遗传算法在函数优化问题中的应用研究

系统地论述了遗传算法在函数优化问题中的应用，提出了基于遗传算法的函数优化问题的通用框架，通过实例的分析及计算，得出较为理想的结果。     

基因遗传算法+惩罚函数法”在机械优化设计中的应用

提出了“基因遗传算法＋惩罚函数法”的通用算法,并从中发现,它非常适合求解复杂的非线性约束优化问题。该方法与传统的优化方法相比,可取得较为理想的全域最优解,同时该方法也改善了基因遗传算法的局限性。     

遗传算法与惩罚函数法相结合在约束优化问题中的应用

提出了将遗传算法与惩罚函数法相结合应用于约束优化问题的具体方法,改善了遗传算法应用的局限性。     

遗传算法在非线性约束优化问题上的应用

本文将遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｏｒＧＡｓ）用于非线性优化问题的求解。利用惩罚函数（ＰｅｎａｌｔｙＦｕｎｃ－ｔｉｏｎ）的方式处理非线性约束，并且通过实例验证该方法的实用性。     

基于惩罚函数的母子空间不同分辨率遗传算法研究

提出一种基于惩罚函数的母子空间不同分辨率搜索的遗传算法：在母空间中，该算法采用粗分辨率搜索，待搜索速度变慢后，用特征空间识别法优化各聚类中心，并在各聚类中心点创建子空间；在子空间中，因引入惩罚函数，较好处理了子空间边界的归一化问题，并采用细分辨率搜索，以精确获得该子空间中的最优解，从而解决了传统遗传算法搜索效率和寻找全局最优解之间的矛盾。最后，通过实例验证上述算法的可行性及有效性。     

遗传算法在自主移动机器人局部路径规划中的应用

针对自主移动机器人的导航,为便于路径的规划,使用了遗传算法的轨迹规划策略实现实时动态避障,移动机器人和障碍物的位置和方向可由视觉系统检测。着重于应用的编码技术和选择适应度函数来加速遗传算法的执行以便用于实时控制,所提出的算法的效率由实验验证。     

遗传算法在行为建模路径规划中的应用

针对虚拟概念设计中零部件实体行为建模的路径规划问题,使用了遗传算法的规划策略实现实时动态避障,多个零部件实体装配时移动的位置和方向由智能Agent互通消息获得。同时本文对编码和适应度函数进行了研究,使它加速遗传算法的执行以便于实时控制,所提出的算法通过计算机仿真实验表明该方法具有良好的行为建模动态路径规划能力。     

遗传算法在机构优化设计中的应用

机构优化设计问题是机械优化设计的一个重要方面。本文尝试用遗传算法解决该类问题,获得了令人满意的结果,并且可以克服常用算法求解析造成的忆中部最优,为机构优化问题开创一条新的路径。     

基于惩罚和修复策略的约束优化遗传算法

约束优化问题中最难以解决的就是约束处理问题,将惩罚函数法与修复策略相结合应用于非线性约束优化遗传算法之中,使得约束优化问题在惩罚函数和修复算子的协同作用下收敛于全局最优,有效避免了迭代过程中大量非可行解的产生,解决了在遗传算法约束优化问题中单独使用惩罚和修复方法时一些难以解决的问题。基于随机方向法构造的修复算子作用效果显著,采用多个测试函数对算法进行检验,均能较好地收敛于可行域中的最优解,验证了算法的可靠性。     

遗传算法在齿轮减速机优化设计中的应用

从理论上探讨了基因遗传算法 (GA)与传统约束优化设计方法相结合的可能性 ,并从中发现“基因遗传算法+惩罚函数法”非常适合求解复杂的非线性约束优化问题 ,且成功地采用了“基因遗传算法 +惩罚函数法”对一个通用的二级斜齿圆柱齿轮减速机的概率可靠性优化设计的数学模型进行求解 ,与传统的优化方法相比 ,得到了一个较为理想的全域最优解 ;同时该方法也改善了基因遗传算法的局限性     

