基于改进自适应遗传算法求解机床制造企业立体仓库堆垛机路径优化问题

以机床制造业为背景,以存放机床零部件的自动化立体仓库为基础,重点分析自动化立体仓库堆垛机的路径分析.通过对遗传算法进行自适应改进,算出能够随时适应的遗传算子,克服了传统遗传算法的早熟收敛问题.通过运用序号法设定各货位在立体仓库中的位置,建立堆垛机拣选作业的数学模型,运用改进自适应遗传算法对初始路径进行改进,得出最优解,并运用Matlab遗传算法工具箱对此进行仿真,实验结果表明,此方法收敛速度快,可以获得全局最优解,其堆垛机路径规划更加快速和有效.     

二自由度PID控制器优化设计

遗传算法提供了一种复杂系统优化问题求解的通用框架,它通过对生物遗传和进化过程的模仿,来实现对问题的最优解的自适应搜索,本文应用改进的遗传算法(变因子),有效的克服了基本遗传算法应用中出现的问题,并针对二自由度控制器设计,运用改进的遗传算法,在MATLAB上进行了控制器参数的设计.     

基于改进遗传算法的螺栓紧固件最小成本优化设计

运用实数编码策略、联赛选择机制及通过动态调整交叉概率和变异概率引入自适应算子对标准遗传算法进行改进,并用改进后的遗传算法对螺栓紧固件最小成本进行了优化设计,计算结果比较令人满意,为在产品设计中合理地选择和确定零部件提供了一种新的尝试.     

基于改进遗传算法的液压支架拆卸优化研究

针对液压支架维修拆卸效率低的问题,采用改进遗传算法来进行拆卸路径规划.通过建立拆卸矩阵模型和规则来优化遗传算法的初始种群生成,提出虚拟零件的概念并应用于OX交叉算子中来进行遗传操作.最后以某煤炭开采企业的液压支架为例采用CATIA三维建模软件建立液压支架三维模型,对液压支架零件信息进行统计,以立柱为拆卸目标,运用改进的...     

基于改进遗传算法的蜗杆传动多目标优化设计

以蜗轮齿冠体积最小、传动效率最高和中心距最小为目标,在保证蜗轮和蜗杆满足承载、强度及其它要求的前提下建立蜗杆传动多目标优化设计的数学模型,并运用实数编码策略、联赛选择机制及通过动态调整交叉概率和变异概率,引入自适应算子对标准遗传算法进行改进,利用改进后的遗传算法对该问题进行了优化设计.整个求解过程和结果表明,该方法具有较好的实用价值,是一种值得推荐的设计方法.     

改进遗传算法求解焊位群完全遍历

运用改进遗传算法,将父种群精英保留进行选择算子操作,同时进行有序交叉和倒序变异,产生子种群,保证遗传算法收敛。建立焊位群完全遍历最短路径数学模型,利用改进遗传算法对焊位群完全遍历问题进行求解,通过实例和实验仿真验证算法的收敛性和有效性。     

改进的遗传算法在同步器优化中的应用

汽车同步器是自动变速器的重要组成部分.对同步器的模拟优化能为同步器的设计生产提供重要的参考.为了获得一个较好的优化效果,提出了一种改进的遗传算法.通过对遗传算法选择过程的标准进行了改进,结合适应度函数与染色体之间差异,形成一种新的适应度函数.该函数同时考虑了选择压力和物种多样性.通过对函数中两个常量的调整,可以使算法在不同情况下可以有不同的偏重.引入两种典型测试函数的分别从高纬度变量和低纬度变量进行试验,分析改进算法中两个影响因子的作用.并与几类遗传算法进行比较,结果表明该改进的遗传算法能更快更稳定的找到较优的解.最后将改进选择策略结合自适应遗传算法对同步器进行优化,证明了该选择策略具有良好的鲁棒性和实效性.     

基于信息熵的自适应遗传算法研究

利用群体进化中的信息熵变化,对自适应遗传算法进行改进,得到一种新的改进的自适应遗传算法.改进的自适应遗传算法不仅速度比自适应遗传算法快,而且几乎不陷入局部极小点.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于改进自适应遗传算法的网格任务调度算法

针对网格环境动态多变性的特点,对网格环境任务调度中的遗传算法进行研究,提出一种改进的自适应遗传算法.通过对影响遗传算法行为和性能的关键参数交叉概率与变异概率进行分析,提出利用自适应思想以及表征调度性能的种群适应度对交叉概率和变异概率合理选取的自适应遗传算法,使交叉概率和变异概率能随种群适应度自动调节、改变.试验结果表明,改进的自适应遗传算法能使网格任务调度具有较好的种群自适应度,从而表明该方法的有效性.     

基于改进遗传算法的拉锻式塞补焊工艺参数寻优

由于焊接工艺参数对拉锻式塞补焊的焊接质量有显著影响,所以对实数遗传算法进行了改进,并使用改进遗传算法对塞补焊工艺参数进行Matlab编程寻优。通过对2219-T6铝合金进行寻优结果的塞补焊试验,通过试验验证了改进遗传算法可以提高焊接质量。