基于网格计算的飞机气动与隐身综合优化设计

针对飞机气动与隐身综合优化设计优化提出一种遗传算法计算模型.在此模型基础上,基于网格技术将分布的计算资源整合为高性能计算环境,以网格服务方式提供统一的资源服务和可视化的用户使用环境,实现多目标优化设计网格,解决飞机设计中遇到的气动与隐身综合综合优化问题.首先对系统体系结构以及多目标遗传算法做出较详细的描述,然后以飞机气动与隐身综合优化设计为例进行计算.结果证明,该系统大大缩短了计算时间,具有良好的并行加速效果,系统优化参数结果满意度很好.     

基于混合遗传算法和复合形法的翼型优化设计

遗传算法的缺点在于计算过多的目标函数适应值而增加了优化设计的计算量。为了提高遗传算法的优化效率,将遗传算法和复合形法相结合,建立了基于混合遗传算法和复合形法的气动优化设计方法,对超临界翼型进行了单目标和多目标的优化设计,流场计算采用雷诺数平均N-S方程。算例表明,该设计优化方法稳定,设计质量高,效率比单纯遗传算法有很大提高,在工程中有较大的应用价值。     

基于遗传算法的双圆弧齿轮传动的神经网络优化设计

针对常规设计中双圆弧齿轮体积较大的问题,在先选定螺旋角的情况下,以圆弧齿轮传动的小齿轮齿数、法面模数及齿宽为设计变量,以两圆弧齿轮的体积之和最小为目标函数,应用遗传算法设计理论,建立双圆弧齿轮传动的遗传算法优化设计的数学模型,采用神经网络对其进行优化.结果表明,应用遗传算法和神经网络相结合的方法对双圆弧齿轮传动进行优化设计,可以克服单纯用遗传算法的早熟现象和神经网络发生局部收敛的缺点,体积减少30%以上.     

改进遗传复合形算法及其在并行公差优化设计中的应用

提出了一种将遗传算法与复合形算法相结合而构成的遗传复合形算法．在遗传算法初始化之后，用复合形法选出较好的个体，再用遗传算法寻求最优解，并首次将加权制造成本和质量损失成本同时应用到公差并行设计的优化数学模型中．研制出面向公差并行设计的新的优化软件．经过试验验证较以前的算法有较大改进．     

多方式进化遗传算法及其优化波纹薄壁管的耐撞性

 通过提出一种多方式进化遗传算法的途径改进了遗传算法,并用于求解汽车新型波纹薄壁管耐撞性优化问题。文中采用响应面法近似建立金字塔形波纹薄壁管的优化模型,在多方式进化遗传算法中采用多种编码方式、选择策略、交叉和变异操作,同时还设计了类似遗传学中染色体结构变异的倒位操作,有效改善了群体多样性。对于函数实例测试的结果显示,该算法克服了遗传算法有时局部收敛的缺陷,提升了收敛速度。在波纹薄壁管耐撞性优化问题上的应用研究表明了本算法在求解此类优化问题上的有效性和方便性。优化后波纹管吸能提高40%以上,显著改进了初始设计,进一步验证了多方式进化遗传算法求解此类优化问题的实用性。     

基于果蝇优化算法的PID控制器设计与应用

针对传统的Z-N法得到的PID参数,难以获得最优的控制性能,提出一种基于果蝇优化算法的PID控制器参数优化的方法。果蝇优化算法具有控制参数少、实现简单和优化性能良好的优点,运用此算法设计出PID控制器,与Z-N法和遗传算法设计的PID控制器进行比较。仿真结果表明:果蝇优化算法的PID控制器比Z-N法和遗传算法的PID控制器所得结果更优,比遗传算法具有较快的收敛速度,并应用于环形一级倒立摆系统的稳定控制问题,达到较好的控制效果。     

舰船封闭式桅杆雷达隐身优化分析

桅杆作为重要的雷达反射源,直接影响到舰船的整体隐身性能,对其进行外形雷达隐身优化非常有意义.在特定的雷达探测条件下,以某封闭式八边形桅杆为例,利用自适应遗传算法,分别以威胁区域内的雷达散射截面(RCS)最大值、平均值,被监测平均概率以及大于RCS临界值的概率4种评价指标为目标函数进行桅杆形状的特征参数优化,并对不同指标的优化结果进行对比分析.优化后桅杆的隐身性能均有明显提升,4种优化结果所对应的RCS面积分布具有一定的相似性,同时结果也表明针对特征角度的RCS优化是无效的.     

