基于并行遗传混沌方法的UUV性能综合优化分析
基于Lorenz混沌优化和时空混沌优化的图像分割
赣 南 师 范 学 院 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｇａ ｎ ｎ ａ ｎ Ｎｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ￣ｉ ｔ ｙ
Ｎ ｏ ． ６ Ｄｅ ｃ． ２ ０１ ３
第 六期
・
算法设计与应用 ・
基于 Ｌ ｏ ｒ ｅ ｎ ｚ 混 沌 优 化 和 时空 混 沌 优 化 的 图像 分 割
图像分 割是 数字 图像 处理 过程 中的一 个难 点 问题 ， 许多 国 内外 专 家学 者 一直 以来都 在 努 力研 究 如何 能 够 快速 、 准 确地从 复 杂背 景 中分 割 出 目标 ， 同时也取 得 了许 多研究 成果 ． 从 大的方 面来说 ， 图像 分 割方法 可大 致分为基于区域 的方法、 基于边缘的方法 、 区域与边缘相结合 的方法 ； 按照分割算法的不同可分为 阈值法、 边 界 探测 法 和区域 提取 法等 Ｊ ． 上世纪 ９ ０ 年代开始 ， 结合多种数学模型（ 如神经 网络、 模糊逻辑等 ） 的图像分割算法相继提 出． 例如， 文 献［ ２ ］ 中采 用 Ｈ ｏ ｐ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ网络 进行并 行 图像分 割 ， 文 中涉及 了多类 分 割 问题 ． 基 于神 经 网络 的 图像 分割 算 法在 训练时 ， 大 多需 要一个 很 大 的 已知恰 当分 割 门 限的样本 图像集 ， 但 有 时 由于 实 际情 况 的 限制 ， 难 以得 到 足够 多 的训练样 本 图像 ． 在基 于模糊 数 学 的聚类分 割算 法 中 ， 应用 最 广泛且 较 为成功 的是 １ ９ ７ ４年 由 Ｄ ｕ ｎ ｎ提 出并 由Ｂ ｅ ｚ ｄ ｅ ｋ加 以推广 的模 糊 ｃ均 值算 法 （ Ｆ Ｃ Ｍ） ， 这是 模糊 聚类 在 图像 分 割应 用 研究 中的一 个 重要 里程 碑 ． 但是 ， Ｆ Ｃ Ｍ 算法存 在 的 问题 是 ： 由于它是 一种 基 于 目标 函数 的局部 搜 索算 法 ， 算 法对 初值 敏 感且 容 易 陷入 局 部极 值 ， 很 难得 到全 局最 优解 ， 这将 给 图像分 割造 成 十分不 利 的影 响 Ｊ ．
基于遗传算法的特征选择
基于遗传算法的特征选择遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，已被广泛应用于特征选择问题。
特征选择是从原始特征集中选择出最具代表性和有区分度的特征子集，以提高机器学习算法的性能和效率。
遗传算法特征选择方法的基本原理是将每个特征看作一个基因，形成一个特征基因组，通过模拟自然界的进化过程来逐步优化选择最佳的特征子集。
具体来说，遗传算法通过以下步骤来进行特征选择：1.初始化：随机生成初始特征子集，可以是全特征集的一个子集或一个空集。
2.评估：使用其中一种评估指标来评估特征子集的质量，如分类准确率、回归误差等。
3.选择：根据评估结果，选择一部分优秀的特征子集，作为下一代的父代。
4.交叉：通过交叉操作，将父代特征子集的一些特征基因组合形成新的特征子集。
5.变异：对新生成的特征子集进行变异操作，改变一些特征基因的取值或位置。
6.替换：用新生成的特征子集替代上一代中质量较差的特征子集。
7.终止条件：重复以上步骤直到达到终止条件，如达到最大迭代次数、收敛到最优解等。
