遺傳算法的改進(jìn)及其在機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用.pdf

1、遺傳算法是近年來(lái)在計(jì)算機(jī)科學(xué)和優(yōu)化中受到廣泛關(guān)注的一種模擬生物進(jìn)化理論的仿生學(xué)算法。與常規(guī)的優(yōu)化算法相比，遺傳算法具有隱含并行性和全局收斂性兩大顯著特征，并且具有常規(guī)優(yōu)化方法所沒(méi)有的優(yōu)點(diǎn)，如不需要梯度計(jì)算等。然而，遺傳算法畢竟是一門(mén)較新的學(xué)科，無(wú)論是在理論上，還是在實(shí)現(xiàn)上都有許多不完善的地方。因此，不斷地對(duì)遺傳算法加以研究和改進(jìn)，使其更加適用于工程實(shí)際，以便更好地、更充分地發(fā)揮遺傳算法的性能和特點(diǎn)是非常必要的。 本文對(duì)遺傳算法及

2、其在機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)應(yīng)用中的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了研究，介紹了遺傳算法的基本結(jié)構(gòu)、主要特點(diǎn)及應(yīng)用于機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí)具有一般意義的算法設(shè)計(jì)方案和算子設(shè)計(jì)方法。 在實(shí)際應(yīng)用中，基本遺傳算法存在著收斂速度慢，穩(wěn)定性差和早熟等問(wèn)題。為克服這些缺陷，本文在對(duì)遺傳算法的基本要點(diǎn)進(jìn)行介紹的基礎(chǔ)上，對(duì)選擇、交叉和變異等算子操作過(guò)程進(jìn)行了改進(jìn)。以典型的遺傳算法測(cè)試函數(shù)驗(yàn)證改進(jìn)遺傳算法的有效性與可行性。 本文提出了基于懲罰和修復(fù)策略的約束處理方法，解決了