改进的遗传算法在优化设计中的应用

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遗传算法在钢结构优化设计中的发展与应用

遗传算法在钢结构优化设计中的发展与应用

结构优化设计 中的应用情况 , 指 出该算法在 实际工程结构优化设计方面的应用具有很大 的发展空 间。
关键词 : 遗 传算 法 , 钢结构 , 优设计
中 图分 类 号 : T U 3 1 8 文献 标 识码 : A
0 引言
遗传算法 ( G e n e t i c A l g o r i t h m, 简称 G A) 是一种基 于生物 遗传
被选择个体 , 适应 度高 的个体 被保 留。经过若 干次 遗传 次数后 , 不到最优解 。 保留的将是对环境适应度最高的个体 , 即算法 的最优解 。 不少研究者都对标 准遗传算 法 的参 数 和操 作 进行 相应 的改
1 . 1 遗 传算 法的 实现 步骤
进, 以期 达到避免上述 问题 的 目的。相关 的改进方 法主要 集中在

6 0.
第3 9卷 第 3 4期 2 0 1 3年 1 2月
S HAN XI ARC HI T E C T URE
山 西 建 筑
Vo 1 . 3 9 No. 3 4 De c . 2 01 3
文章编 号: 1 0 0 9 - 6 8 2 5 ( 2 0 1 3 ) 3 4 — 0 0 6 0 — 0 3
遗传算法 的实现过 程主要 包括七 个方 面 : 个体 编码 、 初始 种 采用 自 适应 的遗传策略 、 与其他算法结合 的混合遗 传算法 和采用
群 的产生 、 个体适 应度 的计算 、 选 择操作 、 交叉 操作 、 变 异操作 以 小生境技术等方面 。 及终止条件 的判断 。 自适应遗传策略主要体现在交叉概率 和变异概率 P m 。
1 ) 个体编码 : 编码就是把一个解 空间的可行解转换 成遗传算 袁 慧梅 对交叉概率 尸 , 采用 了四种简单 的公 式 , 分别 是交 法所 能处理 的搜索空 间的操作 ; 2 ) 初始种 群 的产生 : 随机 产生初 叉 率随遗传 代数 指数 下 降、 直 线 下降 、 双 曲线 下 降和 圆周 下 降 。 始种群 , 这是 遗传 算法开始 迭代 的起 点 ; 3 ) 个体 适应度 的计算 : 用 经过试 验对 比发现 , 随双曲线下 降的 自适应交叉 率在获 得全局 最 适应度 函数来评价每个个体 的适应度 , 适应度 的高低决定 了该个 优解 的概率 和收 敛速度 上效果 最好 。交叉 率 随遗传代 数 双 曲线 体 的淘 汰或保 留; 4 ) 选择操 作 : 选择 的 目的就 是通 过适者 生存 的 下降公式 : 生物准则对个体进行筛选 , 对个体适应度进行 比较后决定 其遗传 到下一代 的概率 , 适应 度高者保 留的概率就大 ; 5 ) 交叉操作 : 交叉 运算是配对 的两个 父本 的染色 体按 照某种选 定 的方式交 换部分 基 因的过程 。交叉操作 目的就是 繁殖 、 重组 , 产生新个体 ; 6 ) 变异 操作 : 变异运算是 以较小的概率将种群 中个体染色体 上的某些 基

遗传算法在水库优化调度中的应用

遗传算法在水库优化调度中的应用

遗传算法在水库优化调度中的应用发布时间:2022-10-24T06:34:12.765Z 来源:《科学与技术》2022年第6月第12期作者:李林波[导读] 本文根据水库优化调度问题的实际特点李林波重庆交通大学重庆 400074摘要:本文根据水库优化调度问题的实际特点,用基于十进制的遗传算法,加入最优保存和局部搜索两种收敛策略对问题进行了改进。

并用居甫渡水库实例进行了模拟计算,与未经改进的遗传算法进行了比较,得出其算法实现简单、全局搜索、计算速度快等特点,具有更为广阔的应用前景。

关键词:遗传算法;十进制编码;水库;优化调度1 引言遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索策略算法, 由美国 Holland 教授提出, 其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换, 搜索不依赖于梯度信息。

水库优化调度是一个比较复杂的非线性优化问题,其中动态规划、逐步优化法等方法是求解这一问题较为常用的方法[1],但这些方法至今仍存在难于克服的缺陷,例如:动态规划占用计算机内存多,高维问题可能会形成“维数灾”;逐步优化法对多座水库问题适应性不强等。

