基于改进遗传算法的电极优化方法的研究

针对经典遗传算法在实际优化计算中由于早熟导致种群中个体样本多样性下降,影响优化进程及最优解质量等弊端,提出改进的遗传算法。通过引入种群秩的定义,从而实现对种群多样性的定量评估。通过综合判断函数的引入,实现了对早熟的准确判断。通过优秀个体选择策略及对种群等参数进行合理的处理,实现了优化效率的整体提升。通过电极优化的实例验证,证明该算法的正确性、可行性。     

基于改进混合遗传算法的柔性车间调度问题研究

针对柔性作业车间调度问题,提出了一种将模拟退火算法和莱维(Levy)飞行扰动策略引入传统遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的改进混合遗传算法。基于传统遗传算法,增加了自适应交叉概率和变异概率,生成初始种群后,对优秀个体进行保护,对性能较差的个体进行模拟退火和Levy飞行操作,克服了传统遗传算法的“早熟”和易陷入局部最优解的问题。通过仿真对比实验的测试,证明了该算法的有效性和优越性。     

可重入混合流水车间调度的改进遗传算法

研究了可重入多阶段混合流水车间调度问题,其中至少有一个加工阶段有多台同构并行机。考虑工件在相邻两阶段间的运输时间和工件动态到达等实际生产特征,以最小化最大完工时间为目标建立数学模型。在传统遗传算法的基础上,结合NEH启发式算法产生工件初始加工顺序,令遗传参数随进化代数和个体适应函数值2个方面进行自适应调节,以避免算法陷入早熟,提出改进遗传算法用以求解该NP-hard问题。分别利用所提出的改进遗传算法与传统遗传算法、NEH启发式算法对不同规模的问题进行仿真测试,结果表明,改进遗传算法在较短的计算时间内能够获得较好的近优解。     

改进的遗传算法在复合材料车间计划排产中的应用研究

采用自适应遗传算法使交叉概率和变异概率随种群中个体适应度值的大小进行自动调整,并设计三个体交叉算子保证了子代能够很好地继承父代最优个体的优良特性,根据复合材料车间的生产特点,建立排产的目标函数及适应度函数。通过对遗传算法上述参数的改进,降低算法陷入局部最优解的可能性,大大提高了算法的收敛速度。     

改进遗传算法在移动机器人路径规划中的应用研究

针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划问题存在收敛速度慢等不足,对遗传算法进行了改进,提出了一种改进自适应遗传算法。根据进化过程中个体适应度值的大小自动调节交叉概率和变异概率,从而使算法能够跳出局部最优解,克服早熟的缺点。同时采用栅格法对机器人工作空间进行建模。对移动机器人路径规划进行仿真实验,对比结果表明:该改进的遗传算法是有效可行的,能够有效的提高机器人路径规划的质量。     

机构综合的混沌搜索自适应入侵遗传算法研究

将生物系统中"入侵"的概念引入遗传算法,提出机构综合排斥二周期点优化求解的一种基于混沌搜索自适应入侵遗传算法.该算法动态地引入入侵种群,并利用混沌搜索产生入侵个体.入侵种群的扩散使优良基因得以在个体中传播,优化了种群的基因构成,能够促使种群跳出局部最小,并向全局优化方向进化,从而有效避免了遗传算法的早熟现象.将该算法应用排斥二周期点优化求解,实例表明该算法具有较快的收敛速度和较强的寻优能力,能够快速求出机构综合问题非线性方程组全部解.     

基于免疫遗传算法的不规则件排样优化问题求解

基于遗传算法难以保持群体的多样性及存在易早熟、效率低的缺陷,提出免疫遗传算法应用于不规则零件排样的优化方法。该算法在遗传算法的全局随机搜索基础上,借鉴了人工免疫系统中的免疫记忆和浓度机制。通过疫苗接种实现种群个体中基因位的局部调整优化,并将其优良个体保存于免疫记忆库中,提高了算法的搜索速度。同时浓度机制保证了遗传交叉和变异过程中生成下代种群个体的多样性,扩大了搜索空间,更利于最优解的获取。该方法在开发的不规则件排样系统中进行了实算求解,通过与标准遗传算法的实验结果比对,板材的利用效率得到显著提高。     

微遗传算法及其在混流泵叶轮优化设计中的应用

提出了一套针对多参数复杂工程问题的微遗传优化算法,该算法能够在使用较少遗传个体的前提下,高效搜索出解空间中的全局最优解.其中心思想是,在基本遗传算法理论的基础上,添加了多重优势个体选择策略、重启动策略等优化策略,并对基本遗传算子进行改进,同时加入了小生境、保留最优值技术,提高算法性能.采用二元理论对混流泵叶轮进行设计,选取叶轮进出口边沿轮缘流线长度与速度矩分布函数首项系数为优化变量,以水泵效率作为目标函数,使用微遗传算法进行优化设计,结果表明:微遗传优化算法高效实用,水泵效率较优化前有明显提高.     

