免疫遗传算法在机械优化设计中的应用

介绍了遗传算法的特点和不足，分析了免疫遗传算法的原理，并利用其对一个机械优化设计实例进行了仿真计算，结果表明，免疫遗传算法可以有效地避免陷入局部解，对于复杂的机械优化设计切实可行。     

面向产品配置设计的改进交互式遗传算法

针对传统的交互式遗传算法不能很好地减少用户疲劳的问题，对其进行了优化。通过对变异个体和遗传操作的改进设计，对其进行了优化，并将其应用到多功能液压千斤顶的配置设计中。将所得到的产品配置结果与传统交互式遗传算法的结果进行比较，发现新的交互式遗传算法不仅可以有效地减少用户疲劳，还可以更快地配置出令用户满意的产品。     

混合遗传算法在桥式起重机结构优化中的应用

针对工程中的变量离散化问题，提出了一种将遗传算法和模拟退火算法相结合的混合算法。该算法发挥了遗传算法和模拟退火算法的优越性，避免了遗传算法的早熟收敛问题，增强了算法的全局收敛性，并提高了算法的收敛速度。通过对桥式起重机金属结构进行优化，其结果与MDOD和改进遗传算法2种的结果进行比较，表明此算法能够很好处理工程离散化问题。     

露天矿卡车SA-GA算法实时调度的实现

应用模拟退火算法优化遗传算法实现了露天矿卡车的实时优化调度。首先，针对所建卡车调度模型的单目标、多约束、非线性优化的特点，应用求解此类问题表现优越的遗传算法进行求解。其次，针对遗传算法局部搜索能力不足的特点，应用局部搜素能力强的模拟退火算法对其进行优化并详细阐述了模拟退火算法优化遗传算法的基本思想和算法流程。接着，应用典型的TSP问题对模拟退火优化遗传算法进行了验证。最终，应用Mtlab编程软件编制了基于SA-GA算法的露天矿卡车调度程序，并以实际生产数据进行了实验验证。     

用遗传算法精确计算球度误差

运用遗传算法计算满足最小区域法的球度误差，并对标准遗传算法提出了一些改进措施。采用实数值编码，其计算结果的精确非常高，理论上可以获得全局最优解。改进的遗传算法简单明了，收敛速度快，在计算机上容易实现。     

基于遗传算法对控制水下机器人运动姿态进行PID参数整定

为了保证水下机器人在工作时面对外界扰动，能够及时调节自身姿态，保证控制性能，将通过获得其运动控制方程，再使用遗传算法PID对其进行控制。将遗传算法PID与PID仿真实验进行对比，得出遗传算法PID控制针对水下机器人的控制性能方面有一定提升，具有一定可行性。     

基于FPGA的遗传算法硬件实现研究

遗传算法是基于自然选择法则的一种并行算法，而现场可编程门阵列（FPGA）其并行的工作方式以及其高速、高集成度的特点非常适合于硬件实现遗传算法。本文提出了一种基于FPGA的遗传算法的硬件结构，通过仿真结果和软件运行结果进行比较．硬件遗传算法有效地减少了运算时间，为其能在一些实时性较高场台得到应用提出了可能。     

基于遗传算法的弧齿锥齿轮传动的优化设计

遗传算法是一种借鉴与模拟生物进化过程自然选择与遗传机制求解极值问题的一类并行、随机的、自组织、自适应的智能搜索算法。其隐含并行性和对全局信息有效利用，使得该算法适合处理复杂和非线性优化问题。文章在介绍标准遗传算法的基础上，提出了基于遗传算法的弧齿锥齿轮优化设计方法。经实例计算，结果证明了遗传算法在弧齿锥齿轮传动优化设计中的有效性和正确性。     

基于遗传算法的PID控制器在钼丝张力控制中的应用

该文探讨了采用遗传算法进行PID参数优化的基本步骤，并将其应用于线切割机钼丝张力数字控制系统中。研究表明，对比传统的优化方法遗传算法是一种十分有效的优化方法。遗传算法因不要求优化对象的数学模型连续，而具有更宽的适用范围。同时遗传算法还具有较好的鲁棒性和稳定性。     

切削用量的基因遗传算法优化

介绍了基因遗传算法及型式原理，提出了用基因遗传算法解决切削用量的复杂的多变量，多目标优化问题的方法，找到了一个抽象切削用量优化问题的共性，并辅之以个性的妆口的遗传算法，使本算法能适应不同的加工环境，加工方法。研究表明，基因遗传算法适于解决多变量，多目标的约束优化问题，其优越性体现在执行效率大大提高。有效避免局部最优解以及较强的适应性。     

RESEARCH OF PROBLEMS ON REALIZING DIRECT ALGORITHM OF WAVELET TRANSFORM

Direct algorithm of wavelet transform (WT) is the numerical algorithm obtained from the integral formula of WT by directly digitization. Some problems on realizing the algorithm are studied. Some conclusions on the direct algorithm of discrete wavelet transform (DWT), such as discrete convolution operation formula of wavelet coefficients and wavelet components, sampling principle and technology to wavelets, deciding method for scale range of wavelets, measures to solve edge effect problem, etc, are obtained. The realization of direct algorithm of continuous wavelet transform (CWT) is also studied. The computing cost of direct algorithm and Mallat algorithm of DWT are still studied, and the computing formulae are obtained. These works are beneficial to deeply understand WT and Mallat algorithm. Examples in the end show that direct algorithm can also be applied widely.     

