基于混合遗传算法的建筑结构优化设计

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点·算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法·     

基于遗传算法的圆环板的优化设计

利用阶梯折算法,由传递矩阵导出变厚度圆环板平衡问题的初参数解的显式表达式,将圆环板的优化设计转化为极小化目标函数的非线性规划问题.用一种离散变量结构优化设计的单向搜索法与标准遗传算法结合的混合遗传算法求解该优化问题,发挥了单向搜索法局部搜索能力强、高效省时和遗传算法全局性好的优点.对典型问题的计算表明,该方法能解决受强度、刚度和几何等约束的离散变量结构优化设计问题,并具有编制程序方便、收敛快和精度高的优越性.     

基于离散变量自适应遗传算法的改进

在自适应遗传算法中交叉算子和变异算子随着其适应度变化自动改变其值,从而影响遗传进化的过程,但算法在进化初期对遗传操作的效果并不明显。本文针对离散变量的特征,通过计算个体间的离散程度,判断种群的进化程度,根据不同的进化时期自适应调整交叉概率和变异概率,使得种群的交叉和变异配合进行,有效地解决了离散变量在进化初期容易陷入局部寻优的问题。实验结果表明,算法经改进后,其全局收敛的可靠性增加并加快了收敛的速度。     

改进混合遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

针对遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等缺点,提出引入转基因算子与单亲遗传算子,同时提出一种离散变量结构优化设计的三等分割算法,通过与遗传算法相结合并运用到初始群体形成和进化过程中,使两种算法既可相互独立地运算,又可彼此相互协调、共同作用．根据工程实际,充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立离散变量结构优化模型．各种算法的优化结果对比表明,改进混合遗传算法具有省时、高效、局部搜索能力强和全局性好的特点。     

混合变量多目标优化设计的Pareto遗传算法实现

提出了一种用Ｐａｒｅｔｏ遗传算法来实施的带约束的多目标混合变量的优化方法。得到Ｐａｒｅｔｏ最优解集,决策者从中可选出满足设计需要的解。该算法包括６个基本算子：选择、变异、交叉、离散变量圆整算子、小生境、Ｐａｒｅｔｏ集合过滤器。建立了用于多目标优化的适应度函数,使用模糊罚函数法法将带约束的多目标优化问题转换为无约束优化问题,同时提出了处理混合变量多目标优化问题中离散变量的方法。最后用算例说明了该方法     

一种改进的遗传算法在智能组卷上的应用

提出一种基于改进遗传算法的新算法.新算法从问题解的实数串集开始搜索,计算种群中个体的适应度,确定适应度函数,改进交叉算法和变异算子,实现最优解输出.实验表明,采用新算法组成的试卷能较好地满足试卷各项指标的要求,加速向最优解收敛,此算法也为解决多目标约束优化问题提供了新思路.     

基于改进自适应遗传算法的层合板铺层顺序优化方法

针对复合材料层合板的铺层顺序优化,设计随适应度自适应变化的变异算子和交叉算子,提出了一种改进的自适应遗传算法。通过铺层顺序优化算例证明:与标准遗传算法相比,改进的自适应遗传算法在组合优化方面具有更好的稳定性、收敛性和运行效率。针对不同的设计变量个数,变异算子和交叉算子应选取不同的参数;当设计变量较多时,自适应遗传算法选取P_(c1)=0.9,P_(c2)=0.6,P_(m1)=0.19,P_(m2)=0.01具有更优的收敛效率。     

改进的遗传算法在型钢桁架结构拟满应力优化设计中的应用研究

将遗传算法应用于型钢桁架的拟满应力优化设计中,为改进传统遗传算法优化计算过程中结构重分析次数太多、搜索效率不高的缺点,运用并列选择技术对传统的遗传算法进行了改进.把型钢桁架的满应力优化设计看作是一个多目标优化问题,同时把离散变量的满应力优化设计与改进的遗传算法相结合,充分考虑受压杆件的稳定性,建立以各杆应力比最大为优化目标的适应值函数,根据工程实际充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了型钢桁架结构的优化模型,大大提高了优化运算效率.算例结果表明,改进的遗传算法收敛快、精度高,应用于离散变量结构优化设计是有效的.     

