基于遗传算法的电力变压器优化设计

为提高电力变压器的优化设计水平,克服已有算法的不足,采用遗传算法对电力变压器优化设计进行了研究．结合变压器设计问题的特点,提出了遗传算法具体的实施方法和改进措施．优化实例证明：遗传算法对于解决变压器优化设计问题是行之有效的,在变压器优化设计领域具有很高的实用价值和应用前景．     

基于改进遗传算法的全终端网络可靠性优化设计

针对遗传算法易陷入局部最优而出现早熟,将具有良好克服局部极值能力的鱼群行为与遗传算法相结合,提出了一种新的改进遗传算法,并对全终端网络可靠性优化模型进行了求解设计。仿真结果表明,与文献中遗传算法相比,改进遗传算法表现了良好的优化效果。     

基于改进遗传算法的紧固螺栓优化设计研究

探讨了遗传算法在机械设计中的应用，并对该方法作了改进,与传统优化方法相比该方法具有对初始值不敏感以及能搜索到全局最优解的优点，对紧固螺栓的优化实例表明，该方法可行且简便。     

改进的遗传算法在给水管网优化设计中的应用

讨论了应用改进的遗传算法求解管线确定情况下的管径优选问题。通过引入启发式的选择、交叉和变异算子,提高了遗传算法的求解效率,改善了求解结果的品质。实例计算表明,应用改进的遗传算法求解出的年折算费用值比常规的界限流量法的求解结果低8．08％。     

基于遗传算法的桁架优化设计

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,由于其具有算法简单,不必要求函数连续、导数存在、单峰等特点,并能避开局部最优点而收敛到全局最优点,适用于解常规算法难于处理的问题。采用遗传算法,对桁架结构在满足位移的约束条件下进行重量最轻优化设计。数值实例表明该算法应用于结构优化设计是有效可行的。     

基于改进遗传算法的膜片弹簧综合优化设计

针对离合器内部结构的复杂性及膜片弹簧工作环境的特殊性,通过分析膜片弹簧欲达到的优化效果,采用预设定膜片弹簧理想工作值的方法来制定优化设计目标,并权衡各优化目标的权系数对膜片弹簧进行综合优化设计,以增强离合器的工作性能。运用改进的遗传算法来快速、准确的分析求解优化设计模型,结果表明,该优化策略得到了收敛速度快并避免陷入局部解的全局最优解。     

基于改进遗传算法的离散变量结构优化设计

根据工程实际,充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了离散变量结构优化模型。针对遗传算法的缺陷,提出了一种改进的遗传算法。算例结果表明,改进的遗传算法收敛快、精度高,应用于离散变量结构优化设计是有效的。     

基于遗传算法和分布式计算的翼型优化设计研究

将优化方法中的遗传算法与高精度的CFD分析方法相结合，并将其引入到气动优化设计中。为了提高采用遗传算法的气动优化设计的效率，探讨了将分布式计算与遗传算法相结合，形成了基于遗传算法和分布式计算的气动优化设计方法，并应用该方法进行了翼型的气动优化设计。设计实践表明，该方法是可行的，且由于采用了混合遗传算法和分布式计算而提高了优化的质量和效率。风洞试验的结果也验证了CFD计算与优化设计方法的可靠性。     

基于改进免疫遗传算法的网络优化设计

为了解决传统方法难以实现网络规划的组合优化问题, 采用改进免疫遗传算法对网络规划进行求解, 提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力。优化模型以网络架构费用最小为优化目标, 以同媒体施工、节点有限负载、网络辐射性连通为约束条件, 通过免疫规划进行网络结构的设计。进化实例表明, 改进免疫遗传算法与传统遗传算法相比, 具有较强的自适应能力和较好的效果。     

改进遗传算法的液压锚杆钻机冲击机构的优化设计

改进了遗传算法的适应度、交叉算子及变异算子,即依据统计规律求概率适应度;对交叉算子的改进,将在随机配对交叉基础上引入人工干预思想;在处理变异算子时引入了人工诱变的思想.采用这种改进的遗传算法优化液压锚杆钻机冲击结构的设计参数.通过优化设计计算结果表明,该改进方法在钻机其他结构理想设计的情况下能使钻机的工作效率从70.8%提高到75.6%,同时这种改进遗传算法也为钻机的其他结构优化设计提供了一种很好的优化方法.     

