基于改进遗传算法的机械多目标优化设计方法的研究

发布时间：2020-08-17 12:07

【摘要】： 优化设计方法是将优化原理和计算机技术应用于工程设计，在设计领域得到了广泛应用的一种重要的科学设计方法。随着工程优化问题的日趋大型化、复杂化，工程中的许多大系统优化问题都具有很高的非线性和非连续性，采用传统的优化设计方法，在一般情况下很难找到全域最优解。遗传算法是一种新型的优化算法，它具有传统方法不可比拟的优点，已逐步发展成为一种迭代、自适应、启发式、概率性的搜索算法，以其在解决不同的非线性问题中的自适应性、全局最优性及隐含并行性而具有独特的吸引力，使其在工程设计中具有广泛的应用前景。 本文在理解和掌握遗传算法的基本原理和方法的基础上，针对标准遗传算法存在收敛速度慢、易陷入局部极小点(早熟)等缺陷，对其进行改进。在实数编码的基础上，提出了混合选择算子、扩大采样空间选择策略、过滤和交叉限制策略、自适应算子动态调整的交叉概率和变异概率、适应度函数的设计、算法停止准则等一系列相应的改进措施，以提高遗传算法的优化性能。并用改进后的遗传算法成功地求得多目标优化问题的有效解集。文中还分别采用模糊数学中的相似优先比方法和灰色系统理论中的灰色聚类方法，从多目标优化问题的有效解集中选出最有效解并排出它们的优先顺序，排除了在多目标优化设计中人为因素的影响，为工程中解决多目标优化设计问题提出了一种行之有效的方法。 文中系统、详细地介绍了用改进遗传算法、多目标优化设计方法、模糊数学中的相似优先比方法和灰色系统理论中的灰色聚类方法进行机械工程中带传动和蜗杆传动的多目标优化设计的过程。本文所做的一系列研究工作对于实际工程有一定的参考意义和应用价值。
【学位授予单位】：西安理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TH122;TB114.1
【图文】：

x:)=21·5+x!sin(4‘x;)+x:sin(20汀x2) 5.t.一3‘x一‘12·l，4·l‘xZ‘5·8目标函数的三维图形如图2一2所示。为t心)图2一2目标函数的三维图形 F19.2一 2Three一 di:nensionalfigureofobjeetivefunctiona.基因表达(编码)将决策变量编码为二进制串，串长取决于需要的精度。设变量x.。「口少，乞〕，可按式 (2.4)将由二进制转换为十进制:x，二a+decimal(substring，)xbz一a，2，，一1 (2.4)

夕)=100(x，一夕)，+(l一x)，，(一2.048‘x，夕‘2.048)(3.7)该函数的三维图形如下图所示:图3一 4Rosenbrock函数三维图形Fig.3一Three一 dimensionfigureofRosenbroekfunetion由图3一4可以看出，Rosenbrock函数有两个局部最优点，分别是f(2.048，一048)=3897.7342;f卜2.048，一2.048)=3905.9262。显然，后者为全局最大点。分别采用标准遗传算法和改进遗传算法对Rosenbrock函数进行数值优化，然后进行结果的比较分析。采用标准遗传算法，运行参数分别取:种群大小N二80;进化代数T二300;交叉概率为p。二0.95;变异概率为p

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本文编号：2795300