基于遗传算法的船舶舱室通道布局联动优化

针对舱室与通道联动优化问题,将舱室与通道布局联合考虑,将舱室和通道位置序列作为设计变量,舱室间邻接强度和流通强度的加权作为目标函数,舱室通道面积和通道位置作为约束条件,采用遗传算法对舱室和通道布局进行联动优化.在计算舱室间最短距离时采用Dijkstra算法.以船舶生活区舱段为算例进行对比验证,分别进行通道位置参与布局设计的舱室通道布局联动优化、通道位置不参与设计的舱室布局优化.算例结果表明,本文提出的联动优化方法具有可行性,对比结果显示联动优化更具优越性.     

基于遗传算法的两足步行机器人步态优化

将具有２４ 个自由度的机器人ＪＦＨＲ简化为７ 连杆机构,建立了描述机器人姿态的位置向量．用三次多项式拟合机器人髋关节和踝关节的位置轨迹,并通过动力学模型建立能量消耗表达式,得到能量最优的步态,即多项式系数的获得就可以表示为一个多变量最小值的优化问题,最后应用遗传算法（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ , ＧＡ）获得最优解．在ＧＡ设计中,将每一个需要优化的参数用１０位二进制数表示,种群中染色体的个数为５０,演化的代数固定为１００,杂交率和变异率分别定为０．８和０．０４．对平地步行和斜坡步行进行了仿真．     

基于反向学习遗传算法的船舶舱室布局优化方法

为实现舱室布置参数化、智能化,针对船舶舱室布局优化设计的特点,建立包括舱室间物流强度目标、邻近强度目标和固定位置目标的多目标优化模型.在建立数学模型基础上,运用基于反向学习优化种群产生法改进的遗传算法求解该模型,通过扩大解的搜索范围使其跳出局部最优,引导种群找到全局最优解.最后,运用建立的优化模型和改进后的遗传算法进行仿真实验,得到了更加合理的结果,验证了本文方法的可行性和有效性.     

基于A适应遗传算法的无线传感网络节点布局优化

无线传感器网络的传感节点布局优化,直接关系到无线传感器网络覆盖率的提高。文中提出自适应遗传算法求解无线传感器网络覆盖率优化问题。自适应遗传算法的编码方式是传感器节点二维坐标的二进制表达式,交叉方式为字符串整体交叉,变异方式为位变异,交叉概率和变异概率根据个体适应度自动重构。仿真实验结果表明,自适应遗传算法有效解决了无线传感器网络节点布局优化问题。与传统遗传算法相比,本算法进化收敛速度快,网络覆盖率显著提高。     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度优化

在实际生产中,加工成本愈发成为企业关注的重要因素。对以最小化加工成本与完工时间为目标的柔性车间调度问题进行了研究。首先,根据实际约束构建调度模型,提出改进遗传算法对模型进行求解,引入质量基因段来增强对染色体适应度值的评价,加速淘汰质量差的个体。其次,为了优化求解质量,提出了基于整体负荷最小与局部负荷最小的种群初始化方法,并设计了精确变异机制来维持种群多样性。最后,用标准算例进行测试,相比于其他改进遗传算法,求解速度得到提高,求解质量也得到了提升,验证了此改进遗传算法的有效性。     

基于自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法

采用自适应遗传算法来确定标准遗传算法的杂交率和变异率,尤其对变异率的调整,使其不但能根据个体适应值的大小进行自适应修正,而且能随进化状态的改变而改变,从而增强了算法摆脱局部最优解的能力.同时引入模拟退火思想,通过对标准遗传算法接受算子的退火处理,使其在搜索过程中除了接受优化解以外还以Metropolis准则接受恶化解,提高了种群的多样性,有效地增强了全局寻优能力.通过对适应值函数的退火拉伸,调整了进化前后期的适应值差异,从而加速了寻优过程.最终以形成的自适应模拟退火遗传算法进行船舶管路的三维布局优化,仿真实验表明,该算法不但加快了寻优速度,而且与标准遗传算法相比全局收敛率提高了近30%.     

基于遗传算法的类人机器人状态生成器

基于遗传算法提出了一种用于生成类人机器人原始运动数据的运动状态生成器.在没有任何参考运动数据时,可以通过自由指定各种约束条件来生成稳定且满足要求的机器人运动状态.结合机器人的运动学建模以及位形约束和稳定性约束的数学表达,给出了合适的适应度函数,将类人机器人复杂的多约束、逆运动学问题转化为相对简单的优化搜索问题.实验结果表明,状态生成器所生成的运动状态可靠性高、稳定性强,具有较高的适应性和灵活性.该方法可用于类人机器人复杂环境下的运动规划与控制研究,也可用于求解其他类似的多约束和逆运动学问题.     

基于遗传算法的车间设备虚拟布局优化技术研究

根据车间布局设计的最小物流费用原则,建立车间设备布局优化模型,并对该优化模型进行遗传算法求解．借鉴车间设备布局的块树表示法,设计了基本块、分割线和方向的混和染色体,并给出解码方法．根据车间布局优化的特点,改进选择算子、交叉算子和变异算子等遗传操作算子,设计基于块树的分割线有效性检验算法,并融合了选择交叉算法的优点,有效地避免了遗传过程中无效个体的大量出现,保证了算法的有效性和高效性．最后,给出了一个12台设备车间布局仿真算例,结果表明,算法快速地在进行到170代左右时达到了收敛,并采用虚拟现实技术将计算结果形象地呈现出来．本文所提出的方法能够很好地解决车间设备虚拟布局问题．     

基于遗传算法的插接管道焊缝扫查机器人能量最小轨迹优化

针对插接管道焊缝扫查机器人末端执行器连续轨迹规划必须满足的运动限制条件,建立了安装高度可调节的全局能量最小优化多目标组合模型,该模型综合考虑了机器人的避障、末端轨迹精度、动力学约束与冗余度能量最小优化问题.基于遗传算法给出了针对该能量最小优化模型的轨迹搜索方法.仿真结果验证了该方法的有效性,并可推广应用到其他类型机器人.     

