基于混合遗传算法的工艺路线优化配置

针对 FMS工艺路线优化配置问题提出一种混合遗传算法。该算法在遗传算法中引入了具有启发式规则的余量随机分配算子 ,可以将超过约束条件的余量随机分配到个体中去 ,通过按照一定规则的调整而将不可行个体引入可行域。一方面实现了利用遗传算法求解工艺路线的约束优化问题 ,保持了遗传算法的全局寻优特点 ,另一方面加强了遗传算法的局部搜索能力 ,提高了运行效率。算例证明该算法的求解效果好于目前该领域常用的启发式算法。     

门座起重机变幅机构中齿轮-齿条的遗传优化方法

通过对遗传算法优化设计门座起重机变幅机构中齿轮－齿条传动问题的研究,得出遗传算法与传统优化方法相比具有全局寻优能力强,不需要导数信息和并行运算等优点。为了避免寻优过程陷入局部最优,该算法引入了相似尺度函数。计算结果表明,遗传算法能保证高效率的寻到问题的全避最优解和若干个局部最优解。     

多目标拆卸线平衡问题的Pareto人工鱼群算法

针对拆卸线平衡问题的复杂性,提出了一种改进的基于Pareto解集的多目标人工鱼群算法进行求解。为提高人工鱼觅食时的寻优能力,引入遗传算法的随机交叉操作,指导人工鱼向全局最优拆卸方向觅食。通过拥挤距离不断筛选人工鱼觅食、聚群和追尾过程中的非劣解,实现了各行为结果的多样性。采用精英保留策略,将外部档案中的非劣解添加到算法下次迭代的种群中,加快了算法的收敛。通过对不同规模的拆卸实例进行求解,并将其与已有算法进行对比,验证了所提算法的有效性和优越性。     

面向装配序列规划的模因算法研究

针对遗传算法在求解装配序列规划问题中收敛速度慢、产生重复解等问题,提出一种基于模因算法的装配序列规划方法。将模因算法中全局搜索与局部搜索相结合动态更新种群的策略引入,采用装配优先约束矩阵和干涉矩阵建立装配规划模型,并以装配单元之间的相异性之和构建适应度函数。在非干涉解空间中进行全局搜索,获得装配规划方案,再通过二叉树中序遍历调序算法将较优方案转化为可行解。通过交叉操作和变异操作后,在可行解空间内进行局部搜索,获得较优解。通过典型柱塞油泵装配规划验证了该算法的可行性和可靠性;并将其与遗传算法进行比较,证明其更有效。     

塔式起重机变幅机构的模糊优化设计

以塔式起重机变幅机构中蜗轮齿冠体积最小为优化目标，建立了模糊优化设计的数学模型。由于传统的优化方法存在着求解过程复杂和寻优过程容易陷入局部最优解的问题，故应用MATLAB遗传算法工具箱寻求问题最优解，使求解过程得到简化，能可靠地获得全局最优解。     

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.     

求解物流Web服务组合问题的两阶段多目标蚁群算法

针对基于QoS的物流Web服务组合优化问题,提出了两阶段多目标蚁群优化(TMACO)算法。首先,针对原始数据集中存在被支配候选服务而增加算法求解时间的问题,提出了基于Pareto支配的预优化策略;其次,针对属性权重难以确定的问题,提出了不依赖权重的信息素更新策略和启发信息策略;最后,针对基础蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提出了懒蚂蚁策略。实验结果表明,TMACO算法具有良好性能,相对于基础蚁群算法、利用解与理想解距离来更新信息素的改进蚁群算法、遗传算法以及用支配程度作为解的个体评价的改进遗传算法,TMACO算法有更高的寻优能力,能够找到更多更优的非劣解。     

基于均匀布点的全局优化方法

把实验设计中的均匀设计思想引入优化设计,提出了一种将确定性和随机性相结合的优化方法。该方法根据均匀设计原理在优化模型的设计变量空间内均匀分布一系列点,然后,将可行域内的上述系列布点作为优化模型的一系列局部最优点。最后,比较所有局部最优点的最优值,即认为在一定程度上获得了该优化问题的全局最优解。该算法可求取非线性多峰函数的全局最优解。编制了计算程序,给出了计算实例,计算结果表明该设计方法是可行的。     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划研究

基于传统遗传算法在移动机器人路径规划中应用的不足,对遗传算法进行了一定的改进.在初始化种群中采用闵科夫斯基和原理扩展障碍物,选择真正可行的区域,在可行区域中去初始化种群,这样提高了进化的速度;在选择算子中引入了相似性的概念,扩大父代的种类,避免快速进入局部最优解;在交叉算子中采用了动态确定变异概率,这样可以提高个体的质量;通过仿真证明了改进的遗传算法能够更快的收敛到全局最优解,方法是正确有效的.     

基于改进遗传算法的自动导引小车动态路径规划及其实现

针对传统遗传算法求解自动导引小车动态路径规划易早熟的缺点,提出一种改进遗传算法的自动导引小车动态路径规划算法,针对传统变异算子缺少启发式规则导致变异产生优质解的概率较低和算法早熟的缺陷,基于相连的路径片段组成的三角形建立使路径缩短的启发式变异规则,并提出路径微调算法;为了提高路径的光滑程度便于自动导引小车行驶,提出路径光滑处理算法;为了增加改进遗传算法的局部寻优能力,对每一代的最优解进行模拟退火操作;并且基于MATLAB GUI开发工具开发出自动导引小车动态路径规划仿真平台,以证明所改进遗传算法求解自动导引小车动态路径规划问题的有效性。