8.输出最佳解：输出最终得到的最佳特征子集，作为特征选择的结果。
遗传算法特征选择方法的优点包括：1.全局能力：遗传算法能够通过不断迭代和演化找到最佳的特征子集，有效避免了落入局部最优的问题。
2.并行计算能力：由于每一次迭代中都可以并行地对多个特征子集进行操作，因此遗传算法能够充分利用并行计算的优势，提高算法的效率和速度。
3.自适应性：遗传算法能够自适应地对特征子集进行调整和改进，根据问题的特点和要求来适应不同的数据集和应用场景。
遗传算法特征选择方法的应用场景非常广泛，包括模式识别、数据挖掘、生物信息学等领域。
在实际应用中，结合遗传算法特征选择方法可以帮助我们发现数据中最重要的特征，减少特征空间的维度，提高机器学习算法的性能和可解释性。
然而，遗传算法特征选择方法也存在一些不足之处。
首先，算法的效率会受到数据集规模和维度的限制。
当数据集较大或特征维度较高时，算法的计算复杂度会显著增加。
基于遗传算法的流水车间调度问题
基于遗传算法的流水车间调度问题中文摘要流水车间调度问题是研究多个工件在若干个机器上的加工次序的问题，有效的调度算法对企业提高生产效率有着重要作用。
本文使用遗传算法求解流水车间调度问题，把一个染色体编码成若干个自然数，表示相应工件的排序权值；通过简单交换两个父代的若干相同位置的基因，产生能够继承父代优良特性的子代；并且采用均匀变异，更好地保持种群中的基因的多样性。
实验表明，该方法能取得较好的效果。
关键字：遗传算法，流水车间调度方法，实数编码，基因链码，群体，适应度。
外文摘要Abstract: Flow-shop scheduling problem study the problem the processing sequence of A plurality of workpieces on some working machine,and it makes good effects on proving production efficiency to the industries with effective methods.In the case,we deal with flow-shop scheduling problem using a algorithm,the Genetic Algorithm.There is a chromosome we've just coded into some natural numbers to represent the weight order of these workpieces; exchanging simply two fathers' places of some gene to produce new children that carried good feature on two fathers;we also use the Uniform Mutation,and it keeps its diversity of gene on the population.This experiment show this method can achieve good results.Key Words: Genetic Algorithm, Flow-shop scheduling problem，natural number coding，genic bar code,group，fitness.