近年来,遗传算法作为一种新兴的计算方法[2]引起了人们广泛的研究[3]。

它具有如下特性:1、鲁棒性;2、编码自由多样,可适应多类问题。

这些特性使得遗传算法适用于求解大规模复杂的多维非线性优化问题,在水电站优化调度中也已得到了广泛的探讨和应用[4]。

目前,已有文献对传统的二进制编码遗传算法进行了研究,然而由于水电站优化调度的解是多维的[5],二进制表示法具有一定局限性:个体编码长度极大,全局搜索的效率低;常常进行二进制与实数间的转换,大大增加了运算量;有时为了迁就编码长度,使解的精度差。

2 算法设计2.1 编码规则4 结语与传统的优化算法和二进制的遗传算法相比,本文所使用的十进制遗传算法及其相应的收敛策略具有实现简单、全局搜索、计算速度快等特点,因此具有较强的实用性。

改进遗传复合形算法及其在并行公差优化设计中的应用

改进遗传复合形算法及其在并行公差优化设计中的应用

的改进算法. 该算法为克服遗传算法的 自身所有的局部寻优能力较差等缺点 , 引入有很强的 局部 搜索 能力 , 并且 同样 适合 多 变量 、 凸规划 的复 合形算 法 . 非
1 改进 遗 传 复 合 形 算 法
遗 传复合 形 法是将 遗传 算法 与 复合形 算法 相 结 合而 构 成 的 一种 优 化算 法. 传 算 法 搜 遗 索 解 的过程 是对 群体 的并 行操作 , 这样 可 以大 大地 减少 陷入 局部 最小 解 的可能性 , 因此把 握
得复合形算法的运算效率不高. 但如果将遗传算法与复合形法相结合 , 互相取长补短 , 则有 可 能开 发 出性 能 优 良的新 的全局 搜索 算法 , 就是 改进遗 传 复合形 法 的基本 思想 . 这 与基本遗传算法的总体运行过程相类似 , 改进遗传复合形算法也是从一组随机产生的
初 始解 ( 始群体 ) 始全局 最 优解 的搜索 过程 , 种算 法 的 基本 思想 是 在 遗传 算 法对 种 群 初 开 这 进行 初 始化 之后 , 进行 复合 形 法优化 并对 所产 生 的 个体 进 行 选择 , 以确 保 保 留最 优 个 体 , 其 结 果作 为下 一代 群体 的个 体 , 进行 交叉 、 异 , 后反 复迭 代进 行运算 , 再 变 然 直到满 足某 个终 止 条 件为 止 . 这 种算 法 的程序 框 图如 图 1 示 , 具体 过程 可描 述如 下 : 所 其
维普资讯
第2 期
王 蕾 , : 等 改进 遗传 复合 形算 法及 其在 并行公 差 优化 设计 中的应用 ’ 3 ・ 11
法却 对 整个搜 索 空间 的状 况 了解 不 多 , 不便 于使 搜索 过程 进入 最有 希望 的搜 索 区域 , 而使 从

改进遗传算法在机械优化设计领域的应用进展

改进遗传算法在机械优化设计领域的应用进展

设 计方 法 。通 过 采 用不 同 方式 的优 化 设 计 ,可 以 提 高产 品 的质 量 和 工作 性 能 ,还可 以减 轻 机 械 设 备 自重 ,降低 材 料 消 耗 与 制造 成 本 。 由于 遗 传 算 法 具有很 强 的解 决 问题 能力 和 广 泛 的 适应 性 ,已
A s at sa pi i t ntc nq e b t c:A no t z i — h iu ,G ( e ei A grh r m ao e A G n t lo t c i m)i muh m r ef t eta n s c oe f ci hn a y e v
oh r ta iin l a g rt ms I r v d— t e r d t a l o h . mp o e GAs o i Co i i g t e ta iina GA t oh r ag rt ms we e mb n n h r d to l wi h t e l o ih r
pr v d GAs oe — . Ke r : me h n s ;d sg p i z to y wo ds c a im e in o tmiai n; i r v d— mp o e GAs
遗 传 算 法 ( e ei Agrh G nt lo tm,G c i A) 是 模 拟 生命进 化机 制搜 索 和优 化 ,并 将 自然 遗 传 学 和 计 算机科 学结 合 的优 化 方 法 。美 国 Mi i n大 学 的 cg ha J HN H HO L N ( 9 5 O L A D 17 )首 先 提 出 了 G 的 概 A 念 和方 法 ,其依 据 是 以生物 界 中基 因 的遗 传 变 异 及 达尔 文 的 自然 选 择 和适 者 生存 原 理 ,对 问 题 进 行 随机 的进化 操 作 ,逐 步 迭 代 寻 求 问题 最 优 解 的 方 法 , 目前应 用 范 围几 乎 涉 及 到 传 统 优 化方 法 难 以解 决 的优 化问题 。机 械设 计是 机械 制 造 的前 提 , 而优 化设 计 为机械 设 计 提 供 了一 种 重要 的科 学 设 计方 法 ,使得 在 解 决 复 杂设 计 问题 时 ,有 可 能从 众多 的设 计 方案 中寻 找 到尽 可 能 完 美 或 最适 宜 的

