基于多目标元胞遗传算法的桁架结构优化设计

为了使桁架结构的设计更符合工程实际情况,建立了同时最小化结构总质量和节点位移的多目标优化模型。采用离散实数编码方式,使多目标元胞遗传算法适用于优化模型的求解,同时改进了算法的交叉变异算子,使算法保持较好的全局探索和局部寻优能力。运用该算法对经典空间桁架优化问题进行求解,并与NSGA-II的优化结果进行对比分析,结果表明该算法获得的Pareto前端更加均匀,解的精度更高,极端点值域更广,是解决此类离散优化问题的有效算法。     

基于差分元胞多目标遗传算法的动压滑动轴承优化设计

为研究液体动压滑动轴承的多目标优化设计问题,提出了一种改进的多目标差分元胞遗传算法。改进的差分算子利用个体的Pareto支配关系进行排序,在排序的基础上进行差分操作,将该差分操作融入到元胞遗传算法中,以加快种群的收敛速度。同时采用了一种带扰动的多项式变异以提高种群的多样性。测试结果表明,该算法在收敛性和多样性方面优于其它优异算法。将该算法应用于液体动压滑动轴承的多目标优化设计,优化结果表明该算法具有较高的工程实用价值。