简述电力系统有功经典算法

电力系统有功优化是电力系统经济运行的重要组成部分,它对保证电能质量及系统安全性和经济性有着重要的意义。本文对有功优化一般概念及相应理论知识进行讨论,给出了电力系统有功优化的基本方法。通过对各种方法的讨论,论述了经典法和遗传算法在电力系统有功优化中的应用,两者比较得出遗传算法较经典法更优。     

优化网络布置费用的遗传算法

【目的】针对网络布置费用的优化问题,利用基本遗传算法的良好搜索性能,设计出优化网络布置费用问题的遗传算法。【方法】通过分析网络布置费用的优化问题,抽象出网络模型,并将该问题转化为求解无向图中最小生成树的问题。【结果】基于遗传算法基本原理和抽象出的网络模型,设计出一种优化网络布置费用的遗传算法。【结论】应用遗传算法解决网络结构优化问题,可以让用户在短时间里获得一个比较满意的结果。     

遗传算法在大型喷浆机器人结构设计中的应用

在应用遗传算法求解各种数值优化问题时,对问题中约束条件的处理是影响优化结果的重要因素,本文采用罚函数法很好地解决了这一问题,并将遗传算法应用于大型喷浆机器人的结构优化设计。     

钢铁企业产成品物流控制中转库流向的优化问题

以我国大型钢铁企业上海宝山钢铁集团(公司)为背景,描述了其产成品物流控制中的产成品转库问题,建立了转库流向优化问题的数学规划模型·使用遗传算法,提出一种称为“两段式可重复非负整数编码”的编码策略来获得大规模01规划模型的近优解·计算结果表明,当可用能力足够大并且准发数较少时,结果与SAS/OR的计算结果非常接近·当可用能力不是足够大,并且准发数较多时,计算结果要好于实际调度结果,此时SAS/OR软件在规定的时间内无法算出优化解·     

基坑桩锚支护遗传优化设计研究

运用遗传算法对基坑桩锚支护优化设计进行了一系列的研究,对桩锚支护优化设计模型及其遗传算法细节进行了设计,并通过一工程实例验证了基坑桩锚支护遗传优化设计的有效性和算法程序的正确性.     

基于NDP的遗传算法及其在JSP中的应用

遗传算法被广泛应用于求解车间作业调度问题(JSP),但遗传算法具有最优参数难以确定的问题。对此,该文提出了一种基于神经元动态规划(NDP)的遗传算法NDP-GA。该文将遗传算法用M arkov决策过程模型描述,建立了M arkov决策过程最优策略与遗传算法最优参数之间的联系。在此基础上,用神经元动态规划逼近M arkov决策过程的最优策略,并用学习到的策略指导遗传算法最优参数的选择。数值计算结果表明,该文提出的算法能自动收敛到最优遗传参数,并在求解JSP问题时能稳定地得到满意解。     

基于优化肌电特征的无声语音信号识别

提出了一种基于遗传算法(GA)和fisher投影的最佳可鉴别基的求解方法.将原始特征向量向着最佳可鉴别基投影可得到具有最佳可分性的新的特征向量.从颧肌和二腹肌前腹的皮肤表面检测无声发出6个汉语元音的表面肌电信号(SEMG),以该肌电信号的AR模型系数、倒谱系数和美尔倒谱系数作为原始特征向量.使用遗传算法找出了原始特征的次优组合,并组成新的特征向量.将GA找出的次优特征向量向着fisher最佳可鉴别基投影可得到最佳鉴别特征向量.最后用改进的BP神经网络作为分类器得到了较好的识别效果.     

