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基于改進(jìn)遺傳算法的機(jī)械多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法的研究

發(fā)布時(shí)間:2020-08-17 12:07
【摘要】: 優(yōu)化設(shè)計(jì)方法是將優(yōu)化原理和計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用于工程設(shè)計(jì),在設(shè)計(jì)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用的一種重要的科學(xué)設(shè)計(jì)方法。隨著工程優(yōu)化問題的日趨大型化、復(fù)雜化,工程中的許多大系統(tǒng)優(yōu)化問題都具有很高的非線性和非連續(xù)性,采用傳統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法,在一般情況下很難找到全域最優(yōu)解。遺傳算法是一種新型的優(yōu)化算法,它具有傳統(tǒng)方法不可比擬的優(yōu)點(diǎn),已逐步發(fā)展成為一種迭代、自適應(yīng)、啟發(fā)式、概率性的搜索算法,以其在解決不同的非線性問題中的自適應(yīng)性、全局最優(yōu)性及隱含并行性而具有獨(dú)特的吸引力,使其在工程設(shè)計(jì)中具有廣泛的應(yīng)用前景。 本文在理解和掌握遺傳算法的基本原理和方法的基礎(chǔ)上,針對標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法存在收斂速度慢、易陷入局部極小點(diǎn)(早熟)等缺陷,對其進(jìn)行改進(jìn)。在實(shí)數(shù)編碼的基礎(chǔ)上,提出了混合選擇算子、擴(kuò)大采樣空間選擇策略、過濾和交叉限制策略、自適應(yīng)算子動(dòng)態(tài)調(diào)整的交叉概率和變異概率、適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)、算法停止準(zhǔn)則等一系列相應(yīng)的改進(jìn)措施,以提高遺傳算法的優(yōu)化性能。并用改進(jìn)后的遺傳算法成功地求得多目標(biāo)優(yōu)化問題的有效解集。文中還分別采用模糊數(shù)學(xué)中的相似優(yōu)先比方法和灰色系統(tǒng)理論中的灰色聚類方法,從多目標(biāo)優(yōu)化問題的有效解集中選出最有效解并排出它們的優(yōu)先順序,排除了在多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)中人為因素的影響,為工程中解決多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題提出了一種行之有效的方法。 文中系統(tǒng)、詳細(xì)地介紹了用改進(jìn)遺傳算法、多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法、模糊數(shù)學(xué)中的相似優(yōu)先比方法和灰色系統(tǒng)理論中的灰色聚類方法進(jìn)行機(jī)械工程中帶傳動(dòng)和蝸桿傳動(dòng)的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)的過程。本文所做的一系列研究工作對于實(shí)際工程有一定的參考意義和應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】:西安理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2006
【分類號】:TH122;TB114.1
【圖文】:

三維圖形,三維圖形,目標(biāo)函數(shù),二進(jìn)制轉(zhuǎn)換


x:)=21·5+x!sin(4‘x;)+x:sin(20汀x2) 5.t.一3‘x一‘12·l,4·l‘xZ‘5·8目標(biāo)函數(shù)的三維圖形如圖2一2所示。為t心)圖2一2目標(biāo)函數(shù)的三維圖形 F19.2一 2Three一 di:nensionalfigureofobjeetivefunctiona.基因表達(dá)(編碼)將決策變量編碼為二進(jìn)制串,串長取決于需要的精度。設(shè)變量x.!缚谏,乞〕,可按式 (2.4)將由二進(jìn)制轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制:x,二a+decimal(substring,)xbz一a,2,,一1 (2.4)

三維圖形,三維圖形,函數(shù),Rosenbrock函數(shù)


夕)=100(x,一夕),+(l一x),,(一2.048‘x,夕‘2.048)(3.7)該函數(shù)的三維圖形如下圖所示:圖3一 4Rosenbrock函數(shù)三維圖形Fig.3一Three一 dimensionfigureofRosenbroekfunetion由圖3一4可以看出,Rosenbrock函數(shù)有兩個(gè)局部最優(yōu)點(diǎn),分別是f(2.048,一048)=3897.7342;f卜2.048,一2.048)=3905.9262。顯然,后者為全局最大點(diǎn)。分別采用標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和改進(jìn)遺傳算法對Rosenbrock函數(shù)進(jìn)行數(shù)值優(yōu)化,然后進(jìn)行結(jié)果的比較分析。采用標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法,運(yùn)行參數(shù)分別取:種群大小N二80;進(jìn)化代數(shù)T二300;交叉概率為p。二0.95;變異概率為p

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本文編號:2795300

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