建筑性能多目标优化设计方法及其应用--以遗传算法为例

建筑性能多目标优化设计方法及其应用--以遗传算法为例

84 5/2021 新建筑 | 设计研究[作者单位] 田一辛:西安建筑科技大学建筑学院(西安,710055)黄琼:天津大学建筑学院(天津,300072)建筑性能多目标优化设计方法及其应用——以遗传算法为例Multi-objective Optimization Design Method of Building Performance and Its Application: The Issue of Genetic Algorithm摘 要 建筑性能目标众多且相互间存在矛盾关系。

性能模拟预测设计要素对建筑性能的影响,而优化算法自动搜寻最优设计方案实现负相关性能目标的共赢,因此基于模拟和算法优化的性能优化设计方法备受关注。

以遗传算法为例,从算法优化效率、性能模拟和多目标优化的整合方式、性能优化方法应用场景等多个方面对既有性能优化设计进行总结分析,发现建筑性能优化设计方法不仅搜索大量潜在方案,还擅长解决多变量多目标寻优问题,可以辅助建筑师制定设计决策。

而后分析其国内应用的局限性,并阐明其未来发展方向。

关键词 建筑性能模拟 多目标优化 遗传算法 最优解ABSTRACT Building performance is numerous in objective and contradictory in relationship, and performance simulation can predict the effect design factor made on performance and automatically search out the optimum solution to achieve a win-win situation of negative correlation performance objectives through Optimization Algorithm. Therefore, multi-objective optimization based on simulation has attracted increasing attention. This paper, from the perspectives of algorithm optimization efficiency, integrated performance simulation and multi-objective optimization method, and performance optimization method utility, summarizes and analyzes the existing performance optimization design, finds out that building performance optimization design method can not only search out a quantity of potential schemes, but also excel in defining the optimal solution of problems with multi-variables and multi-objectives, and thus assisting architects to make design decisions. However, domestic performance optimization methods are based on parametric design platform, which is limited in algorithm and insufficient in data analysis for optimal results. It is supposed to develop performance optimization methods based on optimization platform to discover the underlying pattern of optimization results. For further development, it is needed to expand the performance objectives and design variables, and reduce the duration of performance optimization.KEY WORDS building performance simulation, multi-objective optimization, genetic algorithm, optimal solution DOI 10.12069/j.na.202105084中图分类号 TU-023 文献标志码 A 文章编号 1000-3959(2021)05-0084-06基金项目 十三五国家重点研发计划项目(2019YFD1100700);陕西省教育厅专项科研项目(Z20210266)田一辛 黄琼TIAN Yixin HUANG Qiong建筑性能目标涉及节能、光性能、热性能等,性能目标之间存在负相关,如室内热舒适度和建筑能耗。

多目标遗传算法在水面船舶快速性优化设计中的应用

多目标遗传算法在水面船舶快速性优化设计中的应用

S rn e e cA grh IT eojc vsaehb de c n yrt f rp l o ytm a ddslcm n ot gG n t l i m I. h bet e r yr f i c a oo ous nss n i ae e t i i ot i i i e i p i e p
V 12 N . o. 2 o5 O t 08 c.2 0
多 目标遗传算法在水 面船舶快速性 优 化设 计中的应用
李 学 斌
( 武汉第二船舶设计研究所 , 湖北 武汉 40 6 ) 30 4

