一种基于遗传算法的模糊神经网络结构和参数优化

提出一种基于遗传算法的三阶段优化策略。在给定初始参数基础上,利用基于十进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的结构优化,用基于二进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的参数优化。仿真结果表明上述优化策略是有效的。     

基于遗传算法的神经网络结构优化

介绍了遗传算法的基本原理,然后利用遗传算法优化神经网络结构,形成以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络.经验证可知,该算法具有一定的可行性与有效性.     

电液伺服阀结构参数优化

电液伺服阀的动态性能是由液压系统的工况，电液伺服阀的结构参数决定的。为改善电液伺服阀的动态性能，建立了电液伺服阀快速性、稳定性、稳态误差最优控制目标函数。通过Parseval定理，将函数优化问题转化为变量优化问题。选择电液伺服阀的结构参数作为设计变量，以系统稳定性、快速性、稳态误差最小为目标函数，建立电液伺服阀的结构优化模型，通过优化。获得一组最优结构参数．     

一种基于遗传算法的车载边缘计算卸载方案

延迟敏感型和计算密集型车辆应用的出现,给计算资源有限的车联网带来了巨大的挑战。移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)是云计算的一种补充,可以有效解决车辆计算资源有限等问题,但是车辆的高机动性以及中心云距离较远导致数据卸载延迟较大,对卸载效率产生较大影响。现有方案大多对车辆的高机动性以及空闲资源的利用方面考虑不足,因此,文中提出一种基于遗传算法的车载边缘计算卸载方案(Genetic Algorithm-based Vehicle Edge Computing Offloading Scheme, GAVECOS)。在该方案中,考虑了任务车辆周围的本地车辆、路边基站上的边缘服务器和空闲车辆的计算资源来卸载任务,然后提出一个以系统总成本最小为目标的优化问题,并利用遗传算法求解该优化问题。最后通过搭建仿真平台对方案进行了验证。仿真结果显示,在综合考虑系统的时延和能耗这两个因素的情况下,该方案与其他4种方案相比总成本有明显的降低。     

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。     

结构优化设计的猴王遗传算法

该文个体的基因采用实数编码，并利用罚函数法构造适应度。通过对种群中每个个体按适应度的大小排序，复制一部分优良个体，并让最优个体依次与种群中的其他较优个体进行交叉变异遗传计算，使遗传有目的地以每一代中的最优个体为核心展开，使运算可快速收敛到全局最优解。通过对典型结构的计算表明，该文方法简便，计算量小，能够迅速找到目标函数的全局最优解。     

基于遗传算法的多模型对象控制系统参数优化

针对多模型对象控制系统,基于遗传算法对PID控制参数进行寻优,分别建立不同工况下的模型,提出了以不同模型下的ITAE(时间乘以误差绝对值积分)性能指标加权和作为遗传算法目标函数的方法,寻优出一组最佳的PID控制参数,使得该参数在不同的对象模型下均表现出良好的调节品质,具有一定的实用价值。     

基于遗传算法的轴流通风机通流构件参数优化

效率低、噪声大是国产风机的共有缺点,作者以工业过程普遍应用的轴流风机为研究对象,分析建立了轴流风机效率与噪音模型,以此为基础构建了轴流风机通流构件综合设计的目标函数,提出、界定了轮毂比、叶轮外径、叶片数、叶轮强度等约束条件.针对综合目标函数的强非线性、存在离散变量的特点,提出一种高效遗传算法,对一典型型号轴流通风机的通流构件进行了全局优化.理论分析与实验测试结果均表明,通过全局优化设计后,提高了轴流风机的效率,降低了噪音.     

基于遗传算法的摄像机内部参数标定优化方法

基于张正友标定法,提出一种新的基于遗传算法的摄像机内部参数标定优化方法.该方法能矫正传统摄像机标定不可靠的初始化和容易陷入局部最优解而带来的精度损失,提高了摄像机内部参数的标定精度.通过与张正友标定法进行比较,证明了该方法性能稳定,能快速、准确地标定摄像机内部参数.     

