基于遗传算法的黏滞液体阻尼器优化布置研究

介绍了黏滞液体阻尼器的计算模型和遗传算法的基本原理,基于改善建筑结构的抗震效果提出了一种实现阻尼器个数和位置优化的目标函数,利用MATLAB分别对低层、中高层和高层3种建筑结构的黏滞液体阻尼优化布置进行数值分析.结果表明:通过编制目标函数程序得出的阻尼器布置方案可以有效提高建筑结构的抗震性能,通过选择目标函数系数可以同时解决黏滞液体阻尼器位置和工程造价成本即阻尼器数量的问题.     

粗粒度并行遗传算法收敛性分析及优化运算

提出了一种新型的粗粒度并行遗传算法(CGGA)，该算法利用多个子种群基于不同的编码方式进行进化计算．首先各子群体独立进行交叉、变异和选择遗传操作，每代进化后迁移算子被引入用来进行种群问的信息交流，迁移算子将各个子种群的最优个体替换相邻种群最差个体后继续进化．基于时齐遍历马尔可夫链理论，给出了CGGA各个子种群的概率转移矩阵与其进化概率转移矩阵，证明了以概率1全局收敛．对典型的测试函数CGGA进行了求解．仿真结果表明，本算法的收敛性能优于经典遗传算法(CGA)，可以有效解决CGA的过早收敛问题．     

粗粒度并行遗传算法迁移算子的一种改进

给出粗粒度并行遗传算法对于子种群间迁移策略的一种改进,即每隔一定的进化代数,各子种群与公共池交换最佳个体和代表个体.改进后的迁移算子淡化了子种群间交换个体时的拓扑结构,提高了各子种群的多样性.对复杂非线性函数求极值的仿真结果表明,改进迁移算子后的粗粒度并行遗传算法相对于固定拓扑结构的粗粒度并行遗传算法,得到最优解的进化代数提前,并且最优解的质量有所提高.     

电力系统负荷恢复优化的并行遗传算法实现

对电力系统的负荷恢复问题进行了研究.将该问题建模为一个多约束条件的组合优化问题,根据遗传算法特别适合求解大规模组合优化问题的特点,设计了一种粗粒度并行遗传算法来对此优化问题进行求解.在消息传递类并行软件开发环境提供的基于消息传递的并行虚拟环境下,采用master/slave的并行编程模式,有效地提高了算法的计算速度.将各种约束条件与目标函数融合在一起,建立一种序关系,来处理负荷恢复中的约束条件.求解过程满足系统的约束条件,不会出现系统的越限.算例结果表明,所提出的并行遗传算法不仅可以最大限度地恢复负荷,而且可有效提高算法的计算速度.     

基于改进遗传算法的磁流变阻尼器多目标空间 优化布置

为解决空间结构中阻尼器位置和数量优化问题,基于遗传算法提出一种新型编码方式——“A-B”型数字编码,实现了对阻尼器优化布置的精确定位. 推导了磁流变阻尼器（MRD）附加刚度和附加阻尼矩阵,采取H2范数优化控制理论、代间比较权重等理论提出了改进遗传算法,并采用MATLAB软件开发了多目标空间优化布置改进遗传算法程序. 以10层钢筋混凝土框剪偏心结构为例,依据规范选取7条地震波作为动力时程输入,对优化方案及3种工况下结构位移、加速度、扭转控制进行计算,并分析了不同减震指标随MRD数量变化的发展趋势. 结果表明：优化目标函数值随进化代数迅速收敛;4种工况中优化方案控制效果最佳,顶层88号节点X、Y向减震率分别达39.45%、32.68%,结构扭转得到有效控制. 算例表明了改进遗传算法的有效性,实现了对空间结构阻尼器布置的精确定位,且结构得到最优控制.     

