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应用Matlab遗传算法工具箱的蜗杆机构优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
在满足承载能力和刚度要求条件下,以蜗杆机构中蜗轮齿冠体积最小为优化目标,建立了优化设计数学模型。由于传统的优化方法存在着求解过程复杂和寻优过程容易陷入局部最优解的问题,故应用matlab遗传算法工具箱寻求最优解,使求解过程得到简化,能可靠地获得全局最优解。 相似文献
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盛仲飙 《计算机与数字工程》2012,40(10):26-27,80
线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种重要的数学方法.文章首先介绍了线性规划的基本概念及标准形式,着重讨论了线性规划问题的三种常用解法:单纯形法、直接搜索法以及遗传算法,最后在Matlab R2009a环境下进行了仿真.通过结果可以看出,用Matlab求解线性规划问题,可以避免手工的烦琐计算,大大地提高工作效率和结果的准确性. 相似文献
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软计算是求近似而非精确解的有效计算方法,已经在众多领域得到应用,取得了很好的效果.然而,每个软计算方法具有鲜明的特色和迥异的侧重点,在实际应用中存在一些不足,将软计算方法进行融合,优势互补,是促进软计算发展的关键技术之一.文中简要介绍了软计算发展概况,结合粗糙集、神经网络、模糊逻辑、遗传算法、人工免疫算法等软计算方法,详细分析了软计算融合技术的现状及分类,指出了该领域面临的缺乏理论基础、设计原则、定量评价等主要问题及其发展趋势 相似文献
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遗传算法和Dijkstra算法在动态权值系统中的比较 总被引:1,自引:0,他引:1
马超 《计算机技术与发展》2012,(9):21-24,28
针对遗传算法和Dijkstra算法在求解动态权值系统中最短路径时的性能问题,采用比较法,将两种算法应用在同一个实际游戏模型中,对其算法的稳定性、智能性、时间复杂度进行对比测试。游戏模型模拟了各种条件下的动态权值系统。为了使遗传算法更加可靠,通过优化其变异过程使得收敛速度更快,可靠性更高。实验数据表明,遗传算法在每张地图上的得分数以及算法所用时间普遍高于Dijkstra算法,从而得出遗传算法在求解动态权值系统中最短路径问题时稳定性和预期效果明显好于Dijkstra算法,但其时间复杂度较高的结论。 相似文献
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传统遗传算法在种群初始化的时候,普遍采用均匀取种法或随机取种法,这些方法生成的种群的平均适应度比较低,难以保证算法的搜索效率。文中提出一种改进的遗传算法用于QoS敏感的Web服务组合,采用两种不同的算法进行服务选择,避免了随机生成初始种群给算法带来的负面影响。并且,该算法将路径模板化以减少服务组合的工作量,用染色体可变长的编码方式来解决组合服务的多路径选择问题。通过仿真实验,与传统的算法相比,所提出的算法在实现服务组合时收敛更快,最优解的适应度更高。 相似文献
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选择算子是遗传算法的重要算子之一,它对于种群的多样性和算法的收敛性具有重要的影响。本文对轮盘赌选择算子进行改进,将适应值分组应用于种群个体的选择中,提出适应度分组轮盘赌,并将该方法用于泊松曲线沉降预测模型的优化。实验结果表明,该算法为泊松曲线沉降预测模型的参数估计提供一种有效的方法。 相似文献
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