离散变量结构优化设计的混沌遗传算法

利用混沌搜索的遍历性、随机性、规律性等特点，提出了一种求解离散变量结构优化设计的混沌搜索方法；将混沌搜索技术嵌入遗传算法，与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法一混沌遗传算法；通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件，使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明，该方法有效地克服了基本遗传算法中的“早熟”现象，并具有更快的收敛速度。     

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。     

结构优化设计中的组合遗传算法

针对标准遗传算法存在的早熟收敛、随机振荡和收敛速度慢等缺陷,采取改进措施.利用混沌序列的随机遍历性生成初始种群,并把相对差商算法的优化解加入到初始种群中,改善初始种群的性能.采用适应度的指数尺度变换改进传统的适应度评价函数.相对差商算法局部搜索能力强,而遗传算法具有较强的全局搜索性,发挥两者的优势,提出组合遗传算法.把相对差商算法作为一个与选择、交叉、变异平行的遗传算子嵌入到改进遗传算法中,提高局部寻优能力,防止早熟收敛.通过十杆平面桁架的数值算例来验证组合遗传算法应用的可行性和有效性,组合遗传算法的优化结果也远好于标准遗传算法和改进遗传算法.     

一种免疫遗传算法研究及应用

为克服标准遗传算法(SGA)搜索效率低、收敛速度慢等缺陷,文章提出了一种免疫遗传算法(IGA),即在父代优秀个体群的基础上叠加一个服从正态分布的随机变量来产生子代个体,以此综合体现父代优秀个体的遗传性和免疫性。研究表明,IGA对SGA的改进是有效且可行的,显示出稳健的全局优化、计算量少和求解精度高等特点,具有较高的应用价值。     

求解柔性作业车间调度问题的免疫遗传算法

通过对柔性作业车间调度问题(FJSP)进行分析,借鉴生物免疫机理提出一种求解柔性作业车间调度问题的免疫遗传算法(IGA).该算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,通过抽取疫苗和接种疫苗等免疫机制,有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的不足,显著提高了基本遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度.仿真实例表明,免疫遗传算法能有效解决柔性作业车间调度问题.     

采用混合遗传算法的建筑结构优化设计

根据工程实际，充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求，建立了建筑结构优化模型。并提出一种离散变毓结构优化设计的进退搜索算法与标准遗传算法结合成混合遗传算法，既发挥了进退搜索算法高效、局部搜索能力强的特点，又发挥了遗传算法全局性好的特点。算例结果表明，这种混合遗传算法收敛快、精度高，优于标准遗传算法和进退搜索算法：是兼二者之长，弃二者之短的高效的理想优化方法，可以直接用于多种建筑结构的优化设计。     

求解单级多资源约束生产批量计划问题的免疫遗传算法

通过对单级多资源约束生产批量计划问题(SLCLSP)模型进行分析,提出了基于免疫遗传算法(IGA)求解该问题的方法.此算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,大大提高了算法的群体多样性.实验结果表明,免疫遗传算法可有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的缺点,具有很好的全局收敛能力,使全局收敛性及收敛速度两方面均得到提高,能有效解决SLCLSP问题.     

应用改进遗传算法的电力变压器优化设计

为了提高遗传算法在电力变压器优化设计中获得全局最优解的能力，对传统遗传算法的编码方案、遗传算子以及约束条件、适应值函数等方面进行改进研究，提出了一种改进遗传算法，并应用经典数学函数进行验证，结果表明改进遗传算法具有较高的寻优效率。在此基础上提出了适应于求解多目标优化的改进遗传算法，并将改进遗传算法首次应用于S9系列电力变压器的单目标和双目标的优化设计中。应用实例表明，文中提出的改进遗传算法（IGA）具有更强的全局寻优能力和更高的求解精度，对电力变压器的优化设计效果明显。     

离散变量结构优化设计的混合遗传算法

针对离散复合形法提出了一种新的初始点产生办法，并基于满应力思想，对离散复合形法进一步做了改进，提高了离散复合形法的局部寻优能力，从而构造了一种改进的离散复合形法用于离散变量结构优化设计；对基本遗传算法运用Hamming距离控制种群的个体差异；在适应度计算过程中加入判定因子来减少结构重分析次数：在遗传操作中。对交叉和变异操作做了改进．并把复合形算子嵌入到复制操作中，从而建立了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法。算例表明这种混合遗传算法优于基本遗传算法和改进的复合形法，是可行和有效的。