基于翼型反设计的遗传算法

遗传算法有时收敛太慢或收敛困难.在翼型反设计问题中,算法的计算效率很重要.给出了翼型的非均匀B样条曲线表示,设计了遗传操作算子,引入一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法--Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法,将SPSA算法作为一种快速局部优化方法和遗传算法的整体搜索策略结合起来,为翼型反设计提出了一种快速高效优化算法.并用该算法分别对NACA2412和NACA0016翼型进行了反设计,取得了令人满意的结果.     

IMRT逆向计划中的混合多目标梯度算法

将多目标智能优化算法与梯度算法的进化策略有机结合,即对每一种群用梯度算法求解其下一代新群体,并采用实数运算,构造一种混合多目标梯度算法。利用测试函数分析算法的优劣,并将其应用于IMRT逆向计划过程。目标函数中的PTV和NT是基于平均计量分布,通过水模中的测试算例,得出强度分布。结果表明,该混合多目标梯度算法可节省大量计算时间且具有较高的计算精度,故能够满足实际应用的要求。     

利用遗传算法进行稠密视差图估计

提出了一种利用遗传算法解决立体匹配问题的方法以获得稠密的视差图。与以往方法不同．本将立体匹配问题看作一种多极值的优化问题——从一组可能的视差图中找到最合适的一个。在大量的优化算法中，已经证明对于具有广阔搜索空间的全局优化问题，遗传算法是一种潜在的有效方法。从这个思想出发．本把每一个视差图看作是一个进化个体．并把视差值作为染色体进行编码．因此该算法中．一个个体将会包含大量的染色体。然后，把一些匹配约束转化形成目标函数，利用遗传算法去搜索待解决问题的全局最优解。另外，为了减少匹配上的不确定性以及时间消耗，中还采用了从粗糙到细致的层次化匹配策略(coarse—to-fine strategy)。最后给出合成图与真实图的匹配实验结果．以验证该方法的性能。     

基于改进蚁群算法的无人机冲突解脱技术（英文）

基于ADS-B监视数据,提出了一种基于线性外推法的机载无人机冲突探测与解脱方法,为可能发生的冲突提供预警。为解决多无人机冲突问题,引入基本蚁群算法,并通过加入速度调整策略来优化传统的基本蚁群算法的冲突简化模型。提出了一种基于速度调整策略和航向调整策略的多无人机冲突解脱方案。通过加入排序系统和角度信息,改进了蚁群算法。结果表明,改进的蚁群算法可为空域内多无人机规划无人机冲突解脱路径。改进后的蚁群算法,提高了计算效率,收敛出最优化目标所需时间减少了43.9%,且最终总延误距离减少了58.4%。     

复合材料层压板热屈曲优化设计的自适应免疫遗传算法

复合材料层压壁板的热屈曲优化问题是高速飞行器结构设计的重点考虑内容。通过对免疫遗传算法引入自适应交叉和变异,构造了一种自适应免疫遗传算法(AIGA),并将该算法应用于考虑强度约束的层压板热屈曲铺层顺序优化设计。并将算法的优化结果与简单遗传算法(SGA)、免疫遗传算法(IGA)的优化结果进行了比较,结果表明该算法收敛速度快,优化解的质量最好,并有效的克服了SGA易于早熟收敛,IGA收敛缓慢的缺点。同时研究了抗体调节系数对AIGA算法性能的影响。     

基于IOCDGA的模糊目标柔性作业车间调度优化

具有模糊目标要求的柔性作业车间调度，是柔性作业车间调度的扩展，它能够满足生产实际中对成本、生产周期及交货期等多方面指示的要求。与多目标调度相比，它还能够处理非精确指标要求问题，并且可以满足关键零件的特殊要求。为了实现对具有模糊目标柔性作业车间调度优化，提出了一种具有个体优化群体多样性的遗传算法（IOCDGA），以加快收敛速度，避免早熟问题。该算法针对文中的编码方法，定义了群体平均差及熵，用来表示群体的多样性指标。通过多样性指标控制交叉率和变异率，该算法的进化侧重于单个或少数个体达到最优，而不是传统GA中的全部个体均为最优。计算结果表明，该算法可行，并减少了迭代次数。     

