小生境遗传算法在平面叶栅优化设计中的应用

提出了一个基于小生境遗传算法的平面叶栅的优化设计方法。该方法利用奇点分布法设计无厚翼型骨线，然后通过小生境遗传算法使叶栅表面边界层中的流动损失最小化，以此搜索沿骨线最佳的厚度分布规律。已知叶栅的流场分析由一个基于边界元的程序完成。将该方法应用于ZZ440叶栅的设计，结果表明该方法可行且有效。     

基于遗传算法的PID参数优化设计

提出一种新的ＰＩＤ参数设计方法,以模糊化的性能指标为目标函数,以设计参数的取值范围及极限性能指标为约束条件,建立优化数学模型,结果表明,在Ｍａｔｌａｂ环境下,将遗传算法同Ｓｍｕｌｉｎｋ仿真技术有机融合,求解该优化模型,该法能有效提高编程效率,所得优化解大大提高系统性能指标。     

基于遗传算法的钢结构优化设计

遗传算法是20世纪70年代初期基于生物技术而发展起来的一种新型智能优化方法。探讨此方法应用于建筑钢结构设计不仅改变了传统的设计观察，而且可以丰富钢结构优化设计理论和方法，在经济建设中取得显著效益。建立以重量（造价）最小为目标的钢框架结构梁、柱的数学模型，采用二进制编码，通过执行遗传算法的选择、交叉和变异算子，实现对结构的优化设计。编制了分析程序，并分析了算例。     

基于遗传算法的公路纵断面优化设计方法

纵断面优化设计是公路优化设计中一个重要的组成部分，遗传算法是一种高效的全局寻优算法。本文介绍了用遗传算法实现纵断面优化设计的具体方法步骤，并编制出了计算机应用程序。经输入公路原始数据进行实例计算，取得了令人满意的结果，证明了遗传算法在纵断面优化设计中的可行性及全局寻优的性能。     

基于遗传算法的污水管网优化设计

文章基于遗传算法的基本原理,以管径和坡度为状态变量,充分利用约束条件建立可行组合空间,并通过选择、交叉和变异等迭代操作因子,最终求得在工程实用上满足的较优解.     

基于遗传算法的机械优化设计

阐述了遗传算法的原理、理论基础和实现步骤,将遗传算法与搜索算法进行了分析比较,并附有应用实例。     

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。     

基于小生境遗传算法的约束滤波器优化设计

为了对战场图像进行实时处理,抑制噪声,改善图像质量,需要对图像进行平滑滤波。考虑了一类具有频域等式约束的FIR滤波器Minmax设计问题,引入小生境技术自适应遗传算法来得到最优化滤波器的一组参数,并且对滤波器的阶数N进行了优化。设计实例表明,基于小生境技术自适应遗传算法是有效的,具有很好的扩展性,可用来设计最优约束FIR滤波器,实现对图像的平滑滤波。     

基于遗传算法的钢筋混凝土梁桥优化设计

基于遗传算法对钢筋混凝土梁桥结构进行优化设计,运用遗传算法GA工具箱对钢筋混凝梁的截面有效高度和钢筋用量进行优化,以达到降低工程造价的目的。研究表明,利用遗传算法可以方便有效地寻找出工程结构设计的最优结果。     

基于遗传算法的风机塔筒优化设计

开展塔筒优化设计可以有效降低塔筒制造成本,针对现有塔筒优化设计方法的不足,提出了一种基于遗传算法的风机塔筒优化设计方法.介绍了基于遗传算法的风机塔筒优化设计方法.以某型1.5 MW风机塔筒为例开展优化设计,结果表明:在满足塔筒安全可靠的情况下,采用遗传算法能够有效实现塔筒优化设计,与传统设计方案相比可将塔筒质量减轻约10.3%.     

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。     

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。     

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 .     

基于遗传算法的光学定晕优化

提出了一种基于改进的遗传算法的晕光（瞳刻划椭圆模型优化方法，并与传统的Gauss-Newton方法进行比较，表明用改进的遗传算法所得结果精度更高，而且克服了传统方法倚赖于接近最优点初值的不足。     

基于神经网络和遗传算法的在线优化软件设计与实现

提出了一种基于神经网络和遗传算法的在线优化体系，设计并实现了基于神经网络和遗传算法的在线优化软件包，并将该软件成功应用于甲醇合成的在线操作优化，进而对此类软件的特点进行了讨论，最后对它的应用前景作了展望。     

基于遗传算法的无源滤波器设计

利用遗传算法对集总元件的无源滤波器进行优化设计，对经典滤波器理论所不能解决的问题作出了一些偿试，计算结果表明遗传算法在无源滤波器的设计中具有较大的灵活性，并能一定程度上改善经典滤波器理论所不能解决的问题。     

模糊控制器隶属函数曲线的优化方法

应用遗传算法优化隶属函数曲线的疏密分布，阐述了优化的基本原理和具体实施过程，最后将该算法应用于一类对象模糊控制系统的设计中。仿真结果表明：该方法得出的隶属函数具有较为理想的控制效果。     

基于遗传算法及Hicks-Henne型

以高空长航时无人机大展弦比机翼的层流翼型为研究对象,在低雷诺数范围内结合遗传算法与N-S方程气动数值解法,依靠计算流体动力学(CFD)计算技术,对翼型进行气动外形优化设计.在基准翼型的基础上,翼型描述采用了基于Hicks-Henne型函数的解析函数线性叠加法,个体以解析函数中的变量组成,通过选择、交叉及变异操作,进行了以高升阻比为目标的优化设计.优化后翼型在低雷诺数条件下的升力系数及升阻比有所提高,证明了利用遗传算法进行层流翼型气动外形优化是可行的.