目录中文摘要 (1)外文摘要 (2)目录 (3)1 引言 (4)1.1 论文的发展背景及重要性 (4)1.1.1 时代背景 (4)1.1.2 论文研究的重要性 (4)1.2 论文的研究问题及解决方法 (4)2 FSP问题描述 (5)2.1 排序问题的基本概念 (5)2.1.1 名词术语 (5)2.1.2 条件假设 (5)2.2车间作业排序问题的特点 (6)2.3 车间作业排序问题 (6)2.3.1 目标函数 (6)2.3.2 车间调度问题的分类 (7)3 遗传算法理论 (7)3.1 遗传算法的产生和发展 (7)3.2 遗传算法的基本思想 (8)3.2.1 基本概念 (8)3.2.2 遗传算法的基本思想 (9)4 基于遗传算法的流水车间调度方法 (11) 4.1 问题的提出 (11)4.2 遗传算法基本步骤 (11)4.2.1 编码 (11)4.2.2 初始群体生成 (12)4.2.3 适应度计算 (12)4.2.4 选择 (14)4.2.5 交叉 (15)4.2.6 变异 (17)4.2.7 终止 (19)5. 研究成果 (20)5.1 算法求解与分析 (20)5.2 实验结果 (21)参考文献 (22)附录 (23)1 引言1.1 论文的发展背景及重要性1.1.1 时代背景从第一次工业革命起，由于科技的进步人类社会就开始了一个经济腾飞的大时代。
基于混合伪并行遗传算法的BLDCM转速控制系统的优化设计
工 程技 术
Ｃ ｍ ｕ ｅ Ｄ Ｓ ｆｗ ｒ ｎ ｐ ｌｃ ｔ ｏ ｓ ｏｐ ｔ ｒ Ｃ ｏ ｔ ａ ｅ ａ ｄ Ａ ｐ ｉ ａ ｉｎ
２１ 第 １ ０ ０年 Ｏ期
基于混合伪并行遗传算法的 Ｂ Ｄ Ｍ 转速 Ｌ Ｃ 控制 系统的பைடு நூலகம்化设计
龙 驹
（ 西华大学 ，成都
ｔ ｒ ｍ ａｕ ｅ ｃ ｎ ｒ ｎｃ ｄ ｌｗ ｆ ｃｅ ｙ ｅ ｓ ｏｒｃ ｍ ｉｇ ，ｙ ｓｅ ｐｅｔｄｅ ｃ ｎｔｍ ｅ ｏ ｔ ｅ ｐｓｕｄ — ｒａｌ ｌｇ ｎｅｉ ｈｅ ｐ ｅ ｔｒ ｏ ｖｅｇｅ ｅ ａ ｏ ｅ ｉｎｃ ｏｆｔ ｈ ｔ ｏ ｎ ｓｂ ｔｅ ｓ ｓ ｅ ｔ ｄ ｗｉｈ ｔ ｅ ｏ ｐａ ｌｅ ｅ ｔｃ ｎ ｉ ｈ ｈ ｈ ａ ｇ ｒｔｍ ｅ ｅｏ ｄ ａ ｐｏ ｔｏ ｉ ｆｇｌｂ ｌｏ ｔｍｉ ａｉ ｎ ａｇ ｒｔ ｍ ｓａ ｄ ｔ ｅｕｓ ＡＴＬＡＢ ６５ ｏ ｔ ｒ ｅ ｔ ｏ ｌｗ ｈ ｙ ｍ ｉ ｌ ｏ ｈ ｄ ｖ ｌｐｅ ｒｆ ｌｏ ｏ ｏ ａ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ，ｎ ｅ ｏｆＭ ｉ ｈ ． ｓ ｆｗａ ｏ ｆ ｌｏ ｔｅ ｄ ｎａ ｃ ｐｅｆ ｒ ａ ｃ ｆｔｅ ｓｍ ｕｌｔｏ ｘ ｒｍ ｅ ｓｃ ｎ ｒ ｅ ｅｕｓ ｆｔ ｅａｇｏ ｉ ｍ ｓｉ ｅ ｄ ａ ｌ ｏ ｐ ａ ｔ ｅｐｕｐｏｓ ｐ ｉ ｉｉ ｅ ｒｏ ｍ ｎ ｅｏ ｉ ｈ ａｉ ｎ ｅ ｐｅ ｉ ｎｔ，ｏ ｆ ｍ ｄｔ ｅ ｏ ｌ ｒｔ ｉ ｈ ｈ ｈ ｉ ｎｄ ｅ ｂｅ ｔ ｌｙ ｒ ｅｏｆｏ ｔｍ ｚｎｇｔ ｈ ｈ ｓ ｅ ｅｆｒ ａ ｃ ｐｅ ｄ ｐ ｒｏ ｎ ｅ． ｍ Ｋ ｅ ｗｏｒ ｓＢｒ ｓ ｅ ｓＤＣ ｏｏ ； ｉ ｅ ｅ ｄ ｐａａ ｌｌ ｅ ｔｃａｇｏ ｉ ｍ ； ａ ｌｂ ｓｍｕｌｔｏ ｙ ｄ ： ｕ ｈｌｓ ｍ ｔｒＭ ｘ ｄｐｓ ｕ ｏ－ ｒ ｌｅ ｎｅｉ ｌ ｒｔ Ｍ ｔａ ｉ ａ ｉｎ ｇ ｈ
基于遗传算法的物流中心选址优化研究
基于遗传算法的物流中心选址优化研究随着全球化的不断深入和物流技术的不断发展，物流中心的选址问题成为了一个重要的研究领域。
一个合理的物流中心选址方案可以优化物流效率，降低物流成本，从而提高物流企业的竞争力和运营效益。