直升机载火控雷达抗干扰捷变波形优化算法

针对直升机载火控雷达面向抗干扰的捷变波形优化问题,基于奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)和循环算法提出了适用于多脉冲和短码长的捷变相位编码波形设计方法。本文首先通过构造具有目标区域低旁瓣模糊函数的带约束四次型优化问题,然后根据SVD分解将四次型转化为二次型,给出了迭代收敛的优化算法;同时在循环算法基础上给了一种四次型的循环迭代收敛算法。最后仿真结果表明,两种算法在设计捷变波形优化性能上接近,但SVD分解算法收敛速度更快,循环计算算法具有更高的运算速度。     

基于改进BBO算法的火力分配方案优化

将生物地理学优化（Biogeography-based optimization，BBO）算法应用于火力打击目标分配方案的优化中，对BBO算法增加三维变异操作，优化算法的收敛精度。采用改进的Tdv-BBO算法（Three-dimensional variation biogeography-based optimization，Tdv-BBO）来解决火力打击中的目标分配问题，对敌方想定实例进行了目标-火力数量组合优化。算例验证结果表明：改进的BBO算法增强了全局搜索能力，可为海上联合打击的目标分配提供一种有效的方法。     

基于改进NSGA-Ⅱ的停机位预分配优化

随着民航运输业的发展,航班密度不断增加,大型机场的近机位资源紧张问题日益突出,降低了航班保障效率。为了探索大型枢纽机场停机位预分配问题综合有效的解决方法,从航空公司、机场和旅客的实际情况出发,建立多目标停机位分配优化模型,并设计了改进的带精英策略的非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithms-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）对模型进行求解,得到一组Pareto前沿解。。在交叉和变异操作阶段,对种群个体以指数形式自适应地调整交叉率和变异率,以此提高算法的收敛速度和优良解的多样性。实例验证结果表明,该模型和改进算法相较于人工分配和传统NSGA-Ⅱ算法对停机位指派的优化结果更为突出,尤其在靠桥率和被使用的停机位数量方面;同时利用性能评价指标对比两种算法,发现改进型NSGA-Ⅱ算法更适合停机位预分配问题的求解。     

一种基于年龄和性别特征的遗传算法

提出了一种基于年龄和性别特征的遗传算法。标准遗传算法（SGA）已经被成功的应用到很多进化优化问题上，但是对于复杂的多模态函数寻优时，会出现早熟收敛现象。为了解决这个问题，结合自然界最常见的有性繁殖现象，赋予了遗传个体年龄和性别特征，提出了基于年龄和性别特征的遗传算法的框架以及实现。通过建立年龄和有性遗传进化算子。对不同年龄和不同性别的个体赋予不同的进化控制参数，克服了早熟收敛问题且保持了群体的多样性，使算法能顺利的收敛到全局最优值。     

基于六模糊控制器的自适应遗传算法

遗传算法的性能主要取决于算法对满意解的搜索和优化的能力。本提出的自适应遗传算法可以自动均衡搜索和优化关系。该算法采用六个模糊控制器对符号编码遗传算法的遗传操作实施动态参数控制。对旅行商(TSP)问题的求解结果表明该算法在解决类似于TSP的组合优化问题时具有比标准遗传算法更好的性能。     

近似技术在遗传算法和结构优化设计中的应用

在传统结构优化设计中．基于近似技术和灵敏度分析的结构重分析技术可以显降低结构有限元分析的次数。本提出了一套适于遗传算法应用的近似模型——分段近似模型。该分段近似模型可以极大地降低结构有限元分析的次数，并且可以提高遗传算法的收敛性，从而提高遗传算法的计算效率。本通过两个实例验证了该分段近似模型的有效性。     

遗传算法在含连续/离散变量结构优化中的应用

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题。本文探讨了如何将遗传算法应用于含连续／离散设计变量的结构优化问题。着重讨论了连续／离散混合变量的编码方法和减少适应度函数计算次数的ｍ ｉｃｒｏ ＧＡ 技术。将遗传算法应用于数学考题和十杆结构尺寸／材料混合变量优化问题。两个算例表明，遗传算法能比较有效地解决含连续／离散混合设计变量的优化问题。     