一种改进遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

针对遗传算法在迭代过程中经常出现的未成熟收敛、振荡、随机性太大等缺点，引入一种新的遗传算子——单亲遗传算子，用于对标准遗传算法的改进。包含单亲遗传算子的改进遗传算法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化问题，也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题，进而对框架结构的多种工况进行优化设计的结果进行了对比验证，结果表明：改进遗传算法比标准遗传算法有好得多的收敛特性，迭代次数明显减少，优化设计结果也远好于标准遗传算法。     

改进遗传算法与粒子群优化算法及其对比分析

进化算法作为一类新的优化搜索方法，广泛应用于各种优化问题．现对简单遗传算法进行了改进，采用实值编码，并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合，形成了改进遗传算法．同时还介绍了一种新的进化算法一粒子群优化算法．将这两种优化算法应用于函数优化，并对优化结果进行了对比分析．比较结果表明，改进遗传算法和粒子群优化算法都可以在函数优化方面表现出较好的健壮性，但在找寻最优解的效率上，粒子群优化算法较好．     

基于改进遗传算法的空间网架结构拓扑优化设计

根据工程实际出发,建立离散变量结构拓扑优化模型。针对基本遗传算法(GA)存在的早熟收敛、随机性大、收敛速度慢等不足,从编码方式及遗传算子操作等几个方面对其作了改进,选择操作中引进斐波那契方法,提出一种基于整数编码的改进遗传算法。优化结果表明,这种改进的遗传算法的收敛性得到了很好的改善,提高了计算效率,是有效的结构拓扑优化设计方法。     

基于改进的思维进化算法的宽带阻抗变换器设计

针对传统阻抗变换器设计中可能出现的理论设计与实际实现的矛盾,给出了宽带阻抗变换器参数优化设计的数学模型,提出了一种改进的思维进化算法,设计了改进的自适应趋同算子,讨论了符合微带线电路优化的适应度函数,给出了基于思维进化算法的宽带阻抗变换器的优化步骤,并利用Matlab仿真平台对不均匀宽带阻抗变换器进行了优化设计,得到了满意的设计参数.改进的思维进化算法的优化结果同基本遗传算法和传统的Chebyshev计算结果相比较,电压驻波比在通频带内保持较低值,尺寸相对较小,取得了较好的优化效果.同时也验证了本文方法在多变量类型优化问题的可行性和优越性.     

基于ANSYS二次开发技术的改进遗传算法在结构优化设计中的应用

为克服基本遗传算法的缺陷,提高其全局搜索能力,提出了基于并行小生境算法、可疑峰值点判断方法和局部搜索技术的改进遗传算法。通过引入VC＋＋对ANSYS的二次开发技术,将改进遗传算法与结构计算和优化相结合,使程序具有较强的处理实际问题的能力。最后通过对平板模型支撑位置优化算例的分析,验证了改进算法的可靠性和实用性。该方法对其它复杂工程结构的优化设计同样适用。     

遗传算法在稀土永磁屏蔽电机优化设计中的应用

首先介绍了遗传算法的基本原理,然后结合稀土永磁屏蔽电机的特点利用遗传算法对一台屏蔽电泵用稀土永磁屏蔽电机进行了优化设计,取得了满意结果。     

中厚板四辊轧机机架优化设计的遗传算法

针对中厚板四辊轧机机架以刚度为目标函数的优化问题,提出用遗传算法进行优化设计。用上、下横梁的高度和厚度、立柱的宽度和厚度及窗口的宽度和高度组成一个种群进行编码、繁殖、交叉等操作,并在计算机上实现编程运算。通过与用惩罚函数法所获得的最优解的比较,表明该算法在本优化设计中的有效性。     

基于改进遗传算法的无功优化

遗传算法的基础上对其局限性进行改进,使该算法在电力系统无功优化的应用中具有一定优越性。通过改进编码和选择算子,自适应的交叉变异概率等策略,并引入基于模拟退火策略的适应度函数和混沌算法,使得改进遗传算法高速、准确的收敛于最优解,改善了传统遗传算法易陷入收敛性差、效率低的弊端。在此基础上建立无功优化数学模型,介绍了该算法具体实现步骤,并将其应用于IEEE30节点,证明所提算法是可行和有效的。     

改进粒子群算法及其在电力变压器优化设计中的应用

针对基本粒子群算法易陷入局部最优解的缺陷,本文提出了一种带有惩罚量的改进粒子群算法。用标准测试函数对改进算法做了仿真分析,结果表明改进算法在寻优精度和收敛性能上均有所提高。将改进算法应用于电力变压器SF9—630／10的优化设计中,分析了优化变量和约束条件的选取,建立了带有惩罚函数的优化设计目标函数,给出了改进粒子群算法的具体实施方法。将传统计算数据与优化数据做了对比,证明了该方法的正确性和有效性。     

轮式车辆转向机构的遗传算法优化设计

在对车辆前轮转向机构进行运动分析的基础上,给出了参数优化设计的数学模型,提出了一种改进的遗传算法,并利用Matlab遗传算法工具箱对转向机构进行了优化设计,得到了满意的设计参数.讨论了遗传算法的一些关键技术:如改进的二进制编码方法.基于惩罚项的适应度计算,遗传算子的构造,以及遗传终止法则等.计算结果表明:与复合形法相比,遗传算法使目标函数值减少了6.6%,取得了较好的优化效果.从而更有利于减小转向车轮的滑移量和轮胎的磨损量,同时也验证了遗传算法解决多约束、多变量类型优化问题的可行性和优越性.