基于递阶遗传算法的模糊系统优化设计

给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法, 在该算法中对每个染色体都采用递阶编码, 并提出一种改进的交叉算子, 可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数. 算法中采用双目标函数作为适应度函数对模糊神经网络模型的精确度和复杂性进行估价, 且对应一个实际问题, 可以通过调整适应度函数的参数值确定所需模糊神经网络模型的精确度和复杂性之间的比例, 从而生成一个适当的模糊神经网络模型. 模拟实验结果验证了该算法的有效性.     

基于MATLAB的铝合金车轮花键套优化设计

运用MATLAB中的优化算法,实现铝合金车轮花键套的尺寸优化设计。证明了在强度满足的情况下可以减小花键套的最小牙齿宽度、花键齿侧面工作高度的取值。并且通过数据分析得出了花键齿侧面工作高度从h=6 mm起,花键齿侧面工作高度对花键套牙齿体积的影响要大于最小牙齿宽度。优化结果同时表明采用MATLAB算法求解优化设计问题,不仅算法可靠有效,而且编写程序比较简单,设计效率也能够得到提高。     

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.     

基于遗传算法的模糊逻辑控制器优化设计

设计了一种新的用于模糊逻辑控制器优化的遗传算法，实现了模糊逻辑控制器参数和结构的同步快速优化。该算法对经典的简单遗传算法进行了改良，设计了一种带区间限制的十进制编码方案，实现了模糊控制器隶属度函数和控制规则的联合编码；并设计了受限分步一致交叉和变异算子，改进了经典赌轮选择法,避免了病态个体产生，加快了收敛速度。通过对典型的一阶和二阶工业对象控制器优化的仿真研究表明，相对于一般的遗传算法，该算法在群体规模较小（20或40）的情况下，能够在20代左右快速收敛到理想结果，并且在进化过程中很少产生病态个体，因此能够在小群体规模下，实现模糊控制器参数和结构的快速同步优化。     

基于遗传算法的双闭环系统模糊优化设计

提出一种基于遗传算法的直流双闭环调速系统参数优化设计方法,根据工程技术的要求,选用速度超调量和过渡时间作为参数优化性能指标,将该指标用模糊隶属度函数归一化,再加权平均形成系统优化模型的目标函数。采用计算机数值计算方法,通过仿真获得系统对应参数的动力响应曲线及其性能指标。最后以工程设计的参数为搜索范围,以速度调节器和电流调节器的参数为染色体中的基因,通过遗传算法在搜索范围中优化这些基因,获得优化解,     

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。     

基于模糊模拟的实数遗传算法及其应用研究

针对模糊模拟在模糊优化问题中存在的计算量大、易收敛到次优解等缺点, 将实数遗传算法与模糊模拟相结合, 提出一种基于模糊模拟实数遗传算法的优化算法。该算法充分利用了实数遗传算法的全局搜索能力和鲁棒性强等优点,从而能较快地得到最优解或准最优解。仿真实例表明了该算法的有效性。     

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％．     

基于遗传算法优化的模糊PID控制研究及其仿真

提出了一种基于遗传算法优化的模糊PID控制系统：采用遗传算法优化模糊控制中的隶属函数和控制规则,进一步完善了模糊PID控制器的性能,提高了系统的控制精度。并对优化后的模糊控制器进行了Matlab仿真研究,结果表明：经过优化后的控制器明显地改善了控制系统的动态性能,能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。     

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.     

一种可用于城市人居环境质量评价的基于神经网络的遗传算法

试图在已有研究的基础上,综合考虑城市人居环境的内涵,在国内首次将遗传算法全局寻优和BP 神经网络局部寻优相结合的改进神经网络模型应用在人居环境评价中,并对中国35个主要城市人居环境质量进行定量判定,揭示城市人居环境现状及各城市在国内人居环境中的相对水平.结果表明该模型取得了令人满意的结果,是一种有效的评价方法.     