一种新的求解非线性方程组的混合遗传算法

为了解决实际工程中经常遇到的求解非线性方程组的问题,作者提出了求解非线性方程组的一种新的思维,即首先将非线性方程组的数值求解问题转化为最优化问题,然后利用浮点遗传算法全局群体搜索能力及起始搜索速度快的特点,快速得到接近精确解的较优解,之后将其作为拟牛顿法迭代的初始值,利用其局部寻优能力非常强的特点,快速迭代至精确解。该混合遗传算法充分利用了浮点遗传算法与拟牛顿法的各自优点。     

共轴刚性旋翼气动外形优化设计

采用前行桨叶概念(Advancing blade concept,ABC)的共轴刚性旋翼构型的直升机具有高速前飞的能力,然而大前飞速度带来的强桨尖压缩性等影响对桨叶气动外形提出了更高的要求。鉴于此,本文针对共轴刚性旋翼的气动布局进行了优化设计,通过改进桨叶平面外形提升旋翼前飞性能。基于雷诺平均NS(Reynold-saveraged Navier-Stokes,RANS)方程对共轴旋翼流场进行了气动性能数值模拟,在此基础上建立了代理模型结合遗传算法(Genetic algorithm,GA)的高效共轴旋翼气动布局优化方法,以前飞升阻比为目标函数进行优化,得到约束外形下的具有非线性弦长分布、尖削及后掠特征的桨叶外形。试验结果表明优化桨叶相比基准矩形桨叶升阻比得到明显的提升(前进比为0.6状态下升阻比提升约30%),证明了优化的有效性。     

基于遗传算法的大气层外拦截弹拦截优化

提出了一种同时考虑大气层外拦截弹中段和末段飞行过程的拦截优化方法.首先建立了大气层外拦截弹中段和末段飞行的动力学模型,并设计了速度增益中制导律和鲁棒变结构末制导律;然后确定了影响拦截性能的优化控制参数及其约束条件,以拦截过程的燃料消耗质量和脱靶量最小为组合性能指标;最后采用具有全局最优性的遗传算法对这一拦截优化问题进行了仿真研究,并与复形调优算法的结果进行了比较.仿真结果表明,遗传算法与传统优化方法相比在解决大气层外拦截弹带约束复杂非线性组合优化问题时,能更好地收敛到全局最优值,并能有效降低大气层外拦截的燃料消耗和脱靶量.     

基于网络的高速切削参数优化和管理系统

对高速加工中切削参数优化的理论和方法进行了研究,并对来自生产现场、实验室以及资料收集的数据进行了检验、评价和应用。提出了一种基于遗传算法的切削参数优化算法。与通常的优化算法相比,该算法计算量小,计算速度快,能适应自动化制造系统对优化切削数据快速响应的要求。切削实验表明：应用经过优化的切削数据,不仅提高了机床的利用率,减少了切削时间,而且提高了工件的加工质量。在上述理论研究的基础上,开发了切削参数优化和管理系统。该系统的完成提高了整个数控加工中心的生产率。     

复合材料机翼结构形状/尺寸综合优化设计

提出了一种复合材料机翼结构的形状／尺寸综合优化设计方法,对形状／尺寸综合优化问题进行解耦处理,得到了一种双层循环优化策略。采用均匀设计法给出若干样本点,使用准则优化手段进行尺寸优化设计,构造了形状设计变量与尺寸优化结果之间的二次多项式响应面模型,采用复合形法完成了基于响应面的形状优化设计。最后,对某型大展弦比飞翼结构进行了优化设计。优化算例结果表明,所提方法可行且有效,有较高的优化效率。     

基于遗传算法的连续结构拓扑优化分析

结构拓扑优化设计是结构初始方案设计的重要方法。采用遗传算法，用染色体基因映射结构离散化后的单元体，通过改变基因代码实现连续结构的拓扑。在优化过程中，利用遗传算法的全局收敛性等特点进行结构优化．通过有限元技术对结构进行建模和分析。为了消除结构拓扑优化分析中的铰接和棋盘格现象，提高优化分析效率．改善优化分析结果．在结构拓扑优化分析中引入了结构约束的概念和渐进结构优化的思想。算例分析表明．本文提出的方法是合理、有效的。