改进的GA-SA算法在叶轮优化设计中的应用研究

发布时间：2021-07-22 21:22

　　遗传算法是一种模仿生物自然进化过程的随机搜索和优化算法,具有很强的解决问题的能力和广泛的适应性。因其具有鲁棒性、灵活性和操作简便的特点,在优化设计中得到了广泛的应用。叶轮是离心压缩机中高速转动的核心部件,它的结构设计优劣直接关系到叶轮的使用寿命长短、产生正弦波形的准确度以及电能的消耗等,因此在现代高性能压缩机的设计中,对离心叶轮结构进行优化设计具有重大的意义。遗传算法一方面由于其运算简单,能有效地解决问题而被广泛应用;另一方面,在实际应用中依然存在过早收敛、局部搜索能力较差等问题。因此,本文主要研究对遗传算法的改进方法及新的改进算法在叶轮优化设计中的应用。本文对遗传算法的理论、优化及应用进行了一些研究与分析工作。首先,着重分析遗传算法的缺点,探索解决方案。针对基本遗传算法中初始种群生成的随机性,本文提出了一种新的初始种群生成方法,即利用近似最大最小距离算法思想,在初始种群的生成上,使个体之间保持一定的海明距离,从而产生较好的初始种群分布。其次,介绍了遗传算法一些常见的改进方法,诸如:自适应遗传算法、混合遗传算法等。在现有的一些自适应遗传算法的基础上,针对交叉概率和变异概率进行改进,根据... 

【文章来源】：中国石油大学(华东)山东省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

遗传算法实现的流程图

图 3-3 混合遗传算法结构图Fig3-3 Strcture Chart for Hybrid Genetic Algorithm算法法（Simulated Annealing）[41]是 20 世纪 80 年代初发展起来的能够以随机搜索技术从概率意义上找出目标函数的全局最小点先确定初始温度，随机选择一个初始状态并考察该状态的目标一小扰动，并计算新状态的目标函数值；以概率 l 接受较好点点作为当前点，直到系统冷却。模拟退火方法在初始温度足够件下，能以概率 l 收敛到全局最优值。由于这种算法模拟固体退退火算法”。法以某种概率接受较差点，既可以从局部最优的“陷阱”中跳化问题的整体最优解，又不失简单性和通用性[11][12][42]。

图4-23f ( x )的二维形状图Fig4-2 Two-dimensional Shape Graph用遗传算法。在运用遗传算法工具箱时，适应度函数是小值，所以，测试函数 的适应度函数是3f3 f（x）。对 实验。f真实验中，两种算法都独立优化 30 次，种群规模均为，IAGA 的初始种群是随机产生， =0.9， =0.6， 始种群采用基于近似最大最小距离法生成，c1Pc2Pcm1P1p =0.4，cp两种算法连续优化 30 次并进行统计，IAGA 搜索到全局算法是 28；IAGA 搜索到最优的平均代数为 34 代，而的适应值变化情况如图 4-3、4-4 所示：

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于数论佳点集的遗传算法初始种群均匀设计[J]. 李志俊,程家兴.  电脑与信息技术. 2007(04)
[2]混合遗传算法与模拟退火法[J]. 田东平,迟洪钦.  计算机工程与应用. 2006(22)
[3]自适应遗传算法的改进与应用[J]. 史明霞,陶林波,沈建京.  微计算机应用. 2006(04)
[4]一种新型的自适应混沌遗传算法[J]. 袁晓辉,袁艳斌,王乘,张勇传.  电子学报. 2006(04)
[5]自适应遗传算法的改进及在系统辨识中应用研究[J]. 任子武,伞冶.  系统仿真学报. 2006(01)
[6]遗传算法初始种群与操作参数的均匀设计[J]. 何大阔,王福利,贾明兴.  东北大学学报. 2005(09)
[7]一种改进的自适应遗传算法[J]. 金晶,苏勇.  计算机工程与应用. 2005(18)
[8]一种改进的遗传模拟退火算法及其应用[J]. 刘志刚,王建华,耿英三,欧阳森.  系统仿真学报. 2004(05)
[9]遗传算法在离心泵叶片优化设计中的应用[J]. 闫永强,梁武科.  排灌机械. 2004(02)
[10]改进的快速遗传算法及其性能研究[J]. 高玮.  系统工程与电子技术. 2003(11)

硕士论文
[1]海洋修井机风洞试验测控系统设计[D]. 陈忠碧.西南石油学院 2002



本文编号：3297925