改进的实数编码遗传算法在产品布局设计中的应用

为求解复杂结构产品的布局设计问题,对实数编码遗传算法进行了改进,直接将问题的求解变量作为染色体基因进行编码,提出了一种解空间编码遗传算法。在求解问题前,对布局问题进行了预处理。在求解过程中,首先引入模拟退火算法的思想对解进行选择;然后对不同类型变量采用不同的交叉和变异算子进行了处理,并在变异前对个体的连续变量随机加一个扰动量,以控制其搜索范围;最后对求解的中间结果按最优保留策略进行了处理。该算法实现了3维空间布局规划的自动寻优,并求解了2维和3维带性能约束的布局问题,验证了该算法的可行性和有效性。     

遗传算法在设备布局设计中的应用

设备布局设计是整个制造系统设计的重要组成部分,合理的设备布局可大大提高企业对市场的响应能力,探讨研究制造系统的设备布局具有重要的理论意义和应用价值。本文结合设备布局的特点,提出了染色体的编码方法,设计了新颖的交叉算子,并通过实例分析,证明了遗传算法应用于设备布局设计的有效性。     

压缩遗传算法在供应链布局中的应用

针对供应链广泛存在的工厂／仓库的布局问题,以工厂固定期限内的最大化利润、企业到客户和供应商之间的最小访问时间,以及以当地优惠政策的最大量化值为目标函数,提出一种多时段、多目标的模型。由于该类问题既是Pareto优化问题,又是典型的NP难题,用通常的寻优方法不会得到满意的结果,因此,采用压缩遗传算法来解决。同时,为了加快压缩遗传算法的收敛速度,引入最小二乘方法对概率矩阵的元素值进行估计,提出了快速压缩遗传算法。最后,根据生产实践中得到的数据进行了仿真,通过压缩遗传算法和整数规划方法的比较,验证了快速压缩遗传算法在解决多目标优化问题上的有效性。     

基于投产数量的实数编码遗传算法在双目标主生产计划模型中的应用

应用约束理论和JIT思想建立一种双目标的主生产计划模型,利用一种基于投产数量的实数编码遗传算法对模型进行优化,方便有效地解决多品种小批量订货型制造企业订单投产方案的问题。此双目标模型及其优化方法适合多种同类型生产企业使用。     

应用分层布局的开槽机方案设计

开槽机的内部部件布局设计属于复杂的三维布局问题.由于开槽机内部部件间的位置关系和约束关系,致使这类产品布局问题具有不同于其他布局问题的特殊性.首先将开槽机的三维模型中主要部件投影为二维矩形布局图元,以二维布局图元中矩形的型心坐标及转角作为输入,运用视图转换和分层布局的方法,并结合布局约束条件,通过遗传算法得出每层布局方...     

激光扫描空间编码图像

本文介绍了空间编码三维映射原理;提出通过激光扫描并按时序进行调制来得到视频空间编码图像的方法;给出其系统工作原理和特点;讨论其关键设计问题;实验中得到了质量较高的空间编码图像。     

基于浮点数编码的自适应遗传算法在模型辨识中的应用

掌握被控对象的数学模型是准确分析该对象特性的前提。由于目前被控对象变得越来越复杂，传统的辨识方法在很多情况下已不能胜任。本文提出将自适应的遗传算法（AGA），在融合、改进了其它一些遗传操作的基础上应用于系统辨识。通过分别对理论模型和实际模型的辨识仿真，结果证明本文的自适应遗传算法有较高的精度和较好的鲁棒性。     

立体视觉与空间编码技术相结合的非接触三维曲面测量系统

介绍了立体视觉技术在三维型面非接触测量中的应用。将立体视觉与空间二进制编码技术相结合，针对大型或回转型工件，采用分区域测量拼接技术，得到完整的曲面数模，并开发了测量系统。介绍了系统主要功能，包括系统标定、空间编码、双目配准、空间坐标的反求、三维拼接以及曲面重构，对飞机蒙皮成形模具型面进行了分块测量和拼接试验，结果表明本系统工作可靠、测量精度高，验证了其实用性。     

二重结构编码遗传算法在传感器配置中的应用

讨论了模态实验中传感器的配置问题,以模态置信度矩阵的最大非对角元为目标函数,重点研究了组合优化问题中的遗传算法,针对组合优化中约束条件的满足问题提出了二重结构编码遗传算法,并将这种方法应用于海洋平台的传感器配置中,与序列法作了比较,取得了较好的优化效果。     

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     

基于遗传-蚁群算法的矩形排料研究

针对矩形件排料问题,将遗传算法与蚁群算法进行融合,提出新的遗传-蚁群算法,并提出了最佳融合时机,最后给出实例证实了遗传-蚁群算法在解决矩形排料问题上的有效性.     

