复杂函数优化的混沌遗传算法

将混沌融入遗传算法提出了混沌遗传算法,该方法利用混沌运动的随机性、遍历性、对初始条件的敏感性等特性进行群体的混沌初始化和最优个体的混沌变尺度载波寻优,典型复杂函数优化的仿真结果表明,该方法较遗传算法具有更快的收敛速度和更小的计算,是复杂函数优化的有效手段。     

一种全局优化的计算方法——遗传算法

遗传算法是搜索复杂最优解的一种并行计算方法,本简述了遗传算法的基本思想,并介绍了其来源、发展,指出了遗传算法存在的问题。     

基于遗传算法的TMD系统参数优化和设计

为了达到调频质量阻尼系统最佳减振效果，需要对系统的参数进行优化，即求出最优频率比和最优阻尼比，通过引进遗传算法，针对目标函数采用惩罚函数和适值标定有效引导遗传搜索，从而达到最优解，计算结果表明了该算法对求解复杂优化问题的优越性。     

基于遗传算法系统可靠性分配优化模型

系统可靠性分配是一个复合最优化问题。传统的用于解决此类问题的方法,如拉格朗日乘子法、动态规划法、直接寻查法等,在系统级数较大的情况下存在着计算量大、难以获取全局最优解等问题。针对此问题,在给出有约束条件下系统可靠性分配模型的基础上,构造了遗传算法(geneticalgorithms,GA),并利用该算法进行计算机仿真。从仿真结果中可看出:所构造的GA算法应用于系统可靠性分配的组合优化问题中收到了较好的效果,能够得到全局最优解。     

基于小生境遗传算法的混合动力汽车参数优化

作为典型的多目标优化问题,混合动力汽车参数优化必须处理燃油经济性和排放之间的非线性和相互冲突关系.以一辆实例样车的动力系统和逻辑门限值控制策略为例,采用小生境遗传算法,将其做离线参数优化.仿真结果表明,该方法可以找到多组Pareto最优解,在满足车辆特定性能的前提下,显著地改善车辆燃油经济性和排放.     

求解AGV路径优化问题的遗传算法参数优化

介绍了基于AGVS的有向图模型求解AGV路径优化问题的遗传并行路径规划算法和有关遗传算子.根据遗传算法的运行流程,首先对AGV路径进行初始路径集生成和确定复制算子;其次用实验的方法对交叉算子和变异算子进行了性能比较,确定AGV路径优化中选用部分交叉算子和反转变异算子;最后研究了种群的大小对遗传算子收敛速度的影响.本文给出了部分遗传算子的实验数据和不同种群规模时的收敛情况.本文工作是研究AGV动态调度遗传算法及其仿真与实验的基础.     

基于遗传算法的轴流通风机通流构件参数优化

效率低，噪声大是国产风机的共有缺点，作者以工业过程普遍应用的轴流风机为研究对象，分析建立了轴流风机效率与噪音模型，以此为基础构建了轴流风机通流构件综合设计的目标函数，提出，界定了轮毂比，叶轮外径，叶片数，叶轮强度等约束条件，针对综合目标函数的强非线性，存在离散变量的特点，提出一种高效遗传算法，对一典型型号轴流通风机的通流构件进行了全局优化，理论分析与实验测试结果均表明，通过全局优化设计后，提高了轴流风机的效率，降低了噪音。     

基于正交试验的遗传算法参数优化

基本遗传算法求解优化问题的过程中存在着收敛缓慢、早熟现象以及求解的质量不高等问题. 为了解决上述存在的问题,提高遗传算法的求解质量,提出使用正交试验法优化遗传算法中的主要参数,即:种群规模N、交叉概率pc和变异概率pm. 通过使用正交试验法确定遗传参数,大大提高了算法的收敛性和求解质量. 仿真结果也表明采用正交试验法设计参数的科学性和有效性.     