而遗传算法作为一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，被广泛应用于物流中心选址问题的研究中。
一、遗传算法的介绍遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，是对优化问题进行求解的通用方法。
遗传算法的基本思想是将优化问题通过编码形成适应度函数，然后通过染色体的交叉、变异和选择等遗传操作来逐步优化适应度函数，并最终得到问题的最优解。
遗传算法具有全局搜索能力强、易于并行化、能够避免陷入局部最优解等优点，因此被广泛应用于物流中心选址问题的研究。
二、物流中心选址问题的研究现状物流中心选址问题是指在考虑经济、运输、环保等因素的基础上，确定最佳的物流中心选址方案。
物流中心选址问题具有复杂性和多样性，需要综合考虑多个因素。
例如，地理位置、交通状况、能源消耗、环保标准、人力成本、税收政策等因素均会影响物流中心选址方案的制定。
目前，对于物流中心选址问题的研究已经取得了一定的进展。
研究者们通过建立数学模型和算法，从不同角度考虑物流中心选址问题，提出了许多优化方案。
但是，在实践中，由于条件的不同和问题的多样性，往往难以找到最优解。
因此，需要进一步探讨更加高效的求解方法。
三、基于遗传算法的物流中心选址优化研究基于遗传算法的物流中心选址优化研究是指在遗传算法的框架下，建立物流中心选址的数学模型，通过遗传算法的优化过程，得到比较优的选址方案。
基于遗传算法的物流中心选址优化研究具有以下优点：1、全局搜索能力强：遗传算法具有全局搜索的特点，可以在大范围内搜索最优解，并能够保证优化结果不会陷入局部最优。
2、适应度函数定义灵活：根据物流中心选址问题的实际情况，可以灵活定义适应度函数，以便更好地反映问题的实际情况。
3、算法易于并行化：遗传算法的基本操作包括交叉、变异、选择等，这些操作可以很容易地并行化，提高算法的求解效率。
基于改进遗传算法的配送路径优化方案
文０ 徐 鹏 沈金星 （ 河海大学交通学院 海洋 学院 南京）
节 点的 最 短 回路 ，不 需 要对 整 个 网络 进 行 问题 求 解 ，可 以只 提 取 出 与节 点 紧密 相 关 的节 点 与 弧 段构 成 子 网络 ，在 子 网络 中进 以 及车 辆 的行 使路 线 的新 的 测序 方式 ，很 行 问题 求 解 ， 降低 问 题规 模 ，提 高算 法 效 好地 解 决 遗 传算 法 的早 熟、 局 部 寻优 能力 率 。 即基 于 方 向策 略 的 限制 搜 索 区域 方 法 差 的 问题 。 通过 测 试 ， 发现 交替 使 用遗 传 【 ７】，比 如搜 索从 北京 到沈 阳的 最短 路径 ， 算 法和 ＤＮＡ 算 法进 行 全局寻优 和 局部寻优 完全 可 以 把 南京 、重 庆 等节 点 排 除在 搜 索 可 以相 对 较 准确 、 快速 的实 现 车辆 线路 的 空 间以 外 。 该 方法 是 一种 有 损 局部 寻 优 算 寻优 。 法 ， 即排 除 了概 率 极 小 的子 网 络外 最 优 路 关键词 ： 传算法 ；Ｄ Ａ算法 ；Ｖ 遗 Ｎ ＲＰ 径的可能。 引 言 在 单 条路 径 寻 优 中 ， 以该 点集 作 最 小 物 流被 誉 为 经济 活 动 中 的 “ 开 发 的 凸包 ，并 以该 凸包 区 域 作适 当 扩 充的 缓 冲 未 黑大 陆 ” 、企 业 的 “ 三利 润 源 泉 ” 第 。物 流 区 ，落 在 缓 冲 区内 的 节 点 与弧 段构 成 子 网 的 目标 在 于 以最 小 的费 用 满 足消 费 者 的最 络进 行搜 索 计算 。