一种基于遗传算法的航迹优化方法

目的设计优化一类巡航导弹航迹,且航迹满足避开地空导弹、高炮、歼击机群、电磁脉冲等火力单元和地形地物障碍,并且满足航迹路径长度短、耗油量少等约束条件。方法利用遗传算法进行优化,对遗传算法的交叉操作进行改进。结果提出了一种巡航导弹航迹优化算法和一个航迹规划代价评判模型。结论经仿真实验证明该方法典型性强,处理的信息量小,实时性也较好, 具有一定的理论和使用价值。     

基于遗传算法的电动代步车用轮毂电机优化设计

 建立了电动代步车轮毂电机优化设计的数学模型,介绍了遗传算法在该轮毂电机优化设计的应用.在对电动代步车轮毂电机进行研究的基础上,针对轮毂电机设计的特点,对轮毂电机的优化设计进行了详细的研究与探讨.优化结果表明,无论是在性能、成本还是质量,电机都得到了改善,满足了产品对驱动电机的使用要求.     

基于附加隐性遗传效应遗传算法的约束优化问题研究

遗传算法是一种模拟生物进化论的自然选择和遗传学的基因遗传机理而发展出来的一种全局优化算法.本文作者提出附加隐性遗传效应遗传算法,通过具体算例,对基本遗传算法与附加隐性遗传效应遗传算法的优化结果进行比较分析,证明了附加隐性遗传效应遗传算法在求解优化领域的约束优化方面,表现出更好的算法性能.     

一种改进的多倍体遗传算法

基于种群保留遗传算法,引入了多倍体的慨念,给出了一种基于种群保留的多倍体遗传算法．当该算法运行时,种群个体将由单倍体变为多倍体．为了适应这种变化,算法引入了扩展算子,成功地进行了模糊控制器的参数寻优．实验结果表明,该算法具有很好的收敛性和鲁棒性,在复杂环境中表现出了很强的自适应性,明显改善了模糊系统的控制效果．     

基于遗传算法的主生产计划优化模型

文章针对生产与销售多种产品且每个产品具有多级装配结构的典型离散型生产制造企业,研究了其主生产计划调度优化问题;以全生命周期中生产与库存费用最小为目标,通过引入提前和拖期惩罚费用因子,建立了加工能力受限情况下的主生产计划优化数学模型;将遗传算法和启发式方法相结合,提出了一种新型的企业资源计划的主生产计划优化的求解策略;对典型实例进行仿真,并对求解性能进行了比较,结果表明该算法模型是有效和可行的。     

求解Job Shop调度问题的改进遗传算法

文章在对JSP问题进行描述的基础上,提出了一种新的改进遗传算法。该算法针对遗传算法的弱点进行了一系列的改进：设计一个新的选择策略来避免早熟,引入了一个动态的交叉和变异概率以及兄弟竞争的策略来加快收敛速度和全局搜索能力。仿真计算表明了该算法的良好收敛性和有效性。     

基于遗传算法的WDM光传送网的优化设计

介绍了网格状结构波分复用 (wavelength- divisionmultiplex,WDM)光传送网中增强网络生存性的两种恢复策略 -链路恢复和通道恢复。讨论了遗传算法 (geneticalgorithm,GA)的原理与实现。提出了一种基于链路恢复的网络资源最优化配置的整数线性规划模型 ,指出在链路波长数受限条件下 ,其优化问题是一种 NP- Hard问题。以该模型为基础 ,利用遗传算法对一个大型格状 WDM光传送网的资源优化配置问题进行了计算。结果显示 :对于该网络 ,采用链路恢复方式可使得网络资源利用率达到 6 4 %,证明了恢复方式在格状网的资源利用率方面较保护方式和自愈环方式更具有优势。     

遗传算法基础上矩阵编码自动组卷及优化研究

基于遗传算法,针对考试系统的自动出题问题,在遗传算法基础上,利用属性约束和分段编码的方法优化矩阵编码方法应用于自动组卷.     

基于遗传模糊算法的智能车辆避障路径规划研究

利用模糊逻辑和遗传算法构建一种智能车辆避障路径规划方法.首先建立智能车辆的动力学模型,然后设计模糊控制器,以智能车辆与目标点及障碍物中心点的角度差、智能车辆与障碍物的距离为输入量,智能车辆的速度、转角为输出量分别建立避障行为模糊规则表和趋向目标模糊规则表,最后利用遗传算法对避障行为模糊规则表进行优化.仿真结果表明,该方法是正确和有效的.