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本文主要介绍如何通过遗传优化算法进行滚筒脱水参数优化.首先介绍了脱水控制参数的含义,并介绍了风险值、损失值的概念.其次,通过风险值、损失值定义目标因子G.然后,根据经验设定偏心分布位置的概率,和用户使用负载量的概率.最后,通过以上设置对初始控制参数进行遗传迭代优化,最终获得最理佳的控制参数. 相似文献
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多样化的园区布局方案对形成具有指导意义的规划路径有着积极的影响。课题基于遗传算法寻优的思路,在grasshopper平台上运用Galapagos进行产业园建筑在设计目标约束下的自动布局实验,首先将产业园建筑常用的建筑平面形式抽象成三种较为简单的图形:矩形、L形和凹形,再设置有关地界范围、建筑间距、集中式组团布局的约束条件,然后根据这三种约束条件确立总目标值,并使用遗传算法寻优,最终自动生成多种满足约束条件的布局形态。在保证准确性的基础上,提高了效率,给解决人工布局中繁琐的运算问题提供了一个新思路。 相似文献
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多机器人路径规划是群体机器人协同工作的前提,其特点是在防碰撞与避障的前提下追求多方面资源的最小消耗.针对这一特点,提出协同非支配排序遗传算法,解决具有多个优化目标的多机器人路径规划问题;运用改进的多目标优化算法,克服多目标优化取权值的不足,同时考虑机器人能源与时间两大资源,以多机器人的路径总长度、总平滑度、总耗时为规划目标.同时引入合作型协同算法框架,将难以求解的多变量问题分组求解.每个机器人的路径视为子种群,子种群通过带精英策略的非支配排序遗传算法,进化并筛选出子种群的部分进入协同进化,每次迭代更新外部的精英解集,最终生成一组非支配路径解.仿真结果表明,在栅格地图环境下,本文算法可有效实现多移动机器人的多优化目标路径规划. 相似文献
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针对工艺规划与调度集成(Integration of Process Planning and Scheduling,IPPS)的多目标优化问题,将遗传算法基本理论与免疫应答机理相结合,并引入IPPS问题研究中,构造了融遗传算法和免疫机理为一体的自适应免疫遗传算法(Self-adaptive Immune Genetic Algorithm,SIGA)。该算法以遗传算法为主体并加入免疫算子,通过免疫系统的自适应、免疫识别、学习、记忆、激增和抑制等复杂的信息处理机理,有效地解决了规模大、约束多、目标函数非单一的IPPS问题。最后以实例进行仿真优化,验证了模型算法的正确性和有效性。 相似文献
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为深入研究机电装配体拆卸序列的自动生成和优化问题,本文首先建立了装配体的自由-干涉矩阵,并将其作为描述机电装配体结构的数学模型,并在此基础上提出了“拆卸楔”概念和具体算法,依照此法计算机电装配体上各个零件的拆卸序列和方向,最后基于遗传计算的早敛问题提出搜索-遗传组合优化算法,将搜索算法中的集中策略适当引入到遗传算法中,可以获得相对健壮的搜索行为。此外,本文还提出了一种关于初始拆卸序列群体的自动生成算法,实践表明,这种自动生成算法能够有效的解决机电装配体拆卸序列的优化组合问题,而且生成的拆卸序列在数据方面均优于单纯遗传算法结果。 相似文献