离散变量桁架结构拓扑优化的杂交算法

为了加快遗传算法的进化过程,提出了遗传算法和拟满应力算法相结合的杂交算法,并将它应用于离散变量桁架结构的拓扑优化问题·在对桁架结构受力分析的基础上,提出一种启发式方法对随机生成的拓扑结构形式作必要修正,以快速产生符合机动性要求的拓扑结构形式·利用遗传算法进行桁架结构拓扑优化,用拟满应力算法进行截面优化,并将截面优化的结果传递给遗传算法作为拓扑优化中遗传操作的根据,这样大大减少单纯用遗传算法进行优化的解空间,从而加快搜索进程·算例的结果表明,该方法用于桁架结构拓扑优化是简单、快速和有效的·     

多群体阶段性杂交遗传算法

借鉴生物遗传学提出了一种多群体阶段性杂交遗传算法。引入相对顺序交叉算子对标准遗传算法进行了改进。为验证该算法的性能，对旅行商问题进行了求解，采用多群体和阶段性杂交的改进策略，并分别和标准遗传算法进行了比较。计算结果表明，该方法能较好地保证个体多样性，并能促进优秀基因型的杂交和遗传，在收敛和鲁棒性方面优于一般的单群体、非杂交算法。另外，将其应用于水电站优化调度也取得了较好的效果。     

网格协同设计环境下基于资源负载均衡策略的任务调度优化模型及其算法

为了解决协同环境中的冲突问题,设计了一种基于现代协同设计系统的网格仿真模型,并结合免疫克隆算法和遗传算法的优点,提出了一种网格任务调度优化模型和遗传克隆负载均衡算法.仿真实验结果表明,这种调度算法有效地实现了资源的负载均衡,克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,可以成功地应用于网格任务调度中.     

基于遗传算法的结构振动主动控制优化方法

在结构振动主动控制的研究中，控制能量是限制其广泛应用的瓶颈。为减少控制系统所需能量，有必要对结构进行优化设计，而传统的优化方法对于振动主动控制系统的优化不太适合。为此，在杂交遗传算法和实代码遗传算法的基础上，开发了一种改进的杂交遗传算法，该算法不仅可以计算含不等式约束的优化问题，而且可以处理含线性等式的优化目标问题。最后给出了计算实例来说明所提方法的有效性。     

基于多Agent的制造网格资源调度新算法

针对在制造网格广域、动态、异构的复杂环境中如何快速准确地发现并调度资源,使QoS达到最佳效果,本文提出了利用移动Agent在制造网格中发现资源的新方法,先用遗传算法对资源信息进行选择,然后将移动Agent作为用户提交任务的载体,携带用户的资源信息在网格环境中利用蚁群算法对资源进行精确查找.设计了资源优选目标,改进了遗传蚁群算法的路径优化策略,在移动Agent查找路径的前半程,采用遗传算法,充分利用遗传算法的快速性、随机性、全局收敛性,求得一个较为精确的解.后半程,将遗传算法过渡到蚁群优化算法,利用蚁群算法的并行性、正反馈性、求精确解效率高的特点,求得最终结果.经仿真实验证明此算法可以获得很好的收敛速度和精确解.     

遗传算法结合改进前向神经网络进行叶轮设计

为加速遗传算法的进化过程和缩短其进化周期，探讨了将遗传算法融合神经网络进行离心叶轮形状优化设计的方法，即应用神经网格替代有限元法来完成结构优化设计中的静应力分析任务．同时，提出一种改进的前向反馈神经网络(BP算法)，在训练过程中，学习率和动量项依据输出的均方差自适应调整，来加快网络训练速度和改善收敛性．采用混合神经网络的遗传算法对某离心压缩机叶轮进行优化设计，结果表明优化设计时间可缩短至单纯采用遗传算法的几十分之一，同时也验证了该方法的有效性和可行的。     

模拟退火算法在钢桁架优化设计中的应用

将模拟退火算法应用于桁架结构离散变量优化问题,提出新的用于离散变量的退火邻域结构,进行了三杆和十杆桁架结构模拟退火算法优化计算,并与遗传算法和传统优化设计方法的优化结果进行了比较.结果表明模拟退火算法对桁架结构离散变量的优化问题更加有效,且新的邻域结构加快了算法的收敛速度,提高了算法的稳定性和有效性.     

统计公差分析与综合的数论序贯优化方法

当前统计公差分析与综合中常采用遗传算法对装配件中各零件公差进行优化,以平平衡产品成本与合格率的比例。利用遗传算法进行优化虽然可以获得全局最优解,但计算量过大。文中提出利用基于数论网络点集的数论序贯优化算法进行公差优化。与Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ方法产生的随机点集相比,数论网格点集的分布更为均匀,实例计算结果表明：序贯优化算法在保证获得全局最优解的同时,还显著地降低了计算量,计算量为遗传算法的１／５或     

基于自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法

采用自适应遗传算法来确定标准遗传算法的杂交率和变异率,尤其对变异率的调整,使其不但能根据个体适应值的大小进行自适应修正,而且能随进化状态的改变而改变,从而增强了算法摆脱局部最优解的能力.同时引入模拟退火思想,通过对标准遗传算法接受算子的退火处理,使其在搜索过程中除了接受优化解以外还以Metropolis准则接受恶化解,提高了种群的多样性,有效地增强了全局寻优能力.通过对适应值函数的退火拉伸,调整了进化前后期的适应值差异,从而加速了寻优过程.最终以形成的自适应模拟退火遗传算法进行船舶管路的三维布局优化,仿真实验表明,该算法不但加快了寻优速度,而且与标准遗传算法相比全局收敛率提高了近30%.     