Ｄ Ｎ Ａ 计 算 模型 即构 建 大需 求 ，而 运 输 的 费用 占整 个企 业 物 流的 在该 子 网 络 上进 行 ，在 保证 有 效搜 索 的 基 ４０％ 左右 。在运输 过 程 中 ，配 送是其 中一 础上 多余 的边 （ 助边 ） 量 少 。 辅 尽 个 重要 的直 接 与 消 费者 相 连 接的 环 节 ，物 我们这里的 Ｖ ＲＰ可描 述为 ：已知 ｎ 个 流 配送 车辆 的线 路优 化 问 题 ，更是 物 流 配 代售 点之 间的 相 互 费用 大 小 （在 编 码 时 用 送优 化 中 的关 键 环 节 ，正 确 合理 的安 排车 Ｄ Ｎ Ａ 片 段的长 度来表 示 ） ，现有 一辆 配送 辆 的配 送线 路 ，可 以有 效 的 减少 车 辆 的空 车必须 访遍 ｎ个代 售点 ， 最后 又必须返 回 驶率 ，实现 合 理 线路 运 输 ，从而 降 低 运输 起始 送 货 点 。如 何 安 排车 对 这 些代 售 点 的 成本 ，节约 运 输 时 间 ，提 高 经济 效 益 ，达 有 向行 使 路线 ，可 使 其行 驶 路 线 的总 费 用 到物 流 科 学 化 管 理 。 最 少？ 以 图论 术语 来 说 ，假设 有 一 个 图 Ｇ 二 、遗传 算法与 Ｄ ＮＡ 算法 （Ｖ， Ｗ ） Ｅ， ，其中 ，Ｖ 是顶点集 ，Ｅ是边 遗 传算 法 是一 种 基 于 自然 选 择和 自然 集，ｗ 是顶点和边的权值集 ，设 Ｄ＝（ｉ） 是 ｄｊ 遗传 机 制 的 自适 应 的随 机 搜索 算 法 ，它是 由顶点 ｉ和 顶点 ｊ之 间的 距离所组 成的 距离 种 有 效 的 解 决 最优 化 问题 的 方 法 。 矩 阵 ，Ｖ 就是 求出一 条通过所 有顶点 完 ＲＰ 遗 传算 法 求解 工 程 实 际最 优 化 问题 的 成 配送 任 务 并 且 总 费 用 最 少 的有 向路 径 。 基本 步 骤是 ：首 先对 可 行 域 中的 个 体进 行 （ ） 算 法 思 想 一 编 码 ；然后 在 可 行域 中 随机 挑 选 指 定群 体 依据上述思 想 ，为 了便于利用 ＤＮＡ 计 大 小 的 一些 个 体组 成 作 为进 化 起 点 的第 一 算 ，我们设 计如下 的求解该 ＶＲＰ 的基 本算 代 群 体 ，并 计 算 每 个 个 体 的 目标 函数 值 ， 法 ： 即该 个 体的 适 应 度 。利 用选 择 机 制 从群 体 步骤 １ ：搜索 出所有 闭合 路径 。 中随 机挑 选 个 体作 为 繁 殖过 程 前 的 个体 样 步骤 ２ ：找 出那些开始 于 ０、结束 也 本 。选择 机 制 保证 适 应 度较 高 的 个体 能 够 是 ０ 的 固定 顶 点的 闭路 经 ，也 就 是说 ，保 保 留较 多的 样 本 ；而 适 应 度较 低 的 个体 则 留那 些经 过 Ｏ 的 固定顶 点 的 闭路 经 。 保 留较 少的 样 本 ，甚 至 被 淘汰 。在 繁殖 过 步骤 ３ ：找 出那 些 经过 所 有节 点 至 少 程 中 ，遗 传 算 法提 供 了交 叉和 变 异两 种 算 次 的 闭合 路径 ，也就 是 说 ，保 留 ０ 的 所 法 对 挑 选 后 的 样 本 进 行 交 换 和 基 因突 变 。 有 广 义 Ｅｕ ｅ ｌ ｒ闭 迹 。 交叉算 法 交 换随 机 挑 选 的两 个 个 体 的某 些 步骤 ４：找出最短的 广义 Ｅｕｌ ｅ ｒ闭迹 ， 位 ，变异 算 子 则直 接 对 一个 个 体 中 的随 机 这 就 是 我 们 所 需 的 解 。 