基于遗传算法的车身装配三维曲线匹配位置优化

在汽车白车身的装配过程中 ,往往会遇到两个具有复杂曲面轮廓的三维零件的装配位置优化问题 ,本文在采用遗传算法的基础上 ,通过构造适当的优化目标函数 ,提高优化求解的收敛速度 ,提高该算法的实用性。本文最后讨论了该遗传算法的具体结构和改进的算法     

基于遗传算法的摆动活齿传动多目标优化设计

本文建立了摆动活齿传动的优化设计数学模型,提出了优化设计方法。为求得全局最优解,引进了遗传算法。文中对遗传算法提出了一些改进,并用改进前、后的遗传算法分别对该模型进行了优化仿真计算,结果表明改进后的遗传算法优于改进前的遗传算法。     

基于基因表达的产品结构的多目标优化概念设计

针对概念设计中对应功能的结构选择的多样性,利用组合优化思想进行了定量求解。根据产品功能与结构、结构与结构之间的相互关系,定义产品的相关矩阵,建立产品结构概念设计的多目标优化数学模型。对产品的功能、行为和结构等各种设计因素,给出了统一的设计因素基因表达的定义。对最优保存简单遗传算法进行改进,给出选择最优结构的数学计算过程。实例分析表明采用这种方法能够实现最优结构选择的自动化设计,并且这种改进的遗传算法能够获得很好的在线性能与离线性能。     

面向Job Shop调度的算法融合方法研究

提出一种算法融合方法,解决单一算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量。在融合方法中,采用遗传算法和蚁群算法进行并行搜索;根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,加强了遗传算法和蚁群算法的局部搜索能力。采用算法融合方法构造的优化算法对13个难解的benchmarks问题实例进行求解,在较短的时间内,得到的十次实验结果的makespan最优值和平均值优于并行遗传算法(PGA)和TS算法。采用算法融合方法构造的优化算法具有较强的搜索能力,说明提出的算法融合方法是有效的。     

一种基于小生境的混合遗传退火算法

分析遗传算法和模拟退火算法混合优化策略的构造出发点 ,融合小生境技术的思想 ,提出一种以遗传算法和模拟退火算法为子算法的基于小生境技术的混合遗传退火算法———NGSA算法 ,并对该算法的特点和优化性能作了定性分析。结合典型多峰值测试函数———Shubert函数的求解实验 ,说明NGSA算法具有较强的全局和局部搜索能力 ,能够高效地寻找到多个全局极值 ,且参数选择不必过分严格 ,是一种优化能力、效率和可靠性较高的多峰值优化方法。最后 ,讨论了该算法在机械学科的广泛应用背景。     

基于改进遗传算法的切削参数优化方法研究

分析了常用遗传算法选择算子的不足,发现没有能够有效避免局部最优解产生的选择算子。针对这一问题提出了改进的选择算子——自适应选择方法。利用改进的自适应选择遗传算法对船用柴油机关键件铣削参数进行了优化,建立了优化过程的数学模型,并通过计算机语言编程实现。分别采用4种选择算子对铣削参数进行优化。对优化结果进行对比分析,所提出的自适应选择算子的计算精确性和有效避免局部最优解的能力表明,该优化方法是科学有效的。     

改进的OFGA及其在图像匹配中的应用

分析了应用于多峰值多欺骗性适应度函数的快速的遗传算法问题,提出基于性能优良的最优家族遗传算法(OFGA)的改进方法,使其个体的进化仅仅是基于优良家族而不是全部种群以克服早熟。最后,将改进后的算法应用到快速图像匹配以证明有效性,在图像匹配的适应度函数构造中,为减少非匹配点计算量,提出采用序贯相似性检测算法(SSDA),实验结果表明,改造过的OFGA和SSDA相辅相成、互相受益,整体算法对提高图像匹配的速度方面成效显著,且算法稳定,说明算法有应用到类似问题上的潜力。     

离散变量桁架结构拓扑优化的混合遗传算法

为了避免结构拓扑优化过程中杆件和节点的增删带来的计算上的麻烦，在对桁架结构受力分析的基础上，提出一种启发式方法，以快速产生符合机动性要求的拓扑结构形式；然后在既定的拓扑结构形式下采用混合遗传算法——拟满应力遗传算法进行截面优化。该方法通过在遗传算法中嵌入拟满应力算子，同时对基本遗传算法采用最优个体保留、最差个体替换和控制种群个体差异等改进措施，有效提高遗传算法求解的效率和质量。算例结果表明，该方法用于离散变量桁架结构拓扑优化是有效的。     

人机结合蚁群/遗传算法及其在卫星舱布局设计中的应用

卫星舱布局设计问题既存在计算复杂性的组合爆炸,又存在工程的复杂性。许多工程实践表明发挥人机各自特长能有效解决此问题。提出人机结合蚁群／遗传算法HCAGA的求解方法,该算法是将人工方案(人工解)和算法解用统一编码串形式编码,二者结合构成解群,共同参与该算法操作。给出了由计算机自动或人工决定人工方案(人工解)输入时机的两种方式,给出简化的三维卫星布局设计算例。用该算法与并行遗传算法(PGA)和蚁群算法(ACO)进行对比,结果表明该算法在获得工程满意解和计算效率方面较为优越。