基于多島遺傳算法的換熱管內(nèi)插波浪片結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究
【圖文】:
量:在優(yōu)化流程里可以更改的參數(shù);目標(biāo)函數(shù):能往表征了設(shè)計者的優(yōu)化目的。島:多島遺傳算法和標(biāo)它把初始種群分為許多的小組,,類比自然界中的孤進(jìn)行;選擇:選擇是整個優(yōu)化過程中十分重要的一的解的特征的一些個體,向最優(yōu)解逼近,選擇的依是優(yōu)化流程中核心步驟,主要靠它來生成新的個體的個體,使種群的品質(zhì)得到提升;變異:變異是算雖然遠(yuǎn)小于交叉的概率,但是個體的多樣性需要變異規(guī)避提前收斂的情況,避免落入標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法經(jīng)常一個島中的個體轉(zhuǎn)移到剩余的某個島,繼續(xù)優(yōu)化進(jìn)的值最大的個體,不用經(jīng)受變異,交叉,選擇的步
圖 2-2 多島遺傳算法的示意圖法識,利用計算機(jī)對實(shí)際問題進(jìn)行仿真模擬,是處 UG 建立物理模型,使用 ICEM-CFD 進(jìn)行網(wǎng)格劃限體積法來進(jìn)行數(shù)值模擬程化實(shí)質(zhì)上是對決定波浪片形狀的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。傳算法(MIGA)對模型的優(yōu)化進(jìn)程。
【學(xué)位授予單位】:華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TK172;TP18
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本文編號:2692342
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