遗传优化算法及含有模糊目标和模糊约束的机械优化设计

针对机械工程中的非线性约束优化的工程问题 ,提出了一种新的遗传算法。该方法在遗传算法中通过去掉等式约束、构造浮点型编码向量、精心设计动态遗传及变异算子等改造操作 ,较大地提高了寻优效率和寻优能力 ,并用Matlab语言开发了相应软件。对设计的算法与一般遗传算法、变尺度法以及随机搜索方法进行算例比较。对于含有模糊目标和模糊约束冗余系统可靠性优化设计问题 ,通过定义隶属函数 ,把问题转化为清晰的普通优化问题利用改进的算法求解 ,以提高求解的精度和可靠性     

模糊约束网络在机床产品协同设计冲突检测中的应用

分析了机床产品协同设计中约束的内涵和特点,并用EXPRESS-G图描绘了约束网络的结构模型.将机床产品协同设计中的约束分为硬约束和软约束,从数学上给出模糊约束和模糊约束满足问题的定义.采用遗传算法作为协同设计过程中模糊约束满足问题的求解方法,在遗传算法的运行过程中对软硬约束分别进行了不同的技巧处理,遗传算法利用硬约束通过前向检查算法随机产生几何可行初始群体来限制设计空间,并给出遗传算法的具体实现过程.提出了基于模糊约束网络的冲突检测系统的体系结构,并对原型系统进行开发.最后,以某车床传动轴的设计为例验证了约束在协同设计冲突检测中的应用.     

伙伴挑选中的模糊可靠性优化模型

研究了伙伴挑选中的模糊可靠性优化问题,并设计了带有模糊约束和模糊目标的可靠性优化模型,利用隶属度定义将模糊优化模型进行清晰化处理·并设计了遗传算法进行了模型求解·大量实例计算表明了模型和算法的可行性和有效性     

具有模糊变量和模糊约束的模糊线性规划问题

提出一类具有模糊变量和模糊约束的模糊线性规划问题,给出了求解的算法步骤,得到了原问题的模糊最优解．     

一种求解约束函数优化问题的遗传算法

遗传算子和种群更新策略在遗传算法全局寻优过程中发挥着重要作用，通过多父体杂交算子使产生的后代更具多样性和采用最小代数代沟种群替换模型有效地均衡算法对问题解空间的探索和开发能力提高算法的性能，给出了一种求解约束函数优化问题的遗传算法。对两个典型约束函数优化问题进行了数值实验，实验结果表明了该算法的有效性和稳健性。     

一种基于遗传算法的模糊聚类

对模糊c均值聚类算法（FCM算法）进行了讨论，说明FCM算法一般得不到全局最优分类，因此结合FCM算法提出了用遗传算法进行寻优求解，从而将遗传算法用于模糊聚类分析，最后的实例表明，遗传算法在处理多样本、多属性、多类别问题时，是一种有效的方法。     

一类模糊运输问题及其混合智能算法

研究了一类更加贴近于现实生活的模糊环境下的运输问题，即需求量和供应量均为模糊变量的运输问题．并借鉴针对模糊环境中的优化问题提出的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思想，建立了模糊运输问题的数学模型．此外，考虑到模型涉及大量具有复杂性和多样性的模糊变量，设计了一种混合智能算法，即基于模糊模拟的遗传算法来求解模型的近似最优解．最后，数值例子表明算法的有效性和可行性．     

基于退火不可行度的约束优化问题遗传算法

传统的遗传算法在求解带约束的数值优化问题时，主要采用罚函数法．本文针对罚函数法在实际应用中的困难和不足，提出了基于退火不可行度的遗传算法来处理各类约束优化问题．仿真结果表明该方法是一种有效的约束问题寻优算法．     

基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法

 针对一般直觉模糊C均值聚类算法在寻优过程中易陷入局部最优解的问题,利用遗传算法具备全局寻优的优点,提出了一种基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法。在该算法中聚类中心为直觉模糊数,这使得遗传过程中个体信息变得复杂,进而增大了约束问题的处理难度。本文对产生的个体采用适时分段的归一化方法,很好地解决了该问题。仿真结果表明该算法所得聚类结果不仅准确而且更为细致。     

模糊专家系统中约束最优化问题求解

介绍了简化模糊推理方法,在此基础上提出了求解模糊专家系统中约束最优化问题的一般方法,通过对模糊约束最优化问题的实例研究,讨论了该方法求解不同问题的适应性。这为建造模糊专家系统提供了一个十分有用的工具。     