点线啮合齿轮在汽车变速器中的应用

点线啮合齿轮应用于汽车变速器中能减少传动级数、增大传动比、提高强度、降低噪声、缩小体积,对减轻质量有显著的效果。叙述了点线啮合齿轮在汽车变速器中的参数选择、传动比分配、计算实例和改进后的汽车变速器的齿数分配。制造了数台变速器,这数台变速器噪声比渐开线齿轮变速器噪声低,数台变速器经过20多个月的试验使用,现在运行良好、无断齿、点蚀。     

鲜奶采购计划的改进自适应罚函数遗传算法

奶制品加工厂主要从总部采购鲜奶(生产),也会从当地奶农采购部分鲜奶(外包)。出于能力和策略的考虑,两种来源的鲜奶采购量均有限;考虑到客户允许奶制品延期交货,相应的鲜奶也可延期交货,生产、外包和库存/延期交货成本均为一般凹函数,问题是以最小的总成本来满足规划期的鲜奶需求。为求解该问题,设计了一种新的基于群体可行状态和个体约束违背程度的自适应惩罚方案,据此设计了求解该问题的遗传算法。为测试算法的性能,先进行了算子组合和遗传算子概率的选择实验,选出最适合的算子和算子概率;在此基础上,针对4个问题实例,通过50次运行,测试了所提自适应罚函数相对4种常见罚函数的优势。     

遗传算法在求解函数优化问题中的应用研究

介绍了遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和优化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法,阐述了在遗传算法的诸多应用中,函数优化是最显而易见的应用,分析了遗传算法的运行机理,并在Matlab环境中实现了用遗传算法求解函数优化的问题.     

齿形链传动在汽车变速箱及分动箱中的应用

新型的不同结构形式、不同啮合机制的齿形链产品已经逐渐进入汽车变速箱和分动箱领域。在论述齿形链传动重要技术特性的基础上,着重介绍了其在汽车变速箱、分动箱上的应用优势,分析了混合动力汽车的发展现状及四轮驱动汽车的良好市场前景,对链条行业的产业结构调整具有重要的参考价值。     

基于混合遗传算法的浓度传感器的非线性估计和动态标定

本文针对最小二乘法、分段线性化、神经网络等拟合方法的不足,提出解决浓度传感器输出特性拟合和在线标定问题的混合遗传算法,实验验证了其有效性。当环境条件发生变化时,只要测量几组数据对,该方法可自动重新训练网络,获得新的多项式系数,实现浓度传感器的在线动态标定。     

求解资源受限多项目调度的改进遗传规划算法

针对优先级规则调度不具备优化能力的缺陷,提出了一种应用于资源受限多项目调度的改进超启发式遗传规划算法以进化出更理想的优先级规则.通过分析现有优先级规则构建出适用多项目调度的归一化属性集和顶层判别编码方式,并结合NSGA-Ⅱ虚拟适应度分配方法对种群进行评估以实现多目标优化.设计了一种多样性种群更新方式,以避免传统遗传规划...     

遗传算法在柔性转子动平衡中的应用

现行的柔性转子动平衡技术离不开多次添加试重加起车，通常的无试重平衡法存在着过多的假设和对轴承先验知识的依赖，限制了其在工厂中的应用。通过建立以轴承参数和不平衡量的输入、轴承处振动响应为输出的系统模型，利用遗传算法逆向求解出不平衡量。藉此，料可大致了解旋转机械处于运行状态时轴承的参数和工作状态。     

汽车变速箱虚拟装配仿真技术的应用研究

在Pro/Engineer参数化建模的基础上,应用Pro/Engineer装配仿真技术,实现装配零件位姿和运动变换.根据Pro/Engineer二次开发工具Pro/Toolkit应用程序,通过人机交互界面设计技术,可实现汽车变速箱装配建模和装配仿真整个虚拟装配过程.     

遗传算法在覆盖件拉延筋参数优化中的应用

指出拉延筋几何参数（拉筋高度，拉筋圆角）是影响拉延筋阻力的主要因素。提出在拉延成形中，拉延筋，凹模圆角参数设计需满足拉延筋各几何参数间的约束，筋参数变化约束以及“协同变化”原则，将遗传算法应用于拉延筋几何参数的优化设计，并用实例验证。