基于遗传算法扶梯驱动机模糊可靠性优化设计

应用啮合理论和模糊可靠性优化理论，以自动扶梯驱动机主传动机构中蜗杆传动的效率及中心距为目标函数，选取必要的设计参数，并使用改进的遗传算法，对驱动机中的蜗杆传动进行模糊可靠性优化设计．结果表明，该算法具有较强的全局收敛性，且收敛速度和稳定性有所提高，与传统设计方法相比，蜗杆减速器的中心距下降了30．4％，蜗杆的相对滑动速度下降了10．12％，综合曲率半径增大了17．34％．     

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     

基于遗传-模糊算法的开关磁阻电机位置计算

采用智能方法实现开关磁阻电机的非线性建模及转子位置的精确估算．根据实验测得的开关磁阻电机定子电流、绕组电感和转子位置，得到开关磁阻电动机非线性特性．利用比特性得到模糊规则，实现开关磁阻电机的模糊建模；在此基础上，分别利用神经网络的学习和遗传算法全局优化算法，实现了精确和最优模糊建模．该方法可以实现转子位置的精确估计并具有一定鲁棒性和可靠性，可取代直接的位置传感器．利用智能建模可以避免非线性系统建模的复杂性．仿真结果证明了建模的有效性．     

遗传算法对模糊控制的优化及其应用

为了使模糊控制器具有自学习能力,本文将遗传算法与模糊控制相结合,提出了使用遗传算法对模糊子集进行划分的优化方法,并根据模糊控制的特点,给出了改进的编码方法和交叉算子,加快了算法的收敛速度．应用该方法对锅炉过热汽温进行了仿真研究,结果表明本文提出的基于遗传算法的模糊控制优化方法是很有效的．     

基于模糊理论和遗传算法的航空齿轮可靠性优化设计

该文运用模糊理论,建立全面考虑设计变量模糊性和随机性的数学模型,并针对设计变量的多样性,采用实值编码自适应遗传算法对航空齿轮进行可靠性优化.结果表明,基于模糊理论和遗传算法的优化方法能找到更符合工程实际的优化解.     

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．     

分层遗传算法在DC/DC变换器中的应用

DC／DC变换器为强非线性、时变及不确定系统．由于其自身的特点，使得DC／DC变换器的控制研究工作比较困难．文中提出一种用遗传算法优化的模糊控制器，控制DC／DC变换器．对传统的遗传算法进行改进．使之优化能力更好．由仿真和实际试验证明，经过改进的遗传算法优化的模糊控制器，对DC／DC变换器的控制效果更显著，动态特性和静态特性都得到进一步改善．同时说明所介绍的自适应遗传算法的寻优能力更好，收敛速度也更快．     

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。     

一种灰度图象的自适应分割算法

利用遗传算法的高效搜索性能和模糊集合理论能较好地描述问题的模糊性和随机性，提出了基于遗传算法的最大模糊熵快速分割算法，将遗传算法和模糊集合理论结合起来应用于灰度图象单闽值和多阈值分割．实验结果证明该方法有效地实现了快速分割，并具有较好的鲁棒性．     

遗传退火进化算法在背包问题中的应用

从增强算法收敛性和减少参数依赖性的角度出发，提出应用遗传退火进化算法求解背包问题，遗传退火进化算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点，并有效地克服了各自的弱点，使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性．阐明了用该算法求解背包问题的具体实现过程，并通过实际数值计算和结果比较表明，该算法优于遗传算法和模拟退火算法．     

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     

舰船通道布置方案的直觉模糊多属性群决策方法

基于人工蜂群(ABC)算法的直觉模糊多属性群决策方法对舰船通道布置方案进行了决策优选.分析了舰船通道布置的影响因素,提出了通道布置评价的指标体系.建立了适应于直觉模糊判断矩阵一致性调整的优化模型,并引入ABC算法对模型进行了求解,形成了一种新的直觉模糊多属性群决策一致性修正方法,该方法不需要决策专家反复协商来使专家决策结果达到可接受的一致性,提高了决策效率.通过舰船通道布置方案评价的具体实例,验证了该决策方法的可靠性和合理性.     