基于模糊遗传算法的水轮机调速器参数优化

针对目前使用遗传算法优化水轮机调速器参数存在寻优效率较低这一问题，提出了一种用模糊遗传算法优化水轮机调速器参数的新方法。通过引入自适应变化的变异概率和交叉概率，改善了遗传算法的寻优效率，并提出了分段加权的目标函数以改善水轮机调速器的反冲影响。仿真结果表明，模糊遗传算法寻优效率较简单遗传算法有了大幅提高，具有很强的鲁棒性。     

一类应急物资筹集问题的模糊机会约束模型

为提高应急物资筹集的有效性,提出了一种新的应急物资筹集决策模型和算法.建立了紧急市场采购条件下应急物资筹集决策模糊优化模型,给出了与其等价的模糊机会约束规划模型,提出了参数为三角模糊数时模型的确定化转化方法,并设计了基于模糊模拟的模型智能算法,该算法能够有效处理复杂的模糊机会约束规划问题,最后通过算例说明了该方法的有效性.     

关联运输调度问题的模糊机会约束规划模型

提出了针对多车场多车型的关联运输调度问题(Multiple-depot and Heterogeneous-vehicle Incident Vehicle Routing Problem)的模糊机会约束规划模型,将问题模型中各个客户的需求量及各供货点库存看成是模糊参数,讨论了如何处理模糊目标函数,并讨论了改进的遗传算法和免疫克隆选择算法,比较其优劣。实验证明,对于求解该模型,免疫克隆选择算法能够快速收敛于全局最优解,优于改进的遗传算法,能有效地解决关联运输调度问题。     

基于中心定位算子遗传算法的模糊聚类方法

针对聚类算法易陷入局部优化的缺点,将中心定位算子遗传算法与模糊聚类方法结合,通过遗传算法的全局寻优特点弥补聚类算法的不足。算法对样本进行降维预处理,提高了算法的效率和准确性。     

模糊遗传算法在机器调动问题运用

单机器调度问题是研究工件在多道工序进行加工的加工活动排序的组合最优化问题.由于调度问题中绝大多数属于NP难类问题,不存在有效的最优求解算法.针对用智能优化算法-遗传算法求解单机器调度问题中交叉率和变异率难以确定的问题,设计了一种模糊算法以便自动确定交叉率和变异率.通过数值实验,嵌入模糊规则的遗传算法比简单的遗传算法要好,说明在实际生产中,此算法具有强大的发展前途.     

生产调度问题的模糊满意优化

研究了生产调度的模糊多目标优化问题．分析了生产调度问题中的优化目标和系统约束的模糊性，分别定义了其模糊满意度，形成了一类具有模糊目标和模糊约束的多目标优化模型，运用模糊优化算法进行求解，对一算例进行了仿真研究，验证了该算法的有效性。     

模糊优化相对增量比准则摄动梯度投影算法

首先根据非线性规划最优解的ＫＴ条件，给出一种含参数不等式约束的非线性规划最优解的存在条件，建立相对增量比与较优解的概念，应用摄动梯度投影方法，针对工程优化设计中具有模糊约束非线性规划的模糊优化问题，构造了一种相对增量比准则摄动梯度投影的普通优化算法，为求解模糊优化问题提供了一种新的途径。     

基于模糊遗传算法的机组组合问题的求解

为求解机组组合问题,提出一种模糊优化与遗传算法紧密结合的新的模糊遗传算法.通过建立模糊推理规则,对交叉率和变异率进行模糊控制,从而提高了收敛速度,避免了不成熟收敛.将该模糊遗传算法应用于一工程算例中求解机组组合问题,与传统遗传算法相比,在同样的种群规模和终止准则下,采用该算法的收敛迭代次数减少,减幅最大达122次,而每次迭代计算时间最多仅增加约0.01 s;优化组合的发电成本减小,减幅最大时达总发电成本的0.73%.     

基于六模糊控制器的自适应遗传算法

为了提高遗传算法对满意解的搜索和优化能力，采用基于模糊逻辑的自适应控制策略，提出了一种符号编码的自适应遗传算法。该算法可自动均衡搜索和优化关系，采用6个模糊控制器实现对选择、交叉、变异操作的动态参数组合控制。试验和理论分析表明，六模糊控制器的组合控制方式可以综合两模糊控制器或三模糊控制器独立控制的性能。对旅行商(TSP：Traveling Salesman Problem)问题的求解结果表明：该算法在解决类似于TSP的组合优化问题时，具有比标准遗传算法更好的性能。     

基于模糊优化设计的内燃机气门弹簧的优化设计

为了能够提高内燃机气门弹簧优化设计的可靠性,提高其使用性能,深入地分析了模糊优化设计在其中的应用。首先,建立了气门弹簧模糊优化设计的数学模型;其次,分析了模糊约束的非模糊化处理方法;然后,探讨了模糊优化求解过程;最后,通过算例分析验证了该方法的有效性。