基于遗传算法的切削用量优化

在机械加工中,切削用量的优化对于保证加工质量,降低加工成本和提高劳动生产率都具有重要意义。近年来快速发展的遗传算法,对于解决非线性优化问题取得了令人瞩目的成绩。应用遗传算法对切削用量的优化问题进行了研究,提出了一种在进行遗传操作之前对个体进行预先筛选,从而将有约束优化问题变成无约束问题的方法,并通过算例说明了它的有效性。     

一种基于遗传算法的单神经元PID控制器参数优化

文章分析了神经元PID控制器存在的问题,提出了一种用遗传算法对单神经元控制器进行参数寻优,并利用种群数N和交换概率Pc逐次递减的方法来提高计算效率和收敛速度,在搜索空间内获得全局最优点的方法。试验仿真结果表明,基于遗传算法的单神经元PID控制器参数优化方法能获得很好的控制效果。     

Parameter Optimization of Linear Quadratic Controller Based on Genetic Algorithm

The selection of weighting matrix in design of the linear quadratic optimal controller is an important topic in the control theory. In this paper, an approach based on genetic algorithm is presented for selecting the weighting matrix for the optimal controller. Genetic algorithm is adaptive heuristic search algorithm premised on the evolutionary ideas of natural selection and genetic. In this algorithm, the fitness function is used to evaluate individuals and reproductive success varies with fitness. In the design of the linear quadratic optimal controller, the fitness function has relation to the anticipated step response of the system. Not only can the controller designed by this approach meet the demand of the performance indexes of linear quadratic controller, but also satisfy the anticipated step response of close-loop system. The method possesses a higher calculating efficiency and provides technical support for the optimal controller in engineering application. The simulation of a three-order single-input single-output (SISO) system has demonstrated the feasibility and validity of the approach.     

基于混沌优化的量子遗传算法

量子遗传算法是一种高效的并行算法，但它有时会陷入局部极值。混沌优化的遍历性可作为搜索过程中避免陷入局部极小值的一种优化机制，随机性和规律性使它具有丰富的时空动态。所以二者结合可互补。经试探分析，典型函数测试结果表明，混沌优化与量子遗传算法相结合全局寻优效果更佳。     

基于混合遗传算法的随机结构可靠性优化设计

遗传算法（GA）是一种具有随机搜索技术的进化算法,但在运用过程中出现早熟、收敛速度慢、局部搜索能力差的缺点。对遗传算法中的遗传算子进行了改进,提出了遗传算法和最佳矢量法相结合的混合遗传算法,并引入了小生境技术。分析表明,基于小生境的混合遗传算法即发挥了最佳矢量法局部搜索能力强的特点,又结合了遗传算法全局搜索能力强的优点,使收敛性能大大改善,同时小生境技术的使用,避免了优化过程中局部最优解的出现,提高收敛速度。具体算例表明该混合遗传算法是一种高效的结构优化方法。     

基于多目标遗传算法的吸声覆盖层参数优化设计

针对圆柱空腔吸声覆盖层低、高频吸声的机制不同,提出了一种基于多目标遗传算法的吸声覆盖层参数优化设计方法.利用有限元软件ANSYS建立了平面波垂直入射吸声覆盖层的分析模型,并采用多目标遗传算法NSGA-II得到了多目标吸声问题的Pareto最优解集.结果表明：多目标优化设计全面考虑了圆柱空腔吸声覆盖层的低、高频吸声之间的耦合,可按需选择其满意的优化结果;比起仅优化吸声覆盖层的材料属性,考虑材料属性和结构参数的综合优化能够获得更佳的宽频吸声性能.     

利用基因算法实现参数优化的研究

优化问题的实质是搜索空间中寻找一个点，在满足一定的条件下，使其给定的性质指标达以最大值（或最小值），基因算法（ＧＡ）是一种新型的基于遗传学理论，模拟生命进化机制来帝现搜索和优化的算法，该文以一定的目标函数进行了研究，结果表明，该处法能以很大的概率趋于全局最优解。     

基于遗传算法的管材矫直优化

针对管材矫直质量问题,利用单向弯曲的方式,建立了矫直过程的力学模型,提出了优化的目标函数,建立遗传算法模型对矫直工艺参数进行了优化,得出了合理的工艺参数值.将该工艺参数值用于实际加工中,能显著提高管材的矫直质量.     

基于基本遗传算法的PID参数整定

多目标优化问题一直是控制领域的重要研究问题。本文主要利用基本遗传算法来解决其中的参数优化问题。采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数,采用轮盘转的方法提高遗传算法的全局优化能力。最后,通过MATLAB仿真结果表明,根据遗传算法寻优设计的PID控制器比人为的通过调试或经验取得的数据更有说服力,控制效果更好。     

单轨吊专用卸荷溢流阀保压卸荷特性浅析

分析了单轨吊专用卸荷溢流阀的结构特点和工作原理,着重研究了卸荷溢流阀的自动加载和保压卸荷特性。