基于遗传算法的TFT-LCD冲压生产线布局优化

为提高薄膜场效应晶体管液晶显示器(TFT-LCD)产品的生产效率,基于遗传算法对传统冲压生产线布局进行优化研究.以生产线物流费用最低为目标函数,生产车间总长度、总宽度和设备间保留最小间距等为约束条件,建立了TFT-LCD冲压生产线数学模型,通过编程求得优化解,并根据生产现场实际与自动化改造情况调整出较好布局优化方案.按优化方案进行试生产的测算结果表明,优化布局方案实施效果良好,与优化前布局相比,生产背板周期时间提高了25％,生产线平衡率提高了10％,日产量提高了33.3％,成本降低了25％.     

基于改进遗传算法的线材排样优化

针对线材排样优化问题,在分析线材排样方案数学模型的基础上,提出了基于改进遗传算法的优化求解方案。该算法设计了一种新颖的遗传算子,包括顺序交叉算子、线性变异算子、扩展选择算子。实验表明,该算法逼近理论最优值,而且收敛速度快,较好地解决了线材排样问题。     

基于遗传算法优化的机器人非奇异终端滑模控制

六自由度并联机器人是一个强耦合、高度非线性的系统,针对此特性研究了非奇异终端滑模控制方法,为改善其运动品质,结合指数趋近律的思想,给出了系统的控制律.利用李雅普诺夫（Lyapunov）理论验证了存在建模误差和外部干扰时六自由度并联机器人控制系统的稳定性,确保了控制系统的鲁棒性.为了进一步减少滑模控制的抖振,提高系统收敛速度和跟踪性能,采用了遗传算法来优化非奇异滑模面和控制律的参数.仿真结果表明：提出的控制策略参数优化后能使机器人的轨迹跟踪稳态误差趋近于零、系统调整时间短、驱动器控制律平滑,达到了高性能的位姿控制.     

基于遗传算法的布局求解方法研究

通过对布局问题的分析和遗传算法的研究,对编码方法、遗传算子等做了改进,提出了基于遗传算法的布局求解方法研究.通过实验结果证明,该算法对布局求解能得到良好的布局结果.     

针对机器人路径规划问题的改进型遗传算法

针对路径规划的"求解质量"和"求解效率"2个问题,在传统遗传操作的基础上,通过在遗传操作中加入优化算子,减少了搜索的盲目性,使得优秀个体能较快地产生,算法在很少的进化代数中就可以求出问题最优解.算法的分析和仿真试验表明,算法的改进是有效的.     

基于遗传算法的机器人综合路径规划

为解决机器人路径规划问题,在极坐标系下利用遗传算法,依据多属性决策理论提出了新的综合适应度函数。采用基于该适应度函数的遗传算法可首次规划出满足路径、时间和耗能3个约束属性的最优路径。同时引入理想适应度函数,并基于引入的理想适应度函数,提出一种新的变异算子,该变异算子可保证个体变异的方向性,对优异的父代个体有较小变异、劣质个体有较大变异。仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

一种基于遗传算法的优化查询方法

查询效率是数据库系统的重要指标,查询优化是该系统研究的难点和热点.提出了一种基于遗传算法的优化查询方法,该法利用关键字预处理模块,将用户输入的关键字转化为内部关键字,以提高查询准确性;为加快查询响应时间,设置用户搜索统计记录索引表,避免遇到重复搜索时的全库扫描;针对全库扫描时采用遗传算法进行最优求解,提出了相关度的计算方法,根据相关度的大小进行排序,方便用户查询.     

基于遗传算法的机场调度优化算法

随着航班数量的不断增长,航空管理系统已不堪重负,机场容量将成为航空运输发展的瓶颈.为了解决机场容量不足问题,本文将机场调度问题分为杌位分配和滑行道分配两个过程,设计了适合于求解机位分配和滑行道分配问题的遗传算法.对停机位分配问题,在遗传进化过程中为促进算法收敛,采用贪婪算法对种群进行优化,并引入模拟退火思想对适应度函数进行修正.对滑行道分配问题,为适合遗传算法求解,首先将问题转化为图的形式,并设计了相应的遗传编码方式.数值模拟实验表明所提算法能够比较有效地解决机位分配和滑行道分配问题.     

基于改进遗传算法的足球机器人自定位方法

为解决中型组比赛环境下足球机器人的自定位、绑架和跟踪问题,提出一种基于改进遗传算法的机器人自定位方法.首先建立根据图像上白线点与模型地图对应点距离之和最小来评定目标函数的遗传算法数学模型;然后在遗传算法的全局自定位基础上,利用梯度优化算法局部修正主位姿,以提高自定位的精度和算法的鲁棒性;最后针对绑架和跟踪,提出机器人运...     

基于B样条空间等距线的机器人轨迹优化算法

针对J形坡口焊接机器人轨迹示教中理论轨迹与实际轨迹偏差较大的问题,利用实际轨迹的空间等距线逼近下一道焊接轨迹,并设计了相贯线轨迹等距线的B样条逼近算法.算法主要包括:基于等曲线弧长准则对原B样条曲线取样;利用向心算法计算取样点的等距点;计算插值于该等距点的3次B样条曲线;在给定的全局误差限内去除多余控制顶点.试验结果表明:等距点的向心算法可以有效解决相贯线曲线局部修改后主法向量发散的问题;全局插值方法可以保留原曲线修改特征;全局误差限下去除多余控制顶点可以减少B样条曲线控制顶点数目.