模糊多目标可靠性优化设计的遗传算法

给出模糊多目标可靠性优化设计的一个遗传算法.该方法利用模糊集隶属函数的特性将各子目标函数模糊化处理为能够反映各子目标相对重要程度,具有加权指数的协调满意度函数形式;通过加权函数将各子目标的协调满意度函数综合成统一的单目标优化模型,用遗传算法求解模型.通过实例验证该方法的有效性.     

求解大规模可靠性问题的改进差分进化算法

针对差分进化算法典型变异算子的局限,设计了全局加速的变异算子,进而提出全局加速的自适应改进算法.新变异算子能够均衡全局搜索与局部搜索,提高寻优效率.根据差分向量与整个种群分布范围的关系,有针对性的设定变异率值,减缓搜索范围缩小的趋势,保持较高的种群多样性.采用两区间选择策略,通过学习和比较自适应地调整交叉率,使其满足进化搜索的需要,同时提高算法的通用性.将改进算法应用于大规模可靠性问题中,实验结果表明,改进算法在解决大规模系统可靠性问题时具有更好的寻优效果.     

一种改进细菌觅食算法的模糊控制规则库设计

模糊控制规则库的建立决定了模糊控制系统的性能,而在能源生产、机器人控制等领域中对控制精度要求越来越高,使得常规的模糊控制规则库建立方法有时不再适用。为此,提出一种新型的基于集群智能算法的改进细菌觅食算法IBFO(improved bacterial foraging optimization)来改进规则库的建立过程,剖析了依据人工经验归纳来制定模糊规则库的不完善性,描述了对改进型的模糊控制系统的构建步骤,优化了改进型TSK(takagi-suegeno-kang)模糊系统C-ATSKFS(constant-ameliorative TSK fuzzy system)规则库的高斯隶属函数参数。通过与现有的规则库建立方法相比对,可知改进算法能有效地提高模糊控制系统的识别精度。MATLAB仿真结果表明:提出的新型细菌觅食算法对模糊控制规则库的建立具有较高的实用价值。     

改进混沌优化及其在非线性约束优化问题中的应用

:研究一种比较新颖的优化方法——混沌优化 ,并在此基础上提出改进的混沌优化 .它利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性跳出局部最优点 ,并在局部搜索空间经过线性搜索提高解的搜索速度和精度 ,通过结合精确不可微罚函数以用于求解非线性约束优化问题 .仿真结果表明 ,与已有的直接搜索方法相比 ,该算法简单 ,容易实现 ,求解精度、收敛速度和可靠性较高 ,满足约束的效果较好 ,是解决优化问题的有效方法     

基于系统可靠度的预应力空间网格结构优化

为降低预应力空间网格结构系统优化分析的复杂度，提出一种利用改进的遗传算法进行结构系统可靠度约束下的最小质量优化设计的方法。该方法将系统可靠度作为结构优化控制参数，采用分枝限界法判定系统的主要失效模式，应用PNET法计算系统的可靠度。算例分析表明，该方法得到的最优个体质量相对于最佳矢量型法降低了2．82％。该方法合理有效，具有工程应用价值。     

机械系统可靠性分配的模糊优化方法

本文指出，串联系统可靠性的优化分配受到很多因素的影响，本质上是一个模糊优化问题。针对这一实际情况，本文提出了串联系统可靠度的模糊优化分配方法，并以给定各种资源数量约束条件下的串联系统可靠度优化分配为例加以讨论     

串联系统可靠性模糊优化

大多数系统或其子系统都属于串联系统，串联系统可靠性的优化分配受到很多因素的影响，本质上是一个模糊优化问题，针对这一实际情况，在分析串联系统可靠度计算方法的基础上，建立了串联系统模糊优化数学模型，讨论了该模型的求解方法，提出了串联系统可靠度的模糊优化分配，给定各种资源数量约束条件下的串联系统可靠性优化分配，在系统可靠性优化分配中，当考虑资源限制的模糊性时，为决策者提供了更多决策信息和更灵活的决策余地。