机车柴油机活塞连杆组的组合优化研究

对活塞连杆组的选配进行数学建模,并用遗传算法对活塞连杆组的组合优化进行了研究.在用遗传算法进行组合优化时,提出了采用惩罚函数法把约束条件转移到目标函数上,从而使整个问题转化为无约束问题.通过系统模拟,比较了基本遗传算法、进化规划法和精英保留遗传算法三种遗传算法,并最终确定进化规划算法为最适合活塞连杆组组合优化的算法.     

粒子群优化算法及其在圆度误差评定中的应用

提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的圆度误差评定方法。介绍了PSO算法的提出及其特点;具体阐述了PSO算法的基本原理和实现步骤;提出圆度误差评定这一非线性优化问题,给出其优化目标函数及PSO算法的适应度函数和编码方式;结合实例对算法参数进行了设置,通过实例运算对PSO进行了正确性和精确性验算。实例证明该方法能够很好地解决圆度误差评定问题,与遗传算法具有相当的计算精度,能够获得精度较高的结果。而PSO的突出优点是简单易于实现,计算速度快。     

一种基于新改进的Price算法的混合遗传算法求解约束优化问题

新改进的Price算法能够求解多峰、多维,以及不可微目标函数的全局优化问题.把新改进的Price算法作为局部搜索算子,并入到实数编码遗传算法中,构成一个混合遗传算法,求解约束优化问题.该混合算法增强了全局寻优能力,提高了函数值的精度,并减少了计算量.通过对13个约束标准测试函数的仿真实验,并和已有算法的比较,结果表明本文提出的混合遗传算法是有效的.     

求解约束优化问题的退火遗传算法

针对基于罚函数遗传算法求解实际约束优化问题的困难与缺点,提出了求解约束优化问题的退火遗传算法。对种群中的个体定义了不可行度,并设计退火遗传选择操作。算法分三阶段进行,首先用退火算法搜索产生初始种群体,随后利用遗传算法使搜索逐渐收敛于可行的全局最优解或较优解,最后用退火优化算法对解进行局部优化。两个典型的仿真例子计算结果证明该算法能极大地提高计算稳定性和精度。     

基于混合遗传算法的多航空集装器装箱优化设计

目的 为了解决当前航空业因航空集装器上货物的组装编排均由人工完成,尚无任何软件系统可以实现自动计算,造成航空货运经济效益和时效性低下的问题,开展航空集装器装箱算法研究.方法 充分利用精英选择策略的精英遗传算法和轮盘赌的简单遗传算法相结合,研究多航空集装器的装箱最优问题.结果 以某航空公司的某国际航线选取了20 d的历史数据来进行实验,计算得出,国际航线平均舱位利用率提升了5％.结论 对多航空集装器装箱进行了装箱模型构建和算法优化,提升了航空货运舱容利用率,装载得到了有效地优化,实现了装箱最优.     

基于混合编码遗传算法的匹配追踪算法

匹配追踪算法可以将任一信号分解为一组冗余的基元函数的线形展开,但是计算信号在每一个基元上的投影需要很高的代价,从而影响了它的广泛应用.本文提出了一种用浮点数和格雷码的混合编码遗传算法来实现匹配追踪算法,该算法有机结合了遗传算法和匹配追踪算法的优点,不仅能够有效地降低计算量,而且能够提高计算精度.计算机仿真结果证实了该方法的准确性和应用价值.     

缓冲区容量约束下发动机混流装配线排序研究

为解决缓冲区容量约束下发动机混流装配排序问题,以关键部件消耗均匀化和最大完工时间最小化为目标,建立了优化数学模型,设计了一种多目标遗传算法,采用了混合交叉算子和启发式变异方法,并设计了基于帕累托分级和共享函数的适应度函数,将多目标遗传算法和多目标模拟退火算法的优化结果进行了比较。研究结果表明,多目标遗传算法在满意度和计算效率方面均优于多目标模拟退火算法,是一种有效的混流装配线排序问题求解算法。     

变入射角度和频率时的声障板的优化设计方法

声障板是声纳设计中必不可少的声学元件。根据不同要求,合理优化声障板的材料和结构参数是声障板设计的关键。遗传算法作为一种有效的优化方法,在工程优化领域得到广泛的应用。但是由于其计算时不依赖外部信息,因此染色体的构成、编码的形式以及代价函数的选择对遗传算法性能会产生重要的影响。针对在一定入射频率范围内和一定入射角度内,反射系数保持最小且基本一致,提出了一种基于遗传算法的多层复合声障板参数的优化方法。在算法中,给出了基于传递矩阵的染色体编码和基于统计原理的代价函数。通过仿真计算,验证了算法的正确性和可靠性,分析了代价函数的改变对优化结果的影响。     

结合遗传算法和多尺度边缘检测的红外图像分割

用传统的解析法得到的函数最大梯度和局部极大只能是近似和局部意义上的.本文结合遗传优化搜索算法讨论多尺度边缘检测的新方法.为了提高遗传算法应用于边缘检测的收敛速度,改进基本遗传算法存在的局部搜索能力差的缺陷,提高全局解的质量,采用了改进的GA(遗传算法)+SA(模拟退火法)+TABU( 列表寻优法)混合算法.将基本遗传算法与启发式搜索算法相结合,采取交替式的优化策略.试验结果表明,将该算法用于红外目标图像分割,可以使检测出的图像边缘细节丰富,单边缘,定位准确.     

基于遗传算法的火灾环境下建筑内人员安全疏散可靠度计算

将遗传算法(GAs)引入火灾环境下建筑内人员安全疏散的可靠度分析领域,并初步探讨了这一算法的具体实现过程,遗传算法可以方便地对式子复杂和难以求导的功能函数进行优化计算.算例分析的结果表明,遗传算法不仅可以实现人员安全疏散可靠度计算,而且获得了很高的计算精度,为人员安全疏散可靠度研究提供了新的有效方法和途径.