遗传算法参数的正交设计

遗传算法参数的设置问题一直是遗传算法中的重要研究课题之一。本文探索用正文法对遗传算法中的参数进行设置。     

利用正交试验法优化配置遗传算法参数

针对遗传算法参数多，且配置困难的问题，提出一种利用正交试验优化选择参数的方法，它使得对于不同领域的优化问题只需用正交试验进行一次参数配置，然后用遗传算法进行具体寻优即可取得较好效果．这种方法易于编程的实现，且在一定程度上避免了遗传算法参数配置的盲目性．     

基于遗传算法的一类资源分配两层规划问题求解

提出了一种基于遗传算法求解一类资源分配两层规划问题的方法。为了提高遗传算法处理上级资源约束的能力,在生产初始种群时处理上级资源约束,将随机产生的初始种群变为满足上级资源约束的初始种群,避免使用罚函数处理上级资源约束。     

汽车传动系参数优化的改进遗传算法

研究了六工况试验条件下，取主减速比和变速器传动比为设计变量，根据传动系的特点构造初始方程和变量分组准则，利用改进GA算法对汽车传动系参数优化问题建立数学模型。进而调整各参数，实现各参数优化匹配问题多解的求解方法，并用MATLAB软件来实现，实现了汽车设计中“确保经济性，提高动力性”的优化目标。     

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。     

模糊控制空调器参数优化的变群体规模遗传算法

提出了一种适合于模糊控制空调器参数优化的变群体规模遗传算法－－VPGA,通过对二维病态且难以极小化的单峰考评函数－－Rosenbrock函数的计算,证明了VPGA较标准遗传算法（SGA）具有较高的全局寻优能力,采用该算法对模糊控制空调器的比例因子进行了优化,并与单形调优法的优化结果进行了对比,结果表明,采用VPGA避免了局部最优问题,同时也提高了收敛速度。     

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。     

汽车传动系参数优化的改进遗传算法

研究了六工况试验条件下,取主减速比和变速器传动比为设计变量,根据传动系的特点构造初始方程和变量分组准则,利用改进GA算法对汽车传动系参数优化问题建立数学模型.进而调整各参数,实现各参数优化匹配问题多解的求解方法,并用MATLAB软件来实现,实现了汽车设计中"确保经济性,提高动力性"的优化目标.     

双车道公路养护作业区的长度优化方法

一、引言 为了尽可能地减少公路维修和养护对交通流的影响,养护工作一般都是在开放交通的情况下进行的。由于要封闭部分车道,这必然会对公路上的正常交通流产生干扰,导致拥挤和延误的产生。在交通量比较大的情况下,由于设置养护作业区而导致的车辆的延误费用往往将大大超过养护作业本身的费用,所以,在设置占用车道的养护作业区时,不单单要考虑养护作业本身的费用,还要综合考虑道路使用者的费用,从而合理地布置养护作业区。     

基于遗传算法的公路养护资源最优分配

为寻找资源最优分配时的养护策略,采用遗传算法进行求解.将多年养护策略表示为染色体,每种养护方式采用二进制编码形式用两个基因表示,各年的养护策略由路面和桥面两部分构成,并通过试验标定遗传算法的主要参数;为提高养护资源利用率,在分别进行路面和桥面养护资源独立优化分配的基础上,使二者资源实现共享,进一步提高了养护后设施的性能.算例结果表明,基于遗传算法的最优养护策略使养护后的路面和桥面性能分别提高1.8%和0.4%.     

基于遗传算法的超声速二维进气道优化设计

首先介绍了基本遗传算法,并由基本遗传算法演化出小生境遗传算法.应用简单的测试函数对两种遗传算法进行测试,对两种遗传算法进行比较.然后应用小生境遗传算法对二维超声速进气道进行优化设计.在单目标优化设计中,以最大总压恢复系数为优化目标,在多目标优化设计中分别顾及到总压回复系数要求最大和增压比也要很高.在对进气道的优化设计之后,对单目标优化和多目标优化的结果进行比较.     

一种改进的遗传算法及其在约束优化中的应用

提出一种违约解修正法来改进遗传算法 ,目的是把遗传操作中产生的不可行个体 ,经过修正变换成可行个体 ,并用测试函数验证其有效性 .计算的结果表明了违约解修正法的遗传算法应用在约束优化中是可行的 .     

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。     

遗传算法在电机系列优化设计中的应用研究

电机的系列优化是一处复杂的有约束,非线性,混合离散多目标规划问题。文章在传统遗传算法的基础上,对算法进行了改进,使之适用于电机系列优化设计,并且把该算法应用于Ｙ系列电机的系列优化设计中,优化设计结果表明这种算法效果是比较理想的。     

基于遗传算法的轨道综合养护计划模型设计

根据大型养护机械线路综合养护的特点,设计了基于遗传算法的0—1整数型轨道状态最优综合养护计划模型,并结合线路不平顺数据,对模型求解效果进行了检验,初步实现了大型养护机械养护作业安排的计算机解析,从算法角度解决了轨道不平顺状态计算机辅助决策系统的关键问题.     

遗传算法用于电机电器优化设计的展望

介绍了遗传算法及其特点，分析了传统优化方法在电机电器优化设计领域存在的问题，认为遗传算法将是电机电器优化设计领域较理想的方法。     

遗传算法及其在电磁优化中的应用

遗传算法是一种全局数值优化法,它较之其它经典优化法的优点是不会陷入局部最优解,因此更适于工程应用。本文将遗传算法应用到电磁问题的设计领域,对隐身包层和频率选择结构进行了优化设计,设计结果能用于雷达,天线系统和目标隐身。     

基于遗传算法的防空部署优化方法

针对防空部署的特点,建立了防空部署优化的数学模型,提出了一种初始种群产生方法,设计了求解防空部署优化模型的遗传算法,并用一个实例进行验证,取得了良好的优选效果。