要 :在船舶设计 中, 、 、 船 机 桨的匹配问题一直是设计人 员最关 注 的问题之一 . 速性 良好 的船舶应使 得船 、 快 主机 和
中图分类号 : 6 1 U 6 文献标识码 : A 文章编 号 : 6 3— 8 7 20 )5— 0 1— 5 17 4 0 (0 8 0 0 0 0
Ap l aino l-bet eg n t lo i m oteo t l pi t fmut o jci e ei ag rt t h pi c o i v c h ma
法等. 由于事先设定 了偏好信息 , 缩减了搜索空间 , 将不可避免地遗漏更好的可行解 , 而系统地改变先验 值 并 不能保 证 Prt ae o最优解 能 够在 前沿 上均 匀分 布 . 目前 涌现 出多 种多 目标 进化 算法 , 形成 了一 个 热 门
的研究 领域 .
在研究螺旋桨终结设计时, 通常认为船的有效马力曲线 已经获得 , 推力减额和伴流分数已知 , 且不
g r h c n g tt m a e l b l t t h o miai a i l . o
Ke o d :si ei ; p e ies m l-b c v pi i t n vlt na oi m yw r s hpd s n s edns ; ut oj t eo t z i ;eo i l rh g i ei m ao uo g t

改进遗传算法在结构优化中的应用

( )变异 。以很小 的概率 将少 量 的随机 生成 的新 3
个体 替 换 R […Ⅳ,1 ]中随机 抽取 的个 体 ,至此 , 1 … 高层 遗传算 法 的 第一 轮运 行结 束 。Ⅳ 个 遗传 算法 GA (一12 … , 可 以从 相应 于新 的 R[…Ⅳ, … 种 ,, Ⅳ) 1 1 ] 群 中继续 各 自的操作 ,在 Ⅳ 个 G . 次各 自运 行 到一 再
实际结 构 的优化 设计 问题 是苛 刻 的 ,使 许多 基 于梯度 信 息 的优化 算法 无法 进行 ,这 与搜 索 函数 的整体 最优
解 的 目标在 一定 程度 上是 抵触 的 。算法 的结 果 一般 与 初 始值 的选 取有 较 大的关 系 ,不 同的初 始值 可能 导致 不 同 的结果 ,当初始 解选 择不 当 时优化 结果 易 陷入局 部 极值 ,这 一 困难是 优化 设计 的主 要 障碍之 一 。
收稿 日期 :2 0 —03 0 61 -1
B]表示 G . 果种群 平 均适应 值 。 层遗 传算法 与 的结 分 普 通遗传 算法 的操作相 类 似 , 可 分成 如下 三个 步骤 : 也 ( )选择 。基于 数组 A [ …Ⅳ] 1 1 ,即 Ⅳ 个遗 传算 法 的平 均适应 度值 ,对数 组 R 代表 的结 果种 群进 行选 择操 作 ,一些 结 果种群 由于它 们 的平均 适应 度值 高 而 被复 制 ,甚 至复 制多 次 ,另一 些结 果种 群 由于它们 的 种群 平 均适应 度值 低 而被 淘汰 。 ()交 叉 。如果 R [,1 ]和 R [,1 ]被 2 … … 随机 地 匹配 到一起 , 而且从 位 置 z进 行交叉 ( ≤ 1 ,≤ Ⅳ;≤z 一1 , R B, +1 1 ≤ ) 则 z ,… ]和 R D, + z 1 ,… ]相互 交换 相应 的部分 。这 一 步骤相 当于交换 G 中结 果种 群 的 ( —z) 个体 。 个

