改进FGA算法及其在四杆机构优化设计中的应用

发布时间：2019-05-22 01:24

【摘要】：遗传算法可以有效地处理一些常规优化方法不能解决的复杂优化问题。然而,传统遗传算法存在容易陷入局部解、收敛速度慢和处理带约束优化问题效果不佳等缺点。提出了一种采用浮点数编码方法处理不等式约束优化问题的改进遗传算法(Float-encoding Genetic Algorithm,FGA),该算法具有收敛效率高、算法稳定性好和局部搜索能力强等优点。运用该算法对曲柄连杆机构进行优化设计,优化结果表明,改进后的遗传算法比传统遗传算法优化效果更好。
[Abstract]:Genetic algorithm can effectively deal with some complex optimization problems that can not be solved by conventional optimization methods. However, the traditional genetic algorithm has some shortcomings, such as easy to fall into local solution, slow convergence speed and poor effect in dealing with constrained optimization problems. In this paper, an improved genetic algorithm (Float-encoding Genetic Algorithm,FGA) is proposed to deal with inequality constrained optimization problems by using floating-point coding method. The algorithm has the advantages of high convergence efficiency, good stability and strong local search ability. The algorithm is used to optimize the design of crank and connecting rod mechanism. the optimization results show that the improved genetic algorithm is better than the traditional genetic algorithm.
【作者单位】： 南华大学机械工程学院;
【分类号】：TH112;TP18

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