设计的蚂蚁算法程序。采用支持向量回归机对模糊概率等非线性函数进行仿真计算．提高了模糊稳健优化设计的求解效率。给出了混合离散变量的稳健优化设计实例,表明了所提出方法的有效性和实用性。     

基于遗传算法的减速器混合离散变量优化设计

针对混合离散设计变量的非线性优化问题,提出了一种面向设计与制造的离散变量工程化处理方法,能简便而合理地处理工程实际中的混合离散变量的取值问题;引入两个定义,以此构造惩罚函数,简单而可靠.在此基础上,建立了一种改进的遗传算法,用来对混合离散变量非线性规划问题进行全局搜索.二级圆柱齿轮减速器优化设计实例表明,该算法普适性较好,全局搜索能力强.     

混合离散变量优化设计的复合遗传算法

目前，对混合离散变量的遗传算法研究较少，而且现有算法对设计变量的处理不能很好地满足工程设计要求。为此，提出了一种面向设计、制造的设计变量工程化处理方法，能合理地处理优化设计中混合离散变量的取值问题。引入了混沌移民算子对基本遗传算法进行了改进，并开发了混合离散变量优化的复合遗传算法程序LSGA。工程设计实例表明，该算法对优化设计问题的特性无特殊要求，具有较好的普适性，而且程序运行可靠，全局收敛能力强。     

基于智能单粒子算法与支持向量机的稳健优化设计

为了求解混合离散变量优化设计问题,通过引入粒子位置矢量的离散化处理方法,对智能单粒子优化算法(ISPO)进行改进,用MATLAB语言设计了求解混合离散变量优化设计问题的ISPO算法程序,结合支持向量回归机的应用,研究了平面尺寸链离散公差的模糊稳健优化设计问题,给出了稳健设计实例。设计实例表明了本文所提方法的有效性和实用性。     

基于改进遗传算法的离散公差模糊稳健优化设计

为了解决离散变量优化设计问题，采用了一种面向设计、制造的设计变量离散化处理方法。通过改进最优个体保护策略和混沌移民算子，并引入家族竞争遗传机制对基本遗传算法进行了改进。开发了混合离散变量的改进遗传算法程序LSGA2005，用该程序解决了箱体零件尺寸链的离散公差模糊稳健设计问题。实例表明，该算法全局收敛能力强，具有较好的实用价值。     

高维多目标优化设计的灰色微粒群算法

提出了一种基于混合离散变量多目标优化设计求解方法,该方法应用灰色相对关联度将多目标优化问题转化为单目标优化问题,再用改进微粒群算法求解.开发了混合离散变量优化的灰色改进微粒群法程序.该方法能合理地处理优化设计中混合离散变量的取值问题,通过对标准微粒群算法改进,引入动态罚函数,算法具有很强的全局寻优能力.优化设计实例表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,具有较好的普适性,而且程序运行可靠,全局收敛能力强.     

流体动压轴承多目标优化设计的改进灰色微粒群算法

针对齿轮箱流体动压轴承多目标优化问题,提出了一种基于混合离散变量多目标优化设计求解方法,该方法应用灰色综合关联度将多目标优化问题转化为单目标优化问题,再用改进微粒群算法求解,开发了混合离散变量优化的灰色改进微粒群法程序.该方法能合理地处理优化设计中混合离散变量的取值问题,通过对标准微粒群算法改进,引入动态罚函数,构造一种新的适应函数,算法具有很强的全局寻优能力.优化设计实例表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,具有较好的普适性,而且程序运行可靠,全局收敛能力强.     

基于改进遗传算法的套筒滚子链传动优化设计

针对传统算法在套筒滚子链传动优化设计中全局寻优能力差的问题,改进了标准遗传算法参数,并运用退火罚函数处理约束,提出了基于改进遗传算法的套筒滚子链传动优化设计的方法.开发了混合离散变量优化的改进遗传算法程序,给出了套筒滚子链传动的混合离散变量优化设计的实例,所得优化参数符合实际生产的要求.     

基于改进遗传算法的离散变量优化设计方法

为了解决混合离散变量机械设计问题,提出了一种面向设计、制造的设计变量离散化处理方法。引入了改进的混沌移民算子、家族竞争遗传机制以及改进的最优个体保护策略,对基本遗传算法进行了改进,并开发了混合离散变量的改进遗传算法程序LSGA01。减速器设计实例表明,该程序运行可靠,全局收敛能力强。     

量子蚁群算法在压力容器优化设计中的应用

建立压力容器的优化设计数学模型,利用一种新型的优化算法——量子蚁群算法对压力容器的主要参数进行优化设计。量子蚁群算法在蚁群算法的基础上引入量子理论,该方法能尽快搜索到较理想的下降方向,提高了算法的收敛速度。具体应用实例表明,基于量子蚁群算法的优化设计切实可行,显示量子蚁群算法在化工设备优化设计问题上的可用性。     

