改进的广义遗传算法及其结构动力优化问题中的应用

通过对遗传算法的二进制编码和实数编码的机理分析,结合2种编码的优点,从工程结构优化实际问题出发,提出了一种可以任意控制离散度的改进实数编码遗传算法.该算法利用实际工程结构问题中对尺寸设计变量精度要求的放松,在编码过程中加上\"隐约束\

遗传算法在岩土工程反演问题中的应用——综述了岩土工程反演的基本过程，并在介绍遗传算法研究进展的基础上，将遗传算法与传统优化算法进行比较，然后给出几种遗传算法的改进策略，同时介绍了遗传算法在岩土工程反演领域中经常使用的几种改进方法，最后通过实例...

综述了岩土工程反演的基本过程,并在介绍遗传算法研究进展的基础上,将遗传算法与传统优化算法进行比较,然后给出几种遗传算法的改进策略,同时介绍了遗传算法在岩土工程反演领域中经常使用的几种改进方法,最后通过实例验证了遗传算法是求解岩土工程反演问题的有效方法。

利用遗传算法对公路工程工期成本优化问题进行探讨,给出利用遗传算法对整个问题的求解设计思路,在公路工程工期成本优化中利用遗传算法优化时染色体设计、优秀个体的充分利用以及遗传操作后不合理结果的处理提出解决方法,为今后遗传算法在公路工程进度优化中的应用提供有益的思路。最后设计求解流程图。

本文的主要目的是开发基于实数编码的杂交遗传算法来识别土体的本构参数。该杂交遗传算法在经典遗传算法框架下开发,融合两个新开发的交叉算子,形成了一个新的杂交策略。为了保持种群的多样性,在算法中采用了一个动态随机变异算子。另外,为了提高算法收敛性,采用了一个基于混沌的局部搜索技术。分别基于室内试验和现场试验,通过识别土的本构参数来测试新算法的搜索能力和搜索效率。为了测试新开发算法的突出表现,特选用5种经典的随机类算法(遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、差分算法和蜂巢算法),分析同样的案例进行比较。结果表明,在收敛速度和最优解的准确度方面,新改进的算法可以很好地处理岩土工程的参数反演。

实验表明,缩小解空间的方法对开发实用型课表编排系统具有积极意义,可提高效率,起到事半功倍的效果。

针对标准遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、发生振荡、随机性太大等缺点,提出一种新的遗传算子转基因算子,用于对标准遗传算法的改进·这种转基因算子有效地利用了计算适应度的信息,很好地保护了最优个体,并能提高群体中个体的适应度·包含转基因算子的改进遗传算法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·算例结果表明,改进遗传算法的收敛特性和优化设计结果远好于标准遗传算法,是一种理想的建筑结构优化设计方法·

首先给出了离散变量结构的数学优化模型,提出了子空间搜索的单亲遗传算法,并给出了两个减少计算量的策略。通过两个结构优化的算例表明,文章算法收敛速度快、收敛平稳,为离散变量结构优化设计提供了一种借鉴方法。

针对简单遗传算法中的线性适应度、恒定交叉与变异概率等不能动态地适应整个寻优过程,提出采用非线性适应度与自适应交叉、变异概率的改进遗传算法。以典型的遗传算法测试函数验证改进遗传算法的有效性与可行性,最后将改进遗传算法用于离散变量桁架结构优化设计,计算结果表明改进遗传算法是可行、有效的。

针对遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等缺点,提出引入转基因算子与单亲遗传算子,同时提出一种离散变量结构优化设计的三等分割算法,通过与遗传算法相结合并运用到初始群体形成和进化过程中,使两种算法既可相互独立地运算,又可彼此相互协调、共同作用.根据工程实际,充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立离散变量结构优化模型.各种算法的优化结果对比表明,改进混合遗传算法具有省时、高效、局部搜索能力强和全局性好的特点.

遗传算法原理、实现及其在离散变量结构优化设计中的应用——阐述了遗传算法的基本原理和实现步骤，论述了遗传算法的特点．介绍了遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用情况　　

遗传算法在结构离散变量优化中的应用——利用遗传算法的基本原理，提出了结构离散变量优化设计的全局算法。该方法模拟生物遗传进化的过程进行优化求解，解决了离散变量的优化问题，对于多峰值函数、不可导的函数能以较大的概率求得全局最优解。通过实例证明了该...