基于改进伪并行遗传算法的函数优化

针对遗传算法早熟和收敛速度慢的问题,在已有的伪并行遗传算法基础上对遗传操作进行改进。采用3个测试函数对改进的算法进行验证,结果表明改进的算法在函数的平均适应度值、平均运行代数、收敛概率等方面都取得了较好的结果。     

随机激励作用下被控结构的阻尼器优化布置

以结构在随机激励作用下的振动控制问题为研究对象.通过等效激励法构造具备随机谱特征的等效地震荷载时程作为输入,从而将频域范围内的结构随机振动控制问题转化为时域问题进行计算分析.利用遗传算法的0,1染色体编码模拟阻尼器的楼层空间布置,实现了阻尼器数目指定情况下,以楼层最大加速度和层间位移角为控制目标函数的阻尼器最优布置方案.仿真分析表明:该优化措施针对性强,效果显著.     

基于改进遗传算法的阻尼器位置与数量优化分析

为实现大跨网架结构上黏滞阻尼器位置和数量的优化,以替换杆件模态应变能百分比之和取得最大值为目标函数,以结构节点位移、加速度和杆件应力的峰值为优化控制指标,采用Matlab编写并验证改进的遗传算法优化程序.基于优化结果,采用ANSYS对网架结构在多遇、罕遇地震作用下的震动控制效果进行数值模拟对比分析.结果表明,阻尼器优化布置方案减震效果良好,明显改善结构受力状况;以安全性及经济性为优化目标,得到最佳方案,总结出大跨网架中黏滞阻尼器的布置规律,对实际工程减震设计具有参考意义.     

并行遗传算法收敛性分析及优化

针对并行遗传算法（parallel genetic algorithms，PGA）容易出现收敛过快和陷入局部最优解的问题，综合多种不同进化策略遗传算法之所长，设计了一种混合的粗粒度并行遗传算法。该算法由多个独立的子群体组成，各个子群体并行的、独立的、按照不同的遗传进化策略进化，每隔一定的时间，在子群体之间进行最优个体的迁移，促进群体的共同进化，并抑制群体早熟。在PVM环境下，用该算法实现函数优化问题，仿真实验数据表明了其有效性．     

大跨空间结构振动抑制的阻尼器优化布置

提出适宜的适应度函数,将遗传算法的种群思想引入模拟退火算法中,构造出遗传算法与模拟退火算法的组合算法,用于空间结构振动抑制的阻尼器位置和数量寻优。通过空间网壳在不同冲击荷载作用下的算例分析发现,若设置合适的控制参数,运用组合算法可迅速准确地找到全局最优解方案。     

基于遗传算法的负刚度装置优化布置

针对一种新型轨道式负刚度装置(negative stiffness device,NSD)提出了一种基于遗传算法的优化布置数学模型,该模型同时考虑NSD在加速度控制上的优势和位移控制上的劣势,设定5组加权系数组合,考察不同优化侧重下的控制效果.以某10层结构为算例,通过对比负刚度装置和传统阻尼器控制效果,得到最优加权系数组合;通过对比5组加权系数组合,得到负刚度装置优化布置基本原则.     

遗传算法解TSP问题的并行实现

遗传算法是一种概率搜索算法,其本身固有并行性。目前,人们正不断地致力于把遗传算法应用于各种并行机器上。在基于工作站机群技术上,构架了一种粗粒度并行遗传算法,并在MPI并行环境下,用4台PC机测试了一个解决TSP问题的粗粒度并行遗传算法。该并行遗传算法可以更好的保护优秀个体从而提高遗传算法的收敛性。     

基于粗粒度模型遗传算法在网络入侵检测系统中的应用研究

网络的发展越来越迅速,各种智能型的网络入侵检测系统也越来越受到人们的重视．本文在分析了各种入侵检测系统的基础上提出了一种基于粗粒度模型遗传算法的网络入侵检测系统,让各个处理器能够并行地进行遗传算法的操作,重新合理地设计了适应度函数,使遗传“基因”的取舍和利用更加合理,使算法的性能和运行速度得到了提高,充分发挥了遗传算法在网络入侵检测系统中的应用．     

