遗传算法在工程爆破参数优化中的应用

工程爆破中的参数优化问题是个复杂的非线性规划问题。以矿山爆破参数优化数学模型为例，采用遗传算法实现了爆破参数的优化。结果证实了利用遗传算法进行爆破参数优化的可行性与高效性，为求解该问题提供了一个有效的新途径。     

遗传算法及其在结构可靠度计算中的应用

遗传算法作为一种优化算法,对目标函数和约束条件没有过于苛刻要求,在结构可靠度计算中的应用越来越广泛.利用MATLAB数学软件,并引入遗传算法编制相应程序,对提供的已知功能函数进行了可靠度计算,同时,考虑各种不确定因素对桁架体系的结构可靠度也进行了研究,计算效果较好,表明该方法在可靠度特别是复杂体系可靠度分析中应用价值较为突出.     

基于遗传算法的排桩支护结构优化设计

基于自然选择和自然基因机制的遗传算法是当前处理复杂非线性模型的一种新的优秀方法。为此,文章建立了悬臂式排桩这一基坑支护结构形式的数学模型,并运用改进遗传算法对设计参数进行优化调整;结合以实际工程资料为背景的支护案例进行优化。计算结果表明,设计参数既满足约束条件,又可降低工程造价,从而显示了该方法的有效性,具有一定的参考价值。     

基于遗传算法PID控制器在张力控制中的应用

采用遗传算法进行PID参数的优化设计．根据控制任务的要求建立综合优化指标，在此基础上提出采用遗传算法进行PID参数优化的基本步骤，并具体以数字控制系统PID参数的优化为例进行了仿真计算．研究表明，对比传统的优化方法，遗传算法是一种十分有效的优化方法，遗传算法不要求优化对象的数学模型连续，而具有更宽的适用范围，同时遗传算法还具有较好的鲁棒性和稳定性．     

基于均匀设计的遗传算法参数设定

在应用遗传算法进行优化计算时,各操作参数既有各自的功能又相互作用,彼此关系较为复杂,而各参数设定的好坏直接影响算法的性能,所以,各参数的设定是应用遗传算法进行寻优计算的重要问题·通过对遗传算法各操作参数作用与意义的分析,认为可以将遗传算法的参数设定描述为一个多因素多水平优化设计问题·为使遗传算法在应用中发挥最佳的寻优性能,同时考虑到参数设定方法的可行性,提出应用解决多因素多水平优化设计问题的均匀设计方法设定遗传算法的操作参数,实例应用仿真结果验证了这种方法的可行性、有效性·     

遗传算法在多目标规划中的应用

利用遗传算法对项目群优选数学模型的求解进行了新的探索，并在单目标遗传算法程序的基础上，拓宽为多目标遗传算法。计算结果表明遗传算法是求解工程优化问题的一种有效方法。     

基于多种群免疫遗传算法的配电网网架规划

配电网网架规划是一个复杂的组合优化问题,传统的优化方法往往难以解决此类问题.提出一种多种群的免疫遗传算法进行配电网网架优化规划,采用多个种群针对优化目标的不同方面进行优化搜索.在遗传进化过程中,借鉴生物免疫机制对每个种群的染色体进行免疫算子操作,种群之间通过优秀个体转移进行交互,有效防止了种群退化,提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力.以网络年费用最小为优化目标建立配电网网架规划的数学模型,利用多种群免疫遗传算法求得优化解,通过具体实例验证了该算法的有效性.     

一种获取船舶主要噪声源参数的方法

为了确定船舶主要辐射噪声源的声源参数,在分析辐射噪声特性及其传播规律的基础上,建立一个浅海波导条件下船舶主要辐射噪声源的数学模型.在不同信噪比条件下,利用快速场积分的方法计算船舶宽带辐射噪声的近场声压,并以全局概率优化搜索方法遗传算法作为反演工具,求解由近场声压数据构成的非线性方程组,从而得到辐射噪声源的参数.仿真结果表明,在浅海波导条件下,在信噪比高于15 dB时,该数学模型可有效反演出船舶主要辐射噪声源的声源参数.     

导弹俯冲段弹道分析与最优设计

分析了导弹俯冲段的飞行任务,并建立了相应的弹道优化设计数学模型.该模型要求俯冲段末的实际飞行参数与突防段的参数差距最小,同时满足过载与发动机性能约束.采用遗传算法进行弹道优化计算,同时为了简化遗传算法中的编码方法,提高编码效率,引入非均匀有理B样条(NURBS)曲线进行控制律的描述.优化后弹道使导弹以一种最优方式实现从中、高空的水平飞行状态转换到低空的突防飞行状态.利用该方法对某仿真算例进行了优化计算,并对计算结果进行了物理分析,表明了本方法的有效性.     

基于遗传算法的二维排样优化方法

遗传算法是一种全局最优化的数值优化方法,由于搜索过程不依赖梯度信息、不易陷入局部最优解,它适合解决各类优化问题,尤其是复杂的非线性问题.二维排样是典型的组合优化问题,应用遗传算法,建立了排样优化问题的数学模型,提出了解决这一问题的有效算法,开发了实用的排样软件,并给出了计算实例.     