挑 选 的某 一 位 进行 突 变 。这 样 通 过 选择 和 步骤 ５：确 定 出配送 车路 线 。 繁 殖就 产 生 了下一 代 群体 。 重复 上述 选 择 （ ）Ｖ Ｒ Ｐ 的 Ｄ Ｎ Ａ 计 算 编码 以及 二 和 繁 殖 过 程 ， 直 到 结 束 条 件 得 到 满 足 为 实 施 止 。进 化 过 程 最后 一 代 中的 最 优 解就 是 用 ｌ 、构建 ＶＲ 的 ＤＮＡ 计算 编码 Ｐ 遗 传算 法 解 最 优 化 问题 所 得 到 的 最 终 结 先 选 取 节 点和 弧 段 的基 本 寡聚 核 苷 酸 果。 片 断 ，通 常 是 根 据相 应 权 值的 大 小 先 同等 遗 传 算 法 是 一 种 自适 应 随 机 搜 索 方 放 大 为 正 整 数 ， 再 分 别 求 出 节 点 和 弧 段 的 法 ，具 有 极 强的 并 行机 制 ，在 解 决 整体 的 最 小 公倍 数 作 为 基本 寡 聚 核苷 酸 长 度的 制 搜索 问题 时 ，具 有 很 强 的鲁 棒 性 和全 局 寻 定 标 准 。 优 能 力 。但 遗 传算 法忽 视 了个 体潜 力的 开 由于 Ｄ Ｎ Ａ 编 码片 断的 数 目随着 路径 发 而只 重 视 群体 整 体性 能 的 提 高 。也 就 是 条 数 的增 加 呈 指 数增 长 ，如此 复 杂 的编 码 说 ，遗 传 算 法能 够 以较 大 的 概率 找 到 最 优 也将 成 为 Ｄ Ｎ Ａ 计 算的 技术瓶 颈 。本 文采 区 域而 不 是 最优 点 。 因此 遗 传 算 法在 应 用 用 基本 寡聚 核 苷酸 （ 个 ）连 接组 合 （ Ｋ 单 中 也有 一 些 不尽 人 意 的地 方 ，主 要表 现 在 独长为 ４的一条就能形成 Ｋ４／２种组合 ，因 算 法收 敛 慢 、效 率 低 、容 易 早 熟 、局 部 寻 此 所需 的 寡 聚 核苷 酸 的 种 类大 大减 少 ）从 优能力差等。 很 大 程 度 上 简 化 这 个 过 程 ， 尽 量 减 少 三 、基于 Ｄ Ａ算法对 Ｖ多地 通过 合理 的编 码 为追 求 Ｄ Ｎ Ａ 计算 局部寻 优解 的质量 ， 进 行 处 理 ， 从 而 大 大 减 少 了 误 差 的 来 源 ， 我们 在 算 法 中加 入 基于 启 发 式知 识 的 方 向 这也 是 Ｄ Ｎ Ａ 计 算研 究 的难 以解决 的 问题 搜 索 策 略 。在 网络 拓扑 图中 ，求解 某 几 个 之 一 。
基于多种群并行遗传算法的板材拉深过程压边力优化
ｔ板 坯厚度 ， ： 单位 ： ｍｍ； 按 照 公 式 （ ） 算 ， 文 的 经 验 压 边 力 是 １计 本
１ ５× １ Ｎ ． ０
２ 压 边 力 优 化
２ １ 板料成形 中的 压边力 ．
收 稿 日期 ： ０ ６ ０ — ０ ２０— ４ ８ 作 者 简介 ： 护 民 ， ， 师 ， 士研 究生 ， 要 研 究 方 向 ： 戴 男 讲 博 主 塑性 成 形 过 程 数 值 模 拟 与模 具 优化 设 计
设 计费用 也会 相应增 加 。如果 把经验 推算 和计算 机 数值模 拟结 合起 来就可 以快 速高效 地确 定一个
最 优 的压 边力 。
求压 边力 值 的经验公 式如 下口 ： ］
Ｐ一 ４ （ 一 １ １ Ｄ ８ ． ） ￡ ６ 。 口 ×一 （） １
其 中 ， 各工 序拉伸 系数 的倒 数 ； ： ０： ＂ 板坯材 料 的抗拉 强度 ， ｂ 单位 ： ａ ＭＰ ；
２ ５
维普资讯
武 汉船 舶职业 技 术学 院学报
