基于Pareto遗传算法的起重机主梁优化设计

发布时间：2024-05-28 06:20

　　工程设计问题一般都具有多个设计目标,这些与工程系统的性能或经济性等相关联的目标之间通常存在着内在冲突。近年来多目标优化设计技术蓬勃发展,在理论和实际应用中都取得了很大的成功。 本文在研究遗传算法和多目标优化理论及应用的基础上,开发了基于Pareto排序的遗传多目标优化算法,用以处理一般工程中多目标优化设计问题;讨论了在遗传多目标优化中涉及的几个重要问题与技术:Pareto排序问题、适应值计算问题、种群多样性保持问题、约束处理和小生境技术等;研究了工程优化中数学模型的建立过程,以桥式起重机为例,对起重机的箱形主梁截面做了优化设计。论文主要工作和结论如下: (1) 初步研究了多目标理论基础,并分析比较了几种常用的传统多目标优化方法的求解方法和特点。 (2) 对遗传算法作了详细的研究,遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法;遗传算法多方向和全局搜索的基本特点和从种群到种群的方法对于解决多目标优化问题是有益的;讨论了将遗传算法应用到多目标优化问题中的相关问题;对几种不同的遗传多目标优化方法做了简要的介绍和比较。 (3) 给出了基于Paret...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图4优化后目标函数的响应面模型概2000.820.840.860.880.90.920.940.960.98优化目标函数值

本文编号：3983605