几何约束求解的新方法--基于共轭梯度法的混合遗传算法

将几何约束问题转化为数值优化问题.综合遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的局部搜索能力,提出了一种混合算法.将此混合算法应用于几何约束求解中.实验表明该算法具有全局最优性和收敛性.     

基于小生境改进粒子群算法的几何约束求解

几何约束问题可以等价为求解非线性方程组问题。几何约束问题先被转化为一个优化问题。采用基于小生境改进粒子群优化算法来求解该优化问题。由于经典粒子群优化算法容易陷入局部最优,出现早熟现象。为此,基于小生境原理,提出一种小生境改进粒子群优化算法(niche improved particle swarm optimization,NIPSO)。该算法在进行速度和位置更新后,根据小生境数确定个体历史最好位置中的孤立点。然后对所有个体历史最好值差于孤立点值的粒子使用交叉和选择算子进行更新。实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性。     

杂交粒子群算法在工程几何约束求解中的应用

工程几何约束问题等价于求解一系列非线性方程组.粒子群算法是一种进化计算方法.它通过创建更好的种群搜索解空间.新的种群基于新的个体而产生.借鉴遗传算法的思想,提出了杂交PSO算法的概念.粒子群中的粒子被赋予一个杂交概率.在每次迭代中,依据杂交概率选取指定数量的粒子放入一个池中.池中的粒子随机的两两杂交,产生同样数目的孩子粒子,并用孩子粒子代替父母粒子,以保持种群的粒子数目不变.实验表明该方法是有效的.     

基于遗传算法的几何约束快速求解方法

针对几何约束求解问题，提出一种改进的遗传算法，他是在一般遗传算法的基础上，增加了迭代的外循环过程和新的用于初始种群的选择方法，求解速度快且能达到Newton-Raphson法的精度，并能较好地解决欠约束和过约束等问题。     

基于遗传算法的几何约束快速求解方法

针对几何约束求解问题 ,提出一种改进的遗传算法 ,他是在一般遗传算法的基础上 ,增加了迭代的外循环过程和新的用于初始种群的选择方法 ,求解速度快且能达到Newton -Raphson法的精度 ,并能较好地解决欠约束和过约束等问题     

优化法求解几何约束的问题

几何约束的求解对于变量设计系统是最为关键的问题,提出用优化求解的方法来求解循环约束,一定程度上克服了Newton-Raphson算法的不稳定性,且可较容易地求解欠约束和过约束的问题。     

优化法求解几何约束的问题

几何约束的求解对于变量设计系统是最为关键的问题 ,提出用优化求解的方法来求解循环约束 ,一定程度上克服了Newton -Raphson算法的不稳定性 ,且可较容易地求解欠约束和过约束的问题     

基于图论的几何约束系统的求解策略研究

约束求解是参数化设计与机构分析中的关键技术，数值求解是最直接的约束求解方法，但效率低，不稳定。本文利用约束网络图（GCG图）进行约束系统的表达，并提出了约束风暴法和归约图法用于约束系统的求解，避免了对数学方程的大规模数值求解，在求解时间和效率上具有明显的优势，最后把约束求解应用于特征造型中的草图参数化驱动。     

基于实数遗传算法的几何约束求解

提出一种用于几何约束求解改进的实数编码遗传算法 ,它在一般实数编码遗传算法基础上 ,增加基因初始种群的人工选择以及对交叉、变异算子的改进 ,并通过添加外循环的过程 ,大大提高遗传算法的求解能力 ,最后通过变量区间的二分和组合 ,求出约束方程组的全部解     

蚂蚁算法在矩形件优化排样中的应用

蚂蚁算法是解决优化问题的一种相对轻新的启发式算法，大规模的矩形件优化排样问题是个NP难题。文中尝试用蚂蚁算法求解矩形件优化排样问题，根据提出的求解算法，开发出了基于蚂蚁算法的计算机辅助优化排样系统，并将蚂蚁算法的求解结果和遗传算法进行了对比，试验结果证明了用蚂蚁算法求解矩形件优化排样问题的可行性和有效性。     

应用混合遗传蚁群算法求解柔性车间调度问题

将遗传算法和蚁群算法结合用于作业车间调度.该方法利用了遗传算法快速随机的全局搜索能力和蚁群算法并行分布式正反馈机制,同时避免了蚁群算法因初始信息素缺乏收敛速度慢及遗传算法因缺少反馈机制容易陷入局部最优的缺陷.仿真计算结果验证了该方法的有效性.     

混合蚁群算法的研究及其应用

蚁群算法较强的鲁棒性、寻径过程的并行性以及易于与其他启发式算法结合的特点,使得蚁群算法吸引了越来越多研究者的注意.分析了各种混合蚁群算法,总结了蚁群算法与其他智能算法相结合的方法,针对QoS路由寻优问题验证混合蚁群算法,通过比较混合蚁群算法和基本蚁群算法的仿真结果,进一步说明混合蚁群算法的有效性和可行性.     

求解三维装配几何约束闭环系统的约束变换方法

采用等价性分析方法消除三维几何约束系统中的伪约束闭环,并将几何约束图分解为单边子图、独立闭环子图和耦合闭环子图;采用螺旋理论识别出装配几何约束组合对应的运动副约束,将约束闭环子图映射为运动副约束图;通过分析运动副约束图的拓扑结构选择切除约束,建立装配几何约束闭环系统的相对坐标表达,将约束闭环系统的整体迭代求解转换为切除部分约束与相对坐标的迭代求解。该方法降低了数值迭代求解的规模,考虑了约束方向对求解结果的影响,既提高了约束求解的效率和稳定性,又保证了约束求解结果的正确性。     

一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法

针对混合型制造业车间生产调度及时性、合理性、科学性及应用结合性上的不足,提出了一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法,结合混合型生产的特点,首先给出了混合型生产调度问题细化模型,然后对传统生产调度模型中的蚁群算法进行了改进,最后通过在具备混合型生产特点的汽车玻璃制造企业测试应用后,验证了该算法的可行性及有效性.     

一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法

针对混合型制造业车间生产调度及时性、合理性、科学性及应用结合性上的不足,提出了一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法,结合混合型生产的特点,首先给出了混合型生产调度问题细化模型,然后对传统生产调度模型中的蚁群算法进行了改进,最后通过在具备混合型生产特点的汽车玻璃制造企业测试应用后,验证了该算法的可行性及有效性。     

一种混合遗传算法在货物装载中的应用

拼箱问题是货物运输中存在的NP完全问题.这里将贪婪法与自适应交叉变异算子引入到遗传算法中,设计了一种混合遗传算法,解决货箱的拼箱优化问题.文中给出了混合遗传算法与标准遗传算法、贪婪算法的比较结果.仿真研究验证了该方法的有效性.