遗传算法在结构振动控制中的应用

对遗传算法(GA)在建筑结构系统辨识、振动控制算法、结构振动控制作动器优化布置和作动器参数优化等研究方向的应用进行了较全面研究和计算机仿真分析.结果表明,遗传算法是一种高效的搜索计算和优化计算方法,这一算法非常适合处理结构振动控制领域中的诸多复杂优化问题,能够精确地识别复杂结构系统的动态响应,实现结构振动控制系统的优化设置.     

机器人单目视觉定位模型及其参数辨识

从机器人运动控制的需要出发,在分析视觉坐标系和机器人坐标系的映射关系基础上,建立了机器人单目视觉定位的数学模型.提出了基于遗传算法的参数辩识方法.该算法直接利用建立的视觉定位数学模型和一组特征点实测结果,通过遗传算法得到包括摄像机参数在内的所有参数.比较了直接测量法、待定系数法、基于遗传算法3种计算方法在实际ROBOCUP全自主机器人平台的运用结果,实验证实提出的算法可以得到更好的实际效果.     

基于自适应遗传算法的联锁滚转共振特征量计算

根据六自由度弹道方程,建立联锁滚转共振的数学模型,在分析利用常规数值优化方法求解联锁滚转共振特征量的基础上,提出利用自适应遗传算法优化求解联锁滚转共振特征量的方法,并对其进行了数值计算.计算结果表明:利用自适应遗传算法对联锁滚转共振特征量和引起联锁滚转共振的3个主要小不对称量进行计算的方法是可行的,且算法简单.     

基于模拟退火遗传算法的水文地质参数识别

水文地质参数识别是一个复杂的非线性优化问题，针对传统人工调参方法的局限性，提出了水文地质参数识别的模拟退火遗传算法，实现了水文地质参数的自动识别，提高了计算效率，较一般遗传算法具有更好的收敛性能，最后通过实例验证了该方法的可行性与有效性。     

基于MATLAB的圆柱齿轮减速器优化设计

优化设计是将最优化理论和计算技术应用于设计领域,为工程设计提供一种重要的设计方法。在对圆柱齿轮减速器优化设计分析的基础上,建立了圆柱齿轮减速器的优化设计数学模型,选取了合理的设计变量,并且确定了合适的约束条件,采用遗传算法来求解该优化设计问题。利用遗传算法优化得到的优化解与罚函数优化得到的优化解进行对比,差别较小。优化结果表明,利用遗传算法进行工程结构中的优化设计,优化方法可靠有效,能够使实际设计效率得到明显的提高。     

基于改进遗传算法的四旋翼无人机参数辨识

为克服传统遗传算法在参数辨识过程中收敛速度慢的问题,提出了一种基于改进遗传算法的四悬翼无人机参数辨识方法。该方法引入梯度算子为遗传进化提供指示性的方向,利用遗传算法的全局搜索性保证算法的全局收敛,并根据简化四旋翼无人机数学模型设计了优化函数。利用四悬翼无人机实飞数据进行了实验测试,实验结果验证了本文方法的有效性和快速收敛性。     

金融时间序列预测中的GA-SVR方法

针对支持向量机方法在金融时间序列预测的过程中,模型参数选取不当的导致预测精度较低等问题,利用遗传算法优化选取支持向量机模型参数,建立了一种基于遗传算法优化支持向量机参数的金融时间序列预测模型。并将该方法应用于我国上证指数时间序列预测中。实验结果表明基于遗传算法优化的支持向量机方法能较好的反映金融时间序列预测规律,并且提高了模型预测精度。     

基于神经网络和遗传算法的无功优化设计

无功优化是一个复杂的混合优化问题,传统方法较难获得全局最优解.文中提出了将并行遗传算法和Hopfield网络相结合的算法.该方法利用遗传算法的并行搜索和解空间搜索的优点进行网络参数的选取,并采用Hopfield网络简单、快速、规范的优点来优化样本空间,以取得整体的优化效率.     

基于遗传算法的TOPMODEL参数优化

模型参数的确定是模型研制与应用成功与否的关键.一般采用人工经验率定和自动率定两种方法来确定.遗传算法和一般的优化算法不同,它具有全局寻优能力,是一类优秀的非线性函数优化算法.利用遗传算法来进行TOPMODEL参数优化,并和人工率定的计算结果作了简要的对比,明显地显示该方法的优点.采用遗传算法所得到的精度较高,可以类推到其他水文模型的参数优化中去.     

遗传算法求概率积分法预计参数程序设计

目前基于概率积分法求取地表移动预计参数的优化算法,如线性最小二乘法,具有易发散、易出现局部解、对初值要求较高、抗粗差干扰性弱等问题。遗传算法(Genetic Algorithm)是一种高效的全局寻优搜索方法,采用人工进化的方式对目标空间进行随机优化搜索。采用遗传算法,利用地表任意点的概率积分法数学模型编写了求取地表移动预计参数的程序,通过皖北某矿井的1013工作面的观测数据并结合地质采矿条件反演了地表移动预计参数,通过与传统的优化算法所求取的参数比较,证明了遗传算法反演结果的准确性和可靠性。