基于网格支配的微型多目标遗传算法

提出了一种基于网格支配的微型多目标遗传算法,该算法在求解较多目标函数的优化问题时具有较好的收敛性和较高的计算效率。该算法引入网格支配概念并结合微型多目标遗传算法,在每一代进化种群中计算各个个体的网格值、网格拥挤距离和网格坐标点距离,根据网格支配分级和网格选择机制策略选取精英个体,并对其进行交叉和变异操作,使其朝前沿面收敛以获得Pareto最优解。4个测试函数和2个工程实例验证了该算法的有效性。     

采用多个体交叉的遗传算法求解作业车间问题

为改善目前求解Job-Shop问题中的遗传算法的性能，加快搜索最优调度解的速度，首先分析了目前Job-Shop问题自身的求解难点和遗传算法的特点，并借鉴生物学的依据，提出了多个体交叉的遗传算法。该算法在遗传过程中采用多个体遗传算子，充分利用个体的优良性质，对不可行调度解根据多个体修补原则进行修正，可保证遗传后代的合法性和多样性，能够加快最优调度解的搜索时间。仿真结果充分证明了该算法的有效性。     

基于改进差分进化的起重机主梁优化设计

基于改进差分进化算法提出一种起重机主梁结构的快速优化设计方法.将疫苗接种的思想应用于差分进化,加速优良模式的繁殖,修复被交叉、变异破坏的模式,从而加快收敛速度.引入超变异算子维持种群的多样性,提高全局寻优能力.实验结果表明,新算法计算量小,收敛速度快,全局寻优能力强.     

多约束下多车场车辆路径问题的蚁群算法研究

为节约物流配送费用,提出一类多约束条件下的多车场车辆路径问题。首先建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题的数学模型;然后提出了一种自适应的最大－最小蚁群算法,算法结合自适应方法和最大－最小蚁群算法的优点,能适时地控制蚁群算法中的信息素更新过程,扩大搜索范围,避免基本蚁群算法易陷于早熟和“局部最优”以及求解速度慢的不足;最后通过一个实例与禁忌搜索算法进行了对比。实验结果表明：自适应的最大－最小蚁群算法在车辆数、路径长度、路径时间和计算速度方面具有优势。     

Automatic generation of optimum cooling circuit for large injection molded parts

The cooling circuit should be properly designed for maximum part quality and shortest cycle time. The best way to insure the part quality in terms of cooling circuit is to design an optimum cooling circuit in the part design step. It is desirable to keep the optimum cooling circuit as intact as possible even in the mold design step. In this work, we proposed a new way to install cooling channels and baffle tubes in a mold for large automotive parts such as bumpers and instrument panels. Instead of conventional gradient method, a surrogate model method was used to optimize the cooling circuit for minimizing the temperature deviation over the part. As the surrogate model a response surface of quadratic form was applied. To supply the sampling points to the regression, the face-centered central composite design (FCCD) and the Box-Behnken design (BBD) were tried, and FCCD produced a slight better result. The temperature distribution by the optimized cooling circuit showed a good agreement with the normal distribution. The whole optimization process was done in a proper amount of running time, which means the optimizer can be utilized as a design tool in the part design step for the automatic generation of cooling circuit. The optimized result showed sufficiently low temperature deviation over the part.     

基于MATLAB与ADAMS的四杆机构优化设计与仿真

以平面四杆机构为研究对象,为了得到符合预定轨迹且杆长最短的四杆机构,运用MATLAB建立模型并对其进行优化设计,得到各杆长的最优解。在最优解的基础上,对结果进行ADAMS仿真,进一步确定优化结果,使四杆机构能在质量最轻、结构最紧凑的情况下得到规定的轨迹。     

基于粒子群遗传优化算法的多机器人任务分配研究

在粒子群优化算法中,引入遗传算法中的克隆算子和变异算子,提出了粒子群遗传优化算法,并将多机器人系统的任务分配问题转换为在多维解空间内寻找最优解的问题,利用粒子群遗传优化算法在此空间寻找最优解,以实现对多机器人任务的协调分配.算例仿真表明,粒子群遗传优化算法不但具有粒子群优化算法所具有的易于工程实现、计算效率高等优点,还克服了粒子群优化算法易早熟、粒子群整体收敛性差等缺点,能够解决多机器人任务分配问题.     

安培型电化学检测器的使用与维护

本文就安培型电化学检测器的使用与维护,特别是如何使基线平稳,保持最佳工作状态,提高灵敏度,减少故障总结了一些心得与经验,进行交流。     

基于模糊理论的圆盘式摩擦离合器多目标优化设计

针对圆盘式摩擦离合器传统设计的局限性,分析其设计中的各种模糊因素,基于离合器结构尺寸最小和传扭能力最佳的设计原则,建立此类离合器的模糊多目标优化数学模型。最后,通过模糊方法对此类离合器进行优化设计。     

Evaluation of grinding wheel performance

Experiments were carried out on a horizontal surface grinding machine under dry plunge-cut conditions to evaluate grinding wheel performance in the grinding of steels of various hardnesses. It was found that an optimum wheel grade exists which gives the highest grinding ratio and this optimum grade is different for different materials. There is also an optimum grain size for a particular work material. However, this optimum grain size did not vary for the three materials tested. In all cases grain size 46 gave the best performance.     

动量飞轮轴承的受载情况及寿命分析

动量飞轮作为空间飞行器的主要执行机构 ,在空间环境下维持最佳运行状态并保持长寿命对空间飞行器来说是至关重要的。文中就动量轮的受载情况及具有预加载荷的角接触球轴承寿命进行了分析。附图 2幅 ,表 2个。