２ ２ 压边 力优化 的 目标 函数 ． 在板料 成形 过 程 中 ， 主要 的成 形 缺 陷是 起 皱
２０ ０ ６年第 ４期
和拉 裂 ， 而起 皱 和 拉裂 都 与 厚 度 的变 化 有 密 切关 系 。Ｙ Ｑ． ｏ认 为 ， ． Ｇｕ 在实 际应用 中 ， 于 工 件 的 对 成形 性能 ， 度 变量是 一个 很好 的衡 量指标 ， 厚 厚度
使 材 料 产 生充 分 的 塑性 变形 ， 高 零 件 的刚 度 。 提
（） ２ 防止和 减小 法兰部 分 的起皱 。
一
般来 说 ， 压边力 太小 ， 无法 有效地 控制 材料
基于伪并行改进遗传算法的线列阵隔振系统参数优化
件 之 间 的藕合 ； ２层 是 隰振 系统夕 部 的水 和整 个 隔 第 ｝
振 系统模 型之 间 的耦 合 。二 维 流 固耦 合 模 型 建立 了 隔振 系统 各部 分 结构 沿轴 向的剖 面 的平面模 型 ， 元 单 数 为 ２ ５ ２８ ０个 ， 点数 为 ２ ７ 节 ５４ ０个 。
Ｋｅ ｏ ｄ ｙ ｗ ｒ ｓ： ｔ ｗｅ ｒａ ｏ ａ ｉ ｐ ｏ ｅ ｓ ｕ ｏ ｐ ｒ ｌｅ ｅ ｅ ｉ ｌ ｏ ｉｈ ； ｉ ｒ ｔｏ ｓ ｌｔｏ ｙ ｔｍ ｏ ｄ ａ ｒ ｙ ｓ ｎ ｒ；ｍ ｒ ｖ ｄ ｐ ｅ ｄ ａ ａｌｌｇ ｎ ｔｃ ａｇ ｒｔ ｍ ｖｂ ａｉ ｎ ｉｏ ａｉ ｎ ｓ ｓｅ
一
图 ２ ２ 隔振 系 统 二 维 流 固耦 合 模 型 １ ７ 拉 力 时 ４ｍ ０Ｎ ４
计 算 隔 振 量 与实 验 值 的 逝较
Ｆｉ． Ｃｏ ａ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌｄａａ ｗｉ ａｃ ａｅ ｏ ４ ｍ ｇ２ ｍｐ ｒ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｔ ｔ ｃ ｌｕｌｔｄ ｆ２ ｈ ＶＩ ｎ １ ０Ｎ ｌｉ ｏ ｃ Ｓ ｉ ４７ ｐｕｌｎｇ ｆｒ ｅ
Ｊ ＡＮＧ ｏ ｈ ，ＸＵＥ ｅ ｇ Ｉ Ｇｕ — ｅ Ｆ ｎ
（ ． ｒｈ ｎ ｒｎ ｌ ｇ ， ｈ ｎ ｈ ｉＭａｉｍｅＵｎｖ ｒｉ Ｓ ａ ｇ ａ ２ ０ ３ Ｃ ｉａ ． ｃ ｏ ｌｏ ｖ ｌ １ Ｍｅｃ ａ ｔＭａｉｅＣｏｌ ｅ Ｓ ａ ｇ ａ ｒ ｉ ｉｅｓｔ ｈ ｎ ｈ ｉ ０ １ ５， ｈ ｎ ；２ Ｓ ｈ ｏ ｆＮａ ａ ｅ ｔ ｙ，
算法 ， 并利 用 评 价遗 传 算 法 性 能 的 ２个 典 型 测 试 函
数 ： ｃｌ Ａ ｋ ｙ函数 和 Ｄ ｏ ｇ函数 Ｆ ， 行 伪 并 行 改 进 ｅ ｅＪｎ ２进
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基于并行遗传混沌方法的UUV性能综合优化分析
本文为了优化无人水下车(UUV)的性能，采用了并行遗传混沌
方法进行优化分析。
通过多进程协同跑进化算法和混沌搜索算法，快速降低UUV驾驶员的恢复复杂度，提高UUV的性能。
首先，针对UUV的优化目标建立多目标优化模型，并将其转
化为单目标问题处理。
建立了UUV的运动学动力学模型和控
制器，并结合现有的路径规划算法，制定一系列运动控制策略。
使用初始参数进行优化，通过并行遗传算法在各个子进程中进行大量计算，并结合混沌搜索算法对各组最优参数进行深入搜索。
利用并行科学计算的优势，降低了计算时间和空间的开销。
由遗传算法能快速找到全局最优解可知，这种方法在寻优过程中具有较好的全局搜索能力。
而混沌搜索方法能够在局部最优解处切换到全局最优解的搜索，因此将其与遗传算法相结合可加速寻优过程，增强结果的可信度。