基于遗传算法的尺寸链尺寸公差设计研究

传统的尺寸链尺寸公差设计忽视了零件除组成环外的另两维尺寸对工艺成本的影响,忽视了组成环公差对零件使用性能的影响。采用遗传算法,引进重量因子和重要性因子,设计尽可能与实际情况相吻合的适应值函数,进行组合优化编程设计,更好地解决了复杂的尺寸链尺寸公差设计问题。     

基于填充算法的矩形件排样优化求解

针对矩形件优化排样问题，提出了一种将填充算法和遗传算法相结合的优化排样方法。该方法应用填充算法对遗传算法作预处理，使矩形件排样适用于“一刀切”的下料工艺，并克服了填充算法局部搜索的缺点，使搜索空间由一点扩大为多点，最终可获得总体最优的排样结果。算例表明，该优化排样算法运算速度快，具有广泛的适应性。     

基于双种群遗传算法的含缺陷矩形件排样优化研究

结合缺陷约束的最低水平线算法与双种群遗传算法,对板材内部含缺陷时的情况进行矩形件排样优化。用双种群遗传算法对矩形件排样顺序进行寻优,将矩形件的排样顺序和旋转方式划分为2个种群分别进行遗传迭代,并结合改进的初始种群生成策略,改善算法的搜索效率及全局寻优能力。基于缺陷约束的最低水平线算法通过更新缺陷矩形轮廓信息与引入缺陷位置约束判断,使矩形件在根据优化顺序排样时可避开缺陷部位。通过算例运算测试可知,相比于经典遗传算法,所提算法在4种不同数量缺陷的板材中,最优板材利用率与排样优化稳定性均有所提高。双种群遗传算法和基于缺陷约束的最低水平线算法可在含缺陷板材的排样问题中得到推广应用。     

基于工序约束链编码的遗传算法求解产品综合调度问题

针对产品综合调度优化问题,提出一种基于工序约束链编码的遗传算法。该算法设计的编码方法,不但能准确体现产品工艺树中的工序约束关系,而且不会强加新的约束,保证了初始解空间的可行性和完备性;同时避免了分区编码方法存在强加约束和遗漏解空间的问题。针对交叉、变异操作产生不可行解的问题,设计了一种基于邻接矩阵的修复方法。实验测试结果验证了所提算法的有效性。     

基于表面网格离散化与遗传算法的复杂工件装夹布局规划方法

装夹是工件加工过程中首先面临的问题,而稳定装夹则是保证工件加工质量与生产安全的必要条件。为此系统地提出了基于稳定性指标与稳定量度的工件装夹布局优化模型及其遗传算法求解技术。根据静力平衡条件与线性规划技术,提出装夹稳定性的判断依据及其解算方法,实现装夹时工件"稳不稳"的定量描述;依据力的超椭球方程,将超椭球体积定义为装夹稳定量度,用以描述工件装夹稳定时"有多稳"的问题;引入离散化思想,构建了以使装夹稳定量度达到最大为目标的复杂工件装夹布局规划模型,根据每一代的装夹稳定性,定义个体的适应度评价函数,提出装夹布局规划模型的遗传算法求解技术。提出的基于稳定性指标与稳定量度的装夹布局规划方法,由于只涉及接触点的坐标及其法矢量信息,不仅适用于具有复杂表面的工件,而且能够避免工件处于非稳定状态下优化模型的求解过程,提高了计算效率,为复杂工件装夹布局方案的合理设计提供了基础理论。     

Multi-Branch Cable Harness Layout Design Based on Genetic Algorithm with Probabilistic Roadmap Method

Current studies on cable harness layouts have mainly focused on cable harness route planning.However,the topo-logical structure of a cable harness is also extremely complex,and the branch structure of the cable harness can affect the route of the cable harness layout.The topological structure design of the cable harness is a key to such a layout.In this paper,a novel multi-branch cable harness layout design method is presented,which unites the probabilistic roadmap method(PRM)and the genetic algorithm.First,the engineering constraints of the cable harness layout are presented.An obstacle-based PRM used to construct non-interference and near to the surface roadmap is then described.In addition,a new genetic algorithm is proposed,and the algorithm structure of which is redesigned.In addition,the operation probability formula related to fitness is proposed to promote the efficiency of the branch structure design of the cable harness.A prototype system of a cable harness layout design was developed based on the method described in this study,and the method is applied to two scenarios to verify that a quality cable harness layout can be efficiently obtained using the proposed method.In summary,the cable harness layout design method described in this study can be used to quickly design a reasonable topological structure of a cable harness and to search for the corresponding routes of such a harness.     

免疫遗传算法及其在多目标优化设计中的应用

免疫算法是一种基于自然界生物体免疫系统的优化算法，是目前机械多目标优化设计中的一个新的研究方向。免疫遗传算法（IGA）是在免疫算法（IA）的抗体多样性维持机制中引入遗传算法（GA），使其性能比标准免疫算法更进了一步。通过测试函数证明了免疫遗传算法既保留了免疫算法的优点，又提高了免疫算法中抗体的多样性和收敛速度。结合压铸机合模机构的优化设计，表明此算法可有效解决工程问题的优化。