改进的差分进化算法及应用

差分进化算法(differential evolution algorithm,DE)是近年来比较流行的进化算法,鉴于其控制参数少、操作简单,被广泛应用于复杂的优化问题中.但常规的差分进化算法存在停滞现象,容易使算法收敛停止,鉴于此本文提出一种改进的差分进化算法,对算法提出另一个终止条件并且重新产生初始个体,时种群大小N,变异率F,交叉率CR其中的也可作调整,在计算过程中引入精英策略,既防止了停滞现象也加快了收敛速率并使算法能收敛到全局最优.通过几个计算典型测试函数,结果表明改进的差分进化算法在优化结果和收敛速度上都优于传统的差分进化算法,因此说明了改进的有效性.     

基于改进差分进化算法的外圆磨削优化方法

在考虑粗、精磨的生产成本以及热损伤、砂轮磨损和磨削标准化等约束情况下，研究了外圆粗、精磨的优化方法，以提高生产效率和表面精度。提出了一种基于改进差分进化算法的外圆磨削优化方法，并将优化的结果与传统差分进化算法结果相比较，表明基于改进差分进化算法的方法具有更好优化能力。     

改进的差分进化算法在约束优化问题中的应用

针对差分进化算法求解约束优化问题存在寻优精度差和收敛速度较慢的问题,提出一种改进的差分进化算法来求解约束优化问题.首先在初始化及进化过程中利用广义反向学习(GOBL)策略产生反向种群,提高搜索效率同时加快收敛速度;其次采用自适应权衡模型计算出个体的适应值并作排序处理;最后,改进的变异策略和个体选择机制执行变异操作提高多...     

基于改进差分进化算法的机械手轨迹控制北大核心

为提高机械手系统运行稳定性与关节角跟踪精度,设计一种基于改进差分进化算法的能量最优轨迹控制方法,并以双关节机械手仿真验证。首先,假设参考轨迹为摆线,以机械手运行能量最低为适应度函数,采用独立PD控制法控制机械手运动并构造Lyapunov函数证明控制律的收敛性;其次,利用混沌映射改进差分进化算法初始种群产生策略及子代重建规则,设计自适应缩放因子与交叉因子,对越界个体采用对称映射法处理,以此提高算法寻求全局最优解能力;最后,运用样条插值法将最优离散轨迹生成连续运行轨迹。MATLAB仿真结果表明,所提算法收敛速度快,优化效果好,系统运行消耗能量少,鲁棒性强。     

基于改进差分进化算法的机械臂运动学逆解

为简化机械臂逆运动学求解,提高逆解精度,增强方法通用性,利用群智能优化算法,将逆运动学求解变为最优化问题.首先,根据正运动学方程建立末端位姿误差目标函数,结合柔顺性与能耗约束构建适应度函数,使机械臂在满足位姿误差要求时还具有最佳柔顺性与较低能量消耗;其次,为使位置和姿态收敛精度统一并控制进化方向,引入位姿平衡系数与位姿...     

基于改进差分进化算法的液压自抗扰控制器设计

液压伺服系统由于控制精度高、功率密度大受到广泛应用,但其自身在运行中存在较大的扰动和非线性,使其精确位置控制存在一定的难度。自抗扰控制器（ADRC）是一种新型的控制器,它对于强不确定性和非线性有较好的控制能力,但它是一个多参数非线性控制器,其优化设计的难度远远高于PID等传统控制器。提出一种改进差分进化算法,使用了一种新型的目标函数,并将其应用在液压伺服系统的自适应自抗扰控制器设计中。仿真实验结果证明：改进差分进化算法相比较于其他方法具有更强的全局搜索能力,设计的自抗扰控制器能更好地适应液压伺服控制的需要。     

基于离散差分进化算法的热连轧批量计划优化

针对河北某钢厂连铸连轧生产线的批量调度问题,选取宽度、厚度及硬度作为跳跃惩罚函数,以最小跳跃惩罚、最大轧制距离和最小空闲惩罚作为优化目标,建立热轧批量计划多目标模型。为避免轧制计划目标函数的数量级不同引起的加权系数选取困难,将热连轧批量计划问题转化为多目标优化问题,并采用自适应离散差分进化算法进行优化。引入了考虑偏好信息的最优解选取方法,为工厂生产提供多样化的解决方案。通过离散差分进化算法优化后的批量计划,减少了热轧批量计划中的宽度、硬度、厚度跳跃,有助于提高生产效率。     

差分进化算法在平面扭簧设计中的应用

由于因变量和自变量的关系无法用显式函数表达,导致平面扭簧的设计优化问题都是昂贵黑箱问题.差分进化算法是近年来用于解决高成本优化问题的方法,它通过使用代理模型,对适应度与因变量的关系进行预测,从而大幅降低计算成本.提出一种基于变可信度代理模型和差分进化相结合的设计优化方法(VFS-DE).利用所提出的VFS-DE进行相关...     

基于粒子群自适应差分进化算法的动压缸电液伺服系统辨识

给出了轨道路基测试装置动压缸电液伺服系统AMESim模型和传递函数。针对标准差分进化算法早熟和自适应差分进化算法收敛慢的问题,结合粒子群算法收敛快的优点,构造了一种以粒子群为外环、自适应差分进化为内环的辨识算法。设计该系统辨识数据采集方案,得到其AMESim模型的响应数据,开展PSOADE辨识仿真和对比分析,结果表明:PSOADE不仅精度高、同一性好,而且迭代快、易收敛。最后得到了基于PSOADE算法辨识参数的动压缸电液伺服系统参数模型,仿真验证了该模型的有效性。     

基于差分进化算法优化车辆非线性液压悬架双环PID控制研究

车辆行驶经过障碍物时,容易造成悬架振动幅度较大,影响车辆运动的稳定性和舒适度。对此,创建了车辆液压悬架简图模型,根据牛顿定律推导出非线性控制方程式。采用双动液压系统驱动车辆悬架机构,给出了液压驱动控制方程式。构造优化目标函数,采用差分进化算法优化PID控制的内环和外环参数,给出了车辆液压悬架优化控制流程。将优化控制参数和初始运动参数导入到MATLAB软件中进行仿真,输出轮胎行程、悬架行程及车身加速度仿真曲线。仿真曲线表明:在受到路面正弦曲线障碍物干扰时,优化后的车辆液压悬架控制系统,不仅响应控制时间短,而且轮胎行程、悬架行程及车身加速度峰值较小、整体波动幅度较小。车辆液压悬架参数采用差分进化算法优化PID控制,能够降低路面干扰物造成的振动幅度,有利于保持车辆行驶的稳定性。