基于遗传算法的PID参数整定与优化

ＰＩＤ参数整定与优化一直是自动控制领域研究的重要问题。采用遗传算法进行ＰＩＤ参数整定与优化是一种寻求全局最优且与初始条件无关的优化方法。在参数整定与优化过程中,考虑了过程控制系统的参数整定特点和寻优精度。仿真表明：该方法比一般ＰＩＤ参数整定方法具有更好的控制性能指标,不失为一种具有较好实用价值的ＰＩＤ参数整定与优化方法。     

遗传算法在函数优化中的应用

对遗传算法作了简单的介绍,讨论了利用遗传算法求解函数优化问题的方法,最后给出 了２个函数优化实例。     

基于分级竞争紧致遗传算法的非线性优化

紧致遗传算法中概率向量进化的模型是随机游动模型，据此研究了二进制编码中向量分量的进化特性。提出了分级竞争紧致遗传算法（gradingng competition compact genetic algorithm，GCCGA），加大参与竞争的两个个体的适应度的差距，使概率向量有效进化，在数值函数中利用GCCGA寻优提高算法在非线性优化问题中的收敛速度和全局寻优的能力，实验结果表明算法是有效的。     

改进的遗传算法在优化中的应用

针对遗传算法全局搜索能力强而局部搜索能力弱的问题，提出了一种改进的遗传算法，首先利用遗传算法得到定义域种群，综合处理定义域种群从而求出包含所求问题最优解的二进制模式，并映射为若干相应的实数定义域，缩小所求问题的定义域，再利用传统优化算法的强局部搜索能力，得出问题的全局最优解。     

遗传算法在PID参数优化中的应用

采用遗传算法直接优化数字 PID控制器参数 ,并控制一个带时延的系统 ,仿真结果表明遗传算法收敛较快 ,得到的 PID控制器控制效果明显优于传统的 PID控制     

基于遗传算法的卸载阀结构参数优化

分析了矿用乳化液泵站中卸载阀的工作原理,建立了数学模型。在AMESim软件中运用遗传算法优化原理,选择卸载阀中影响因素较大的参数进行参数取值,并对这些参数进行优化设计。最后,通过仿真证明优化结果能使卸载阀在工作时达到最大的节能效果。     

基于遗传算法的高速铣削参数优化系统

以高速铣削机理研究为基础,建立了基于试验的高速铣刀切削参数优化模型,采用遗传算法,并以Matlab6.5和VC 为平台,开发了高速铣削用量优化系统,实现了高速铣削用量优化.试验结果表明:该系统具有较强实用性,优化结果可用于高速铣削的实际生产.     

遗传算法在结构优化中的应用

主要介绍了遗传算法的特点和实现方法。针对遗传算法在优化进程中易陷入局部最优解的弱点,通过桁架优化设计实例证明,采用保护优良个体和改变参数设置的措施,可以使遗传算法的搜索速度和获得全局最优解的可靠性大为提高。     

遗传算法在结构优化中的应用

主要介绍了遗传算法的特点和实现方法.针对遗传算法在优化进程中易陷入局部最优解的弱点,通过桁架优化设计实例证明,采用保护优良个体和改变参数设置的措施,可以使遗传算法的搜索速度和获得全局最优解的可靠性大为提高.     

遗传算法和神经网络的结构优化策略

提出了基于遗传算法和社会网络的结构优化方法,在该方法中,将个体繁殖和群体进化局限于可行域突间,利用该方法求解了２个结构优化实例。     

加工时间随机可控Job Shop前摄调度研究

针对Job Shop环境中工序加工时间的不确定性,建立加工时间随机可控Job Shop调度问题随机模型。采用效率指标和鲁棒性指标对调度方案进行双目标评价。提出一种分层求解策略实现双目标优化,并采用嵌入最优计算量分配策略的遗传算法求解模型。仿真实验证明了所提出模型及优化算法的可行性。通过与直接采用均值-方差模型进行双目标优化得到的结果进行比较,证明了所提出的分层求解策略和算法可以获得综合性能更好的调度方案。     

一种基于多岛遗传算法的火力优化分配方法

在实际作战中,如何合理分配火力单元,对保证作战效率、提高作战效能具有重要意义。针对多个火力单元对多个目标的火力分配问题,建立了火力分配数学模型,给出了基于多岛遗传算法的火力分配模型求解方法,并通过应用实例表明该方法是有效的、可行的。