遗传算法与模糊方法相结合在电梯群控中的应用

提出了一种基于改进遗传算法的群控多目标优化调度方法。对乘客候梯时间,乘梯时间,拥挤度和电梯系统运行能耗等多个控制目标进行优化。改进遗传算法由模糊控制与遗传算法组和构成,在遗传操作过程中采用首位存放策略。采用MATLAB编写通用性仿真程序,在给定建筑物参数和电梯配置参数条件下,对调度算法进行仿真,数值结果表示该方法是有效的,可行的。     

基于卡尔曼滤波器和遗传算法的航空发动机性能诊断

以某型涡扇发动机为研究对象,构建了基于卡尔曼滤波器和遗传算法的航空发动机性能诊断方法。卡尔曼滤波器根据发动机可测参数偏离额定特性时的变化量,对发动机性能参数进行了估计。当传感器存在测量偏差时,会使滤波器估计结果偏离真实情况。遗传算法以机载模型输出与发动机测量参数之间的误差最小为目标,通过优化计算,找出存在测量偏差的传感器,确定其偏差,并最终消除测量偏差对性能诊断的影响。     

巡航导弹加速爬升段弹道优化设计

为了解决巡航导弹加速爬升段的弹道设计,使导弹能以一种最优方式到达巡航高度并开始巡航,提出了一种弹道优化方法。该方法采用NURBS曲线拟合控制律,并通过遗传算法优化弹道。仿真计算表明,该方法可以解决基准弹道的设定问题,为发动机及导弹的研制提供数据参考,同时也可以初步确定发动机和导弹的控制律,为进一步的设计提供依据和基础。     

基于遗传神经网络的机电产品绿色度评价

人工神经网络模型克服了传统的绿色产品评价方法依赖专家经验的弊端,但神经网络训练时具有训练速度较慢、全局搜索能力弱、易陷于局部极小等缺点.本文提出的用遗传算法优化神经网络的方法提高了产品绿色度评价的准确性.     

适用于欺骗问题优化的分段遗传算法

为了有助于克服遗传算法中的模式欺骗性问题，本文基于遗传算法在不同阶段运行性能的不同，并且借鉴新达尔文主义中生物进化的选择机理，分析和探讨了一种适应性分段遗传算法，并且通过试验证明了该方法的有效性。     

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。     

基于共享铺层融合技术复合材料层压板铺层顺序优化设计

基于丢层结构复合材料层压板的处理技术——共享铺层融合技术和遗传算法,提出了一种新的复合材料层压板铺层顺序优化方法。首先,针对复合材料层压板力学特性,探讨了基于层压板刚度的优化设计原理;然后,介绍了适用于工程结构优化设计的共享铺层融合技术,并将其与遗传算法相结合,在保证层压板面内刚度和弯曲刚度的前提下,提出了含丢层复合材料层压板铺层顺序优化设计方法;最后,通过实例验证了该方法在含丢层复合材料优化设计中的有效性。     

大型客机的多学科优化设计

飞机概念设计需平衡多学科间的矛盾,在多学科优化设计方法的气动学科中应用涡格法在Trefftz平面得到诱导阻力,采用工程估算方法得到摩阻、波阻和干扰阻力;重量学科将机翼简化为盒式结构来分析机翼蒙皮承受弯曲力矩所需要的厚度及重量,按常规设计方法,计算了起飞总重;还考虑航程、最大升力等性能学科的约束。优化方法采用遗传算法。以起飞总重为最小作为优化目标,建立了大型客机多学科优化概念设计框架和优化设计的软件。还以波音747飞机为算例进行了优化设计计算分析,验证了这一设计方法在飞机概念设计中的有效性。     

一种基于FPGA的改进粗糙集属性约简方法

粗糙集理论是一种新型的数学工具,主要用于分析处理模糊和不确定知识。属性约简是其中的一个重要环节。本文结合遗传算法,提出了一种基于FPGA改进的粗糙集属性约简方法,在原研究的基础上,先利用属性重要度求解决策表的核属性,再运用于属性约简,从而减少遗传操作的迭代次数,加快属性约简速度。     

基于实数编码遗传算法的轨迹综合优化设计

提出了一种基于实数编码遗传算法的机构轨迹综合优化设计。在传统二进制编码遗传算法上进行改进,采用具有更快全局寻优能力的实数编码遗传算法对四杆机构各参数进行优化,从而得到机构最优解。运用MATLAB软件实现遗传算法优化设计,结果表明了此方法的有效性。