改进遗传算法在桁架结构优化设计中的应用

文章针对简单遗传算法的早熟现象及不能处理带有复杂约束的优化问题,提出了一种基于乘子法与伪并行遗传算法的改进遗传算法,并将其应用于桁架结构优化设计中.计算结果表明改进遗传算法全局寻优能力强.     

基于分布式并行遗传算法的PID参数整定

针对基于简单遗传算法(SGA)进行PID整定在收敛性及初值敏感度方面的缺陷,提出了基于分布式并行遗传算法(PGA)的PID参数整定方法。该方法可以将不同遗传操作的优点加以整合,通过并行运算提高整定效率,能够更有效地进行参数优化。选用典型被控对象仿真,并分别进行收敛性分析与初值敏感度分析。仿真试验表明与SGA相比PGA提高了局部搜索空间的微调能力,降低了对初值的敏感度,寻优效果也大为改善,从而说明了这种方法的可行性,为PID参数整定方法提供了一种新的尝试。     

并行多种群自适应遗传算法在COW集群上的实现

为改善标准遗传算法的求解效率,提出一种基于6模糊控制器的并行多种群自适应遗传算法。利用MPI(Messagepassinginterface)技术建立了一个COW(Clusterofworkstation)集群,将算法在该硬件平台上进行了实现。3机COW集群的仿真实验结果在演示算法设计可行性的同时,表明该算法的求解效率明显优于用于对照的单种群算法,具有在解决组合优化问题上广泛应用的可能。本文还对影响并行算法的参数进行了探讨。     

磁共振成像中刚体平移运动伪影校正

磁共振成像过程中,患者的轻微运动就会使扫描数据发生相位偏移,从而使重建图像含有运动伪影,降低成像的质量。严重的伪影会影响医生对病灶的精确定位。本文利用遗传算法高度并行、随机和自适应全局寻优的特点,提出了基于遗传算法的刚性平移运动伪影修正方法,逐次修正扫描信号在K空间中已偏移的相位。实验表明,基于遗传算法的修正方法,能有效校正扫描数据的相位偏移,达到抑制运动伪影的目的。     

一种变论域模糊自适应导引律研究

针对空空导弹的导引律问题，基于模糊逻辑和遗传算法．提出了一种论域自调整的进化模糊导引律。将导弹与目标的接近速度以及导弹的视线角速度作为模糊控制器的输入，指令加速度作为输出，并在传统的模糊逻辑控制基础上引入了一个非线性变论域函数，从而实现了模糊变量论域的动态改变，然后使用遗传算法对导引规则进行了寻优。以某型空空导弹模型为对象使用MATLAB对导弹攻击过程进行了仿真。仿真结果表明，该方法的机动过载小，拦截飞行时间短，是一种较为优越的制导方法。     

基于遗传算法的无线传感器网络拓扑控制改进研究

针对无线传感器网络中节点能耗较高及网络生存时间较短的问题,提出一种基于遗传算法的拓扑控制策略。利用遗传算法良好的寻优能力来确定节点最优发射功率,同时设计了精英保留操作,提高遗传算法的优化速度。根据优化结果调整节点发射功率,可以改善网络拓扑、提升网络中节点能量使用效率。通过分析,在传感器节点非均匀布设时,本算法能够使得节点能量消耗减少,更好地延长网络生存时间。     

多层设计参数的叶型气动优化

针对叶片型面的设计问题,提出一种基于遗传优化算法的多层参数化方法.这种方法类似多层网格法原理,利用Bézier曲线的递推算法进行各层之间的设计变量转化,使得优化迭代过程中,下层群体中得以保存上层的优秀个体.根据遗传算法固有的并行特性构建了局域网并行优化平台,并对基本遗传算法进行了改进,从而大大缩短优化时间、提高优化效率.最后设计了曲线逼近和叶型优化的算例,结果显示多层参数化方法能明显加速收敛,在个体数较少时,效果更为明显.     

载光电跟踪系统基于遗传算法的模糊控制器优化设计研究

分析了机载光电跟踪系统的构成,并对机载光电跟踪系统的最主要组成部分--陀螺稳定平台框架系统设计了基于GA(遗传算法)的模糊控制器.由于遗传算法可以搜索整个空间,不易陷入局部最优解,不受搜索空间的限制性假设的约束,因此本文通过遗传算法对模糊控制器的控制规则、参数以及量化因子和比例因子进行了优化.在对模糊控制器设计的过程中,为了提高模糊控制的精度并加速遗传算法的收敛速度,还采用了变论域的方法.通过对系统详细的仿真研究,验证了基于GA的模糊控制器设计的良好控制效果.     