遗传算法在传动系统优化设计中的应用


为 了保证传动系统传动平稳 ,系统 中采用 斜齿 轮作为传 动零件 。该设 备的传动系统采用三轴式单箱传 动方 式 ,如图 2所示 。输 入轴转 速 为 1 4 4 0  ̄ mi n ,输 出轴 转速 为 6 0 0 r / m i n , 输 出扭矩 8 5 0 N・ M,轴 B与轴 D间距 固定 为 6 3 mm,齿 轮 1 、 2 传动 比为 2 . 4 ,后两 级传 动 比为 1 ,工 作寿命 1 5 年 ,每年 工作 3 0 0天 ,每天 1 6 行优化 的研究并不 多 ,而建立 以各个 部件 体积之和作为的适
应性 函数 ,并 同时对较 多参数 为 目 标结合 较多约束 条件进行 优化 的研究和探索就更加稀少 ,因此本文 通过上述 方法建立 目标 函数 ,并 同时建立各个参数 的边 界约束 、 齿 轮齿面磨损 疲劳强度约束 、齿根弯 曲疲 劳强度 约束 、以及输 出轴中心距 不变等各类约束条件 ,然后通过遗传算法进行优化 计算 并模 拟 ,结果显示 ,采用遗传算法优化后 的设计结果很好 的克服 了传统优 化方法容 易陷入局部 最优而不 是全局最优 的不足 , 使 优化后传动系统结构更加 紧凑 、合理 、 便 于设备 的安 装调
设计方案并非 最优方案 ,采 用优化后 的新设计方案在满足各 项性 能和约束的 同时结构更加 肾凑、合理 。
【 关 键词 】 化 浆机 设备 ;传 动 系统;优化 方法;遗传算 法
机械 制浆 机是 一种新 型机械制浆 机 ,可直 接将 原料 处理 成丝绒状纤维 ,高浓制浆 ,减少纤维切断 ,配合高浓度磨浆 机及 精浆机可直接制成 纸 , 吸墨l 『 生 强, 不透 明度高 , 柔软平滑 , 按照并行方式 搜索一个种群数 目的点 ,所 以非 常适合解 决多

加速微种群遗传算法及其在结构优化设计中的应用

的局 部寻优 方法对 种群 进行改 进 . 11 Ate z 速策 略 . i n△ 加 k
At nA 加速策略在加速序列收敛性方面具有很好的性能_ 它利用相邻的3 ie k 】 . 个点
b、: b 按式( 1 构造一个新点 b 。 和 b 1) 来加速序列的收敛.
= 一
摘要 : 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 At nA 加 i e k 速策略相结合 , 出了一种加速微种群遗传 算法. 给 算法中利用 Ate i nA 加速策 k
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, 明本文算法具有较好 的收敛性和计算 表 效率. 最后将其用于桁架结构截面优化设计,0杆平面桁架和 2 1 5杆空 间桁架的
( )选择当前子群中的最优个体 c 和次优个体 c , 1 。 按式( ) 2 构造移动模式
d =c 一c 1 2 () 2 (a 3)
(b 3)
( )生成 3 2 个新的个体
c :=c 1+0
c =c 2+
c ;=c 3一
(c 3)
化寻得最优解. 它只利用适应值函数 , 而不需要导数等其它信息 , 因而具有广泛 的应用范
围 , 用 于求解 各类 问题 . 适
在结构优化设计 中, 遗传算法也得到了广泛的应用与研究. 最早是应用于桁架结构的 尺寸优化问题… , 随后逐步推广至求解结构优化中的非凸问题 , 包括连续 、 整型和离散 变量的结构优化 问题 以及桁架结构的拓扑优化问题 等.
进行改进 , 从
72 4
应用基础 与工程科学学报
V 11 0 6 .
而加快 了算法的收敛速度 , 提高了计算效率.

遗传算法的应用

遗传算法的应用
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法,可
以在搜索和优化问题中应用。

以下是遗传算法的一些常见
应用:
1. 优化问题:遗传算法可以应用于各种优化问题,例如参
数优化、函数最大或最小化、资源分配等。

通过建立适当
的适应度函数和遗传操作,可以在搜索空间中寻找最优解。

2. 机器学习:遗传算法可以用于机器学习中的特征选择、
模型调优等任务。

通过遗传算法的迭代搜索过程,可以找
到最佳的特征集合或模型参数。

3. 调度问题:遗传算法可以应用于调度问题,如任务调度、旅行商问题等。

通过设计合适的编码方式和适应度函数,
可以优化调度方案,提高效率。

4. 组合优化问题:遗传算法在组合优化问题中也有广泛应用,如图着色问题、背包问题等。

通过遗传算法的搜索特性,可以找到组合问题的最优解或近似最优解。

5. 游戏:遗传算法可以用于训练游戏代理程序,如迷宫求解、棋类游戏等。

通过遗传算法的优化过程,可以训练出具有高水平的游戏智能的代理程序。

总的来说,遗传算法可以应用于各种搜索和优化问题,特别是那些复杂且难以在可接受的时间范围内找到最优解的问题。

它具有较好的鲁棒性和全局搜索能力,适用于多种领域。

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