基于MPICH平台的多种群并行遗传算法

提出了一种基于集群系统的多种群并行遗传算法，在集群系统的软件开发环境MPICH上构建了多种群粗粒度并行遗传算法框架．采用全局迁移方式交换通信域中各子群体的个体信息，并通过模拟退火规则来确定迁移代频．利用该算法框架对一类优化问题——N维目标函数的最小值问题，给出了具体的实现方法．最后对该类问题的两个实例进行了测试，基于该实例的测试数据对论文提出的算法进行了性能分析．结果显示，算法具有线性加速比，而且解的精度随着并行进程数量的增多而提高．     

一种新的伪并行遗传算法

利用混沌序列的伪随机性,将混沌引入伪并行遗传算法,提出了伪并行混沌遗传算法。对3个检测函数的仿真实验表明该算法能较好地克服早熟现象及收敛速度慢的问题,优于伪并行遗传算法、显著优于标准遗传算法。     

粘弹性阻尼器用于结构减震时的空间布置研究

以结构顶层各点在地震荷载的作用下的最大位移Smax和最大加速度acmax作为结构减震效果的评价函数，通过使用ansys软件研究了粘弹性阻尼器的空间布置对建筑结构减震效果的影响，得到粘弹性阻尼器较优的空间设置方案，使得在相同数目的粘弹性阻尼器的条件下，达到更好的减震效果．     

大跨斜拉桥基于遗传算法的传感器优化布置方法

以润扬大桥斜拉桥为研究对象,分析了基于遗传算法的加速度传感器优化布置实施的过程,包括传感器布设位置的编码以及控制参数、目标函数和评价指标的选取.探讨了遗传算法目标函数类型、需要监控的振型数量等因素对优化布置方案的影响,提出了Gramian矩阵行列式值、MAC矩阵非对角元均方根、MAC矩阵非对角元最大值、Gramian矩阵元素和以及模态应变能这5种可行的优化布置方案评价指标,分析了多目标函数优化布置方法与单目标函数方法相比的优越性.研究结果表明,Gramian矩阵行列式是较优越的目标函数,并建议采用Gramian矩阵行列式值、MAC矩阵非对角元均方根和MAC矩阵非对角元最大值作为布点方案的评价指标.利用基于环境激励的斜拉桥现场测试数据对以上计算得到的优化布置方案和结论进行了验证.     

基于云量子遗传算法的核用桥起减震装置的优化与分析

核电厂专用桥式起重机在运行工作中常受到地震载荷的影响,针对该问题本文通过引入粘滞阻尼器对原有减震装置进行了改进,并采用云量子遗传算法对引入的粘滞阻尼器阻尼系数进行优化选取。通过仿真实验完成了桥式起重机有限元模型和等效单自由度实验模型的地震位移响应的结果比对以及减震装置改进前后位移、应力分析。结果表明：改进后桥式起重机整体强度、刚度及稳定性均符合安全要求,在减震结构时程分析上具有良好的一致性,减震率也有进一步提升。该结论可为后续的桥式起重机减震研究等提供理论参考。     

基于建筑结构层间位移比的粘滞阻尼器布置方法

为在一些考虑因素较少的场地或结构设计初始阶段合理布置粘滞阻尼器,综合考量层间位移、层间位移角及加速度等多种因素,提出一种以各层间位移与总层间位移的比例为控制函数来计算分配并合理布置每层阻尼器的方法。对比4种常用的阻尼器优化布置方法,2个算例的MATLAB时程分析与数值计算结果表明,基于建筑结构层间位移比的粘滞阻尼器布置方法在低层与高层结构中均有较好的减震效果,并可简化控制函数,减少计算量,是可行并有效的。     

磁流变阻尼器结构被动控制的多目标优化与仿真分析

将MR阻尼器作为被动耗能装置使用,对不同位置的阻尼器施加不同的控制电压,控制电压的大小由多目标遗传算法NSGA-Ⅱ确定。对一装有MR阻尼器的3层框架结构分别输入峰值调整为0.25g的ElCentro波、Kobe波,Hachinohe波和Northridge波进行仿真分析。结果表明,优化方案对位移和加速度的控制都明显优于passive-off方案,对位移的控制效果与passive-max接近,对加速度的控制优于passive-max方案。