灾变机制下的元胞遗传算法

文章提出了一种改进的加入灾难的元胞遗传算法.该算法是细粒式并行遗传算法和粗粒式并行遗传算法的混合形式.在遗传算法和元胞自动机的原理基础上,通过加入灾难的方式,用于求解复杂甬数优化问题,获得了较好的效果.     

基于FPGA的并行遗传算法硬件实现的研究

遗传算法具有天然的并行性。FPGA(Field programmable gate arrays)本质上的并行特性使其很适合用于实现并行的遗传算法。结合两者的并行特性，本文提出了一种基于FPGA的并行遗传算法。选用了适合硬件实现的选择、交叉、变异算子，并将它们设计成流水线结构。整个设计采用了XILINX公司的XC2V1000型号FPGA芯片。算法利用VHDL语言来描述。实现后的测试表明，这种硬件遗传算法有效减少了运行时间，使其在一些实时性要求较高的场合得到很好应用。     

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。     

机载光电跟踪系统基于遗传算法的模糊控制器优化设计研究

分析了机载光电跟踪系统的构成，并对机载光电跟踪系统的最主要成部分－陀螺平台框架系统设计了基于GA（遗传算法）的模糊控制器，由于遗传算洒可以搜索整个空间，不易陷入局部最优解，不受搜索空间的限制性假设的约束，因此本文通过遗传算法对模糊控制器的控制规则，参数以及量化因子和比例因子进行了优化，在对模糊控制器设计的过程中，为了提高模糊控制的精度并加速遗传算法的收敛速度，还采用了变论域的方法，通过对系统详细的仿真研究，验证了基于GA的模糊控制器设计的良好控制效果。     

一种新颖的模糊控制算法研究

提出了一种结构新颖的模糊控制算法。通过对控制律的参数寻优和调整，实现了二级倒立摆的稳定控制，由于本文采用了连续性模糊控制算法，从而使解析描述的模糊控制规则可以不受模糊变量论域量化等级的限制，因素消除了一般模糊控制算法所特有的稳态误差，仿真也证明了本文提出的模糊控制算法具有较好的控制效果。     

结合遗传算法和优化Q-law算法的小推力轨道转移

提出了一种将遗传算法和优化的Q-law算法相结合的新轨道转移算法.为了合理利用能源,文中引入相对推进效率作为是否施加推力的门限.遗传算法用于搜索最短时间的优化轨道转移路径,将轨迹优化问题转化成有约束的参数优化问题,从而避免了两点边值求解难题.在轨道转移末端,为了提高目标转移精度并避免高频振荡,文中采用了结合模糊逻辑的优化Q-law算法.针对某一卫星轨道转移进行了数字仿真.结果表明,本文算法能够在实现最优时间轨道转移的同时,兼顾能源的消耗,并提高轨道转移精度.     

集成主动转向功能的电动助力转向参数优化(英文)

建立了融合主动转向功能的电动助力转向系统(新型EPS系统)动力学模型和整车三自由度转向模型;提出了新型EPS系统转向路感、转向灵敏度和转向稳定性的概念及量化公式;并根据多元函数有约束优化问题的特点设计了遗传算法。以转向路感为优化目标,以转向稳定性和转向灵敏度为约束条件,对EPS系统参数进行了多参数变量优化设计。仿真结果表明:应用多目标遗传算法进行EPS系统参数优化可在保证系统具有较好的转向稳定性和转向灵敏度基础上,有效提高了系统的转向路感,为新型EPS系统的设计和优化提供了理论基础。     

关于遗传算法模糊控制的研究

在控制对象的数学模型由于受非线性的时变的影响很难精确确定时，模糊控制是一个比较好的方法，但模糊控制规则易受人的因素的影响而归纳得不完善，并且不能自学习影响了模糊控制的效果。遗传算法可以搜索整个空间，不易陷入局部最优解，不受搜索空间的性假设的约束。可以解决非常困难的寻优问题，本文提出关于遗传算法的模糊控制，使控制规则得到优化，从而改善了控制性能。仿真实例表明这种方法是可行的。     

基于改进实数遗传算法的函数全局优化

将一种改进的实数遗传算法用于函数全局优化。改进的算法建立在对基本实数遗传算法搜索特性判断的基础上。文中对实数遗传算法的基本操作进行了简单的讨论和选择 ,将一种混沌序列作为刺激因素加入到算法中 ,并将区域划分与取舍的思想应用到算法结构改进中。数值实验显示 ,新方法对寻找复杂问题的全局解、提高搜索精度方面较基本实数遗传算法有较大改进。     

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。