大型工程的战略管理

A new genetic algorithm (GA) is developed. It features three new operations: restoration, reconstruction and recording-the-better, so as to produce a limited monotonic sequence of fitness value, to realize a globally-optimal choosing, and to converge to a globally-optimal solution through a perfectly-stochastic process. Practical examples are given to illustrate the superiority of this new GA.     

不同浓度GA3对萝卜和玉米种子发芽率及幼苗生长的影响

为了研究微生物代谢产物赤霉素GA3对萝卜和玉米种子发芽率及幼苗生长的影响,采用不同浓度的GA3对萝卜、玉米种子及幼苗进行处理,研究结果表明:GA3浓度为10～40mg/L时对萝卜的发芽率和幼苗生长有促进作用,其中20mg/L时发芽率最大,为84%;10mg/L时对幼苗生长促进效果最好.5～40mg/L时对玉米幼苗高度有促进作用,其中30mg/L时对玉米幼苗高度的促进作用最大,5～10mg/L时对玉米幼苗地上部分干鲜重促进作用最大,20mg/L时对玉米幼苗根部干鲜重促进作用最大.结论:适当浓度的GA3对提高萝卜种子发芽率有促进作用;10～40mg/L的GA3处理后的萝卜和玉米幼苗均表现为促进生长.     

基于遗传算法的模糊控制送丝系统

高质量的焊接在很大程度上决定于送丝机构的性能 ,模糊控制相对于传统的 PID控制 ,具有更高的系统鲁棒性和稳定性 .而模糊控制的三个因子对控制器的性能有很大的影响 ,常规的模糊控制都是采用人工的多次现场调试来确定 ,不仅费时 ,而且也不能得到最优的控制性能 .采用遗传算法来寻优整定模糊控制器的参数 ,以送丝系统的跟踪误差为目标函数 ,采用二值编码的遗传寻优整定 ,不仅得到了最优性能的模糊控制送丝系统 ,而且使其设计过程大大简化 .最后通过仿真比较 ,证明了遗传寻优模糊控制送丝系统的性能明显优于常规模糊控制的性能     

采用遗传算法的并行最优统计设计

为于最优统计设计,本文提出了遗传算法以及边界抽样策略。所提出的方法,以改善的计算速度,为响应表面函数近似的选择提供了一个满意的模型代表。此外提出了并行ＧＡ操作的两种可能的方法。     

三角函数选择算子的遗传算法在梯级水库优化调度中的应用

针对遗传算法求解水库优化调度时传统选择算子无法克服适应度非负问题,提出了一种三角函数选择算子遗传算法的梯级水库优化调度求解方法,并通过实例对正弦函数轮盘赌选择与单纯轮盘赌选择的自适应遗传算法做了比较．结果表明,由于基于正弦函数的选择算子克服了轮盘赌对适应值非负的要求,非常适用于求解水库优化调度,且能够很好地保持种群多样性,因此在进化后期能够找到更加优良的解．在实例的选择上,选用“以水定电”的三峡梯级调度模型,并采用由大量实测资料建立的三峡出库流量和葛洲坝入库流量变系数线性回归方程来处理水库间流量传播问题．本文提出的梯级水库优化调度求解方法,有效地改善了遗传算法的收敛性能,而且由于考虑了流量演进,提高了模型精度,具有较高的实用价值．     

基于遗传算法的静电反馈式微传感器多目标优化

讨论了一种新型梳齿式静电反馈微加速度计的多目标参数优化问题，从耦合静电场能量关系出发，建立了系统的动态模型．在此基础上，以灵敏度、分辨率和动态响应为优化目标，通过目标规划法，构建了系统的多目标优化模型．利用遗传算法进行优化求解，并与序列二次规划法的优化解进行了对比分析，研究结果表明，这2种算法均能成功地求解优化问题，但遗传算法可得到设计者更为满意的多目标有效解．研究工作为进一步利用遗传算法的随机性和潜在并行性进行系统的Pareto多目标优化提供了基础．