改进蚁群算法的斜齿轮传动多目标优化

本文针对传统蚁群算法在优化目标函数和设计变量较多时,收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的蚁群优化算法。并对两级斜齿圆柱齿轮减速器在考虑其动态性能、体积、可靠度多目标下对齿轮参数进行了优化。其结果与传统设计相比,在保持了减速器较高可靠性的同时,获得了较好的动态性能和较小的体积。本文提出的改进蚁群算法为斜齿轮减速器提供了一种新的优化设计方法。     

基于蚁群算法大功率曝气机减速齿轮箱的可靠性优化设计

蚁群算法是基于群体的一种仿生算法，对于复杂系统的优化设计具有鲁棒性好、寻优能力强等特点。本文以大功率倒伞曝气机行星减速齿轮箱的体积最小为优化目标函数，建立了行星减速齿轮箱的数学模型，并运用蚁群算法和MATLAB语言，对行星齿轮箱进行了优化计算。优化结果表明，基于蚁群算法的优化设计较传统优化设计相比，在满足设计要求的前提下体积更轻。为行星齿轮箱的其它优化设计提供了新的思路方法。     

基于蚂蚁算法的连杆角位移再现机构模糊稳健设计

引入Logistic混沌模型和最优蚂蚁保护策略对蚂蚁算法进行了改进。对再现连杆角位移的平面连杆机构,分析了其运动精度的影响因素,建立了模糊稳健优化设计数学模型。给出了基于蚂蚁算法的模糊稳健优化设计实例,在求解机构杆长等参数的同时,还求出了各杆长的制造公差,保证了机构运动精度的稳健性。     

Intelligent Optimization Methods for the Design of an Overhead Travelling Crane

In design optimization of crane metal structures, present approaches are based on simple models and mixed variables, which are difficult to use in practice and usually lead to failure of optimized results for rounding variables. Crane metal structure optimal design(CMSOD) belongs to a constrained nonlinear optimization problem with discrete variables. A novel algorithm combining ant colony algorithm with a mutation-based local search(ACAM) is developed and used for a real CMSOD for the first time. In the algorithm model, the encoded mode of continuous array elements is introduced. This not only avoids the need to round optimization design variables during mixed variable optimization, but also facilitates the construction of heuristic information, and the storage and update of the ant colony pheromone. Together with the proposed ACAM, a genetic algorithm(GA) and particle swarm optimization(PSO) are used to optimize the metal structure of a crane. The optimization results show that the convergence speed of ACAM is approximately 20% of that of the GA and around 11% of that of the PSO. The objective function value given by ACAM is 22.23% less than the practical design value, a reduction of 16.42% over the GA and 3.27% over the PSO. The developed ACAM is an effective intelligent method for CMSOD and superior to other methods.     

蚁群算法求解人机布局优化问题

针对目前人机布局优化问题人机约束多、无算法,提出了一种符合人机特性的蚁群算法。为了将人机约束考虑在布局优化设计中,本文以载人潜水器主控制台的布局优化为例,采用层次分析法对主控制台人机特性定量分析,在此基础上结合蚁群算法进行主控台布局优化设计,并使用JACK软件模拟比较。结果证明:文中提出的符合人机特性的蚁群算法能够将人机约束和算法结合,从而得出符合人机约束的布局设计,提高操作员的工作舒适度。这种算法也能够广泛地用于其它人机环境的布局优化设计中。     

面向云计算环境任务调度的改进蚁群算法

云计算环境下的任务调度问题是一个NP完全问题,其目的是在各个处理节点上合理分配任务,优化调度策略以保证有效完成任务。以总任务完成时间最短和计算成本最低为优化目标,针对蚁群优化算法易陷入局部最优的缺陷,提出了一种求解该问题的改进蚁群算法。该算法将遗传算法的二点交叉算子融入到蚁群优化算法中,以提高蚁群优化算法的局部搜索能力。通过在云仿真平台Cloud Sim上进行仿真实验,结果表明改进蚁群算法缩短了总任务完成时间,降低了计算成本,从而证明了该算法能有效地解决云计算环境下的任务调度问题,并且其优化能力和收敛速度优于蚁群优化算法和改进离散粒子群算法。     

基于改进型蚁群算法的内燃机配气凸轮机构型线动力学优化设计

针对内燃机配气机构工作时的振动、冲击和噪声问题,建立内燃机配气凸轮机构型线的动力学数学模型。对蚁群算法在内燃机配气凸轮机构型线参数优化设计进行详细分析,并对蚁群算法存在的容易陷入局部解问题,将蚁群算法和遗传算法进行有效地结合,使得改进后的蚁群算法能够高效率地对内燃机配气凸轮机构型线参数进行优化设计：运用改进型蚁群算法和Matlab语言,对内燃机配气凸轮机构型线数学模型进行仿真优化计算,与原设计相比,仿真结果表明,丰满系数提高,动态最大正加速度在上升段降低,在下降段增加,动态最大负加速度降低,使得系统动态速度和动态加速度趋于平稳,有效地减少了内燃机配气机构的冲击振动,提高了内燃机的动力性能。