将微种群遗传算法与基于启发式模式移动的局部寻优方法和aitkenδ~2加速策略相结合,给出了一种加速微种群遗传算法.算法中利用aitkenδ~2加速策略改进当前种群,利用基于启发式模式移动的局部寻优方法改进子代群体.利用3个数值优化算例测试了算法的性能,表明本文算法具有较好的收敛性和计算效率.最后将其用于桁架结构截面优化设计,10杆平面桁架和25杆空间桁架的优化结果表明,本文算法的计算精度和计算工作量均优于传统的遗传算法.

遗传算法易搜索到全局最优解,但局部寻优能力差且易发生早熟、随机漫游现象.基于对本文所采用的基本遗传算法的原理和实施过程介绍的基础上,针对其缺陷提出改进措施:利用混沌序列的“遍历性、随机性、规律性”的特点生成初始种群;采用最优个体储存、最差个体替换策略.在改进遗传算法的基础上,又引入自适应的交叉、变异概率公式,幅度系数调节交叉率、变异率形成自适应遗传算法.通过十五杆平面桁架的数值算例,自适应遗传算法的优化结果、优化进程与基本遗传算法、改进遗传算法进行了对比,验证自适应遗传算法的优越性能.

遗传算法在应用于结构优化设计时无需将约束条件显式表达,可以方便地处理各类位移和应力约束问题,因而在桁架结构的优化设计中得到广泛应用.基本遗传算法结合罚函数法在处理桁架结构优化设计等有约束优化设计问题时存在迭代代数过多、收敛不稳定等问题.文章提出根据种群中个体偏离约束限值的程度进行惩罚的罚函数法,能够较好地处理非可行解,扩大搜索的区域;通过分级、排序操作保证优秀个体优先被选择,良好的基因得以遗传;采用锦标赛选择方法根据个体的种群级别、约束偏离程度进行选择,在算法进化过程中较好地保持种群的多样性,避免陷入局部最优解陷阱.通过对2个经典的桁架结构案例进行算法可行性的验证,优化结果表明,相对于传统的遗传算法,采用文章的方法可以快速稳定地收敛到全局最优解,该方法可以推广到其他结构体系的优化设计中.

文中阐述了遗传算法与其它算法相结合的多种改进遗传算法进行水电站无功优化中的应用和今后的发展方向。

针对在天然气长输管道运行优化中广泛使用的传统遗传算法存在的诸多问题,结合天然气长输管道的运行特点,对传统遗传算法加以改进。使用改进后的遗传算法对管道运行优化的计算结果表明,改进遗传算法优于动态规划算法和传统遗传算法,在天然气长输管道的运行优化过程中具有实用价值。

以vav中央空调能耗仿真模型为基础,根据vav中央空调节能优化问题的特点,分析了利用遗传算法解决该问题的可行性。详细介绍了利用遗传算法寻找vav中央空调系统运行过程中各个可控变量的最佳设定值的优化过程,并对遗传算法的运行效果进行了分析。建立了基于遗传算法的vav中央空调控制仿真系统,对该方法在实际系统中的应用进行了仿真验证。

遗传算法在固结系数计算中的应用——建筑物的荷载通过基础传给地基，地基受力后将会产生应力和变形，从而导致建筑物基础产生沉降和倾斜。如果基础的沉降不均匀，将会对于建筑物的安全产生一定的影响，而影响沉降的最主要因素是饱和土体的固结系数，而固结系数的...

介绍utp及遗传算法等基本概念,总结当前遗传算法在utp优化中的编码机制和遗传操作,指出遗传算法及其在utp优化中的优缺点。

工程爆破中的参数优化问题是个复杂的非线性规划问题。以矿山爆破参数优化数学模型为例,采用遗传算法实现了爆破参数的优化。结果证实了利用遗传算法进行爆破参数优化的可行性与高效性,为求解该问题提供了一个有效的新途径。

本文考虑随机因素的影响,建立了dh106动力箱可靠性优化设计的模型。采用惩罚函数法将约束优化转化为无约束优化。将遗传算法用于dh106动力箱可靠性优化设计的求解,利用交叉和变异来搜索,在较大程度上避免了优化搜索停止在局部优化解上,优化效果十分明显。