考虑到实际应用中UUV的环境不确定性，模型和控制器都存
在不确定性和失配等因素。
由此需要在遗传算法和混沌算法中分别加入适应度修正和搜索范围修正，对应优化后的UUV建
立仿真环境，以实际场景为基础，通过大量的仿真试验验证并行遗传混沌方法的优化效果。
本文所采用的并行遗传混沌优化方法能够使UUV得到更加准
确的控制，提升UUV的性能和可靠性。
同时，为了便于系统
的实际应用，本文根据UUV的实际特点进行了必要的适应度
修正和搜索范围修正。
实验表明，本文所提出的方法优化效果显著，为UUV的性能提升及深度研究奠定了基础。
针对
UUV的性能综合优化分析，需要对相关数据进行统计和分析，以便更加深入地了解UUV的运行特性和优化需求。
下面列举
了一些可能与UUV性能优化相关的数据：
1. UUV的速度和加速度数据。
UUV的速度和加速度在控制、
导航和路径规划等方面都有着重要的作用。
通过收集和分析UUV运动轨迹的速度和加速度数据，可以为UUV的性能优化提供基础数据和运动特性的参考。
2. UUV的控制输入和输出数据。
通过监测UUV的控制输入和输出数据，可以更好地了解UUV的控制特性，并针对控制精度、稳定性等方面进行性能优化。
3. UUV的传感器数据。
UUV通常使用各种传感器对周围环境
进行感知和控制。
通过分析UUV的传感器数据，可以了解各
种传感器的数据精度和误差，并对传感器及其数据进行优化。
4. UUV的能量消耗和系统负载等数据。
UUV的能量消耗和系
统负载等数据可以反映UUV性能的稳定性和可靠性。
通过对
系统负载和能量消耗等数据的分析，可以优化UUV的设计和
控制策略，提高其性能和可靠性。
综上所述，对UUV的性能综合优化需要收集和分析大量的相
关数据。
这些数据能够为UUV的性能优化提供基础数据和参考，同时还可以帮助研究者更好地了解UUV的运动特性和设
计特点。
通过对数据的深入分析和处理，可以使UUV的性能
得到更好的提升和优化。
以UUV在水下勘探应用为例，探讨
如何通过数据分析实现其性能优化。
UUV是一种水下自主探测机器人，其具有复杂的传感器系统
和多种控制模式，可用于水下的多种作业任务，如海底勘探、搜救、清理、监测等。
在水下勘探中，UUV能够实现高精度、高分辨率的图像数据采集和传输，从而为油气勘探、海底地形和海洋生物等方面的研究提供客观数据支持。
在这个过程中，数据分析发挥了重要作用。
具体来说，相关的数据通过UUV的传感器获取，并交由计算机进行处理和识别。
这些数据包括海底走向、深度、地形地理数据、水电化学参数、海洋生物群落数据等。
然后通过对这些数据的大数据分析，可以进一步分析并得出UUV在水下勘探中的性能、优化UUV
的探测路径规划、决策（如全局路径规划、局部路径规划、第三方通讯规划）、能量管理等，从而达到实现UUV性能优化
的目的。
一个例子是，一支研究团队利用UUV在大西洋进行了为期3
周的海底勘探任务，成功采集了大量的数据和样本，并运用数据分析技术对其进行处理和研究。
结果发现，该地区的生物多样性较高，但环境缺氧严重，并存在大量污染因素，如塑料和铅等。
基于这些数据分析，该团队进一步设计了更有效的
UUV运动路径和监测方案，并提出了一系列针对该区域的环
保建议。
总结来说，UUV在水下勘探中的应用，需要通过数据分析来实现其性能优化。
通过数据的处理，包括全局路径规划、局部路径规划、第三方通讯规划、环境监测数据分析等方面，可以帮助该团队更好的了解海底环境中的状况，使得UUV的性能得到更好的提升和优化。
随着人工智能和机器学习的发展，未来UUV的性能优化将会更加出色。