资源优化模型及遗传算法

在网络计划中提出了资源优化问题,并建立了资源优化数学模型.同时,指出现代优化算法是求解资源优化模型的主要算法,并使用遗传算法对资源优化模型进行求解.此遗传算法与传统的遗传算法有所不同,第一是根据资源优化过程的特点设计的独特的杂交概率和变异概率,可以既尽快获得最佳模式又扩大搜索范围,避免早熟现象的发生;第二是引进了检查和修复算子以保证杂交和变异的子代满足可行性的要求;最后给出了算例以验证算法的有效性和正确性.     

基于脑模型联接控制器的车间布局多目标优化技术研究

该文根据车间物流费用和车间面积2个优化目标，建立车间设备布局多目标优化模型。并根据车间布局优化特点，设计了基于脑模型联接控制器的混合遗传算法对该模型进行求解。该算法具有自学习和自适应的特点。最后给出算例，通过对仿真结果的分析，证明该文所提算法能解决提出的问题。     

混合遗传算法在随机规划问题中的应用

以含有机会约束的生产管理动态规划问题为例,基于随机模拟技术的混合遗传算法实现最优化决策,构造了数学模型。采用ＶＢ编辑,计算机模拟结果显示该模型能很好解决生产过程中的最优化决策问题,它是简单的基于二进制编码的遗传算法所不能解决的。该算法具有很高的鲁棒性,避免了在局部最优解附近徘徊,且因为随机规划问题要求许多数学知识,而算法本身并不要求对优化问题的性质作一些深入的数学分析,从而对那些不太熟悉数学理论和     

基于正交设计法的遗传算法

将正交设计法和遗传算法相结合，既保留了遗传算法本身的优点，又可以较好地解决遗传算法在达到全局最优解前收敛慢的问题。该算法能有效地求解函数优化问题。     

基于遗传算法的一种自动聚类方法

遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)是一类模拟生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)而形成的一种最适应全局优化概率搜索算法。针对常规动态聚类方法对初始聚类中心的敏感性以及聚类结果与样本输入次序有关等问题,本文提出了一种基于GA的动态聚类方法,并将它应用到数据库的数据分析中。计算结果表明,该方法是一个具有全局最优解的动态聚类方法,其结果明显好于K-均值聚类算法。     

PSO和GA的混合算法解分形插值反演问题

在分形插值拟合反演问题中，垂直比例因子的选取将影响到插值拟合的精度，提出了一种整合粒子群优化算法和遗传算法选择和交叉操作的混合算法（HPSOCS）来求分形插值的逆问题最优解，通过混合算法对weierstrass函数进行实验仿真并与粒子群优化算法比较，结果表明混合算法具有更好的优化性能，实现了分形插值函数与实际函数的更好拟合．     

多目标优化的遗传算法及其实现

遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,在优化方法中具有独特的优越性,有着非常重要的理论意义和广泛的应用领域．多目标优化问题求解已成为遗传算法的一个重要研究方向,而基于Pareto最优概念的多目标遗传算法则是当前遗传算法的研究热点．本文对遗传算法的理论基础进行分析,包括模式定理等,讨论用遗传算法来解决多目标优化问题的方法并给出其实现,介绍遗传算法的各种改进措施,并指出遗传算法的发展动向．     

基于相似度的可变编码长度遗传算法

遗传算法是基于生物进化原理的普适性全局优化算法。分析了编码长度对遗传算法的影响，提出相似度的概念以评价交叉操作的效率，并提出一种基于相似度的可变编码长度的遗传算法。改进方法不仅具有以任意精度达到全局最优值的能力，而且可以显著提高遗传算法的效率。测试函数的应用证明了改进算法的有效性。     

遗传算法在内燃机凸轮优化设计中的应用

引入一种基于自然选择和自然遗传学机理的全局搜索算法———遗传算法 ,并对基于遗传算法的优化过程进行了全面和简要的说明 ,同时根据内燃机凸轮优化设计的特点和难点 ,提出了基于遗传算法的凸轮优化设计方法 ,对遗传算法用于内燃机中的可能性进行了研究 .数值计算实例表明 :遗传算法用于内燃机的凸轮优化设计可获得比较满意的参数优化设计结果 ;与传统的优化方法相比 ,遗传算法具有一定的优越性     

基于自适应遗传算法的单层球面网壳优化分析

采用改进的自适应遗传算法来解决单层球面网壳结构构件截面优化问题,并采用VC 语言编写了相应的自适应遗传算法和有限元计算程序,可以实现单层球面网壳结构的自动优化设计。设计了不同类型、跨度和矢跨比的网壳优化算例,以检验基于自适应遗传算法的单层球面网壳的优化效果,结果表明基于自适应遗传算法思想而编制的优化程序原理简单,容易收敛,结果可靠,优化效果良好。     

基于GATS算法的城市交通网优化问题研究

遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ 算法是求解大规模任意目标函数优化问题的强有力工具,二者各有优势,又都存在不足,本文根据香港城市交通网优化问题的特点及遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ 算法自身的优势与不足,提出一种将二者混合使用的求解网络优化问题的算法．这是第一次将遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ 算法应用于实际的网络设计问题．最后用香港２００６ 年规划数据进行实例研究．