基于改進遺傳算法的機械多目標優(yōu)化設計方法的研究.pdf

1、優(yōu)化設計方法是將優(yōu)化原理和計算機技術應用于工程設計，在設計領域得到了廣泛應用的一種重要的科學設計方法。隨著工程優(yōu)化問題的日趨大型化、復雜化，工程中的許多大系統(tǒng)優(yōu)化問題都具有很高的非線性和非連續(xù)性，采用傳統(tǒng)的優(yōu)化設計方法，在一般情況下很難找到全域最優(yōu)解。遺傳算法是一種新型的優(yōu)化算法，它具有傳統(tǒng)方法不可比擬的優(yōu)點，已逐步發(fā)展成為一種迭代、自適應、啟發(fā)式、概率性的搜索算法，以其在解決不同的非線性問題中的自適應性、全局最優(yōu)性及隱含并行性而具有獨

2、特的吸引力，使其在工程設計中具有廣泛的應用前景。本文在理解和掌握遺傳算法的基本原理和方法的基礎上，針對標準遺傳算法存在收斂速度慢、易陷入局部極小點(早熟)等缺陷，對其進行改進。在實數(shù)編碼的基礎上，提出了混合選擇算子、擴大采樣空間選擇策略、過濾和交叉限制策略、自適應算子動態(tài)調整的交叉概率和變異概率、適應度函數(shù)的設計、算法停止準則等一系列相應的改進措施，以提高遺傳算法的優(yōu)化性能。并用改進后的遺傳算法成功地求得多目標優(yōu)化問題的有效解集。文中還

3、分別采用模糊數(shù)學中的相似優(yōu)先比方法和灰色系統(tǒng)理論中的灰色聚類方法，從多目標優(yōu)化問題的有效解集中選出最有效解并排出它們的優(yōu)先順序，排除了在多目標優(yōu)化設計中人為因素的影響，為工程中解決多目標優(yōu)化設計問題提出了一種行之有效的方法。文中系統(tǒng)、詳細地介紹了用改進遺傳算法、多目標優(yōu)化設計方法、模糊數(shù)學中的相似優(yōu)先比方法和灰色系統(tǒng)理論中的灰色聚類方法進行機械工程中帶傳動和蝸桿傳動的多目標優(yōu)化設計的過程。本文所做的一系列研究工作對于實際工程有一定的參考