混合遗传算法进行离心叶轮优化设计

发布时间：2017-04-10 17:17

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【摘要】：利用自适应交叉遗传算法和生物生长算法的特点 ,提出一种新的优化方法———混合生物生长自适应交叉遗传算法。该方法既充分利用了遗传算法全局寻优和生物生长法快速收敛的优点 ,又弥补了遗传算法收敛速度过慢和生物生长法过分依赖结构初始形状的不足。为了验证优化方法的正确性和合理性 ,对某三维离心叶轮进行优化设计 ,结果表明 ,混合算法较单纯采用遗传算法收敛速度快 ,且可得到形状优化最优解
【作者单位】： 天津大学机械工程学院 天津大学机械工程学院 西安交通大学能源与动力工程学院
【关键词】： 自适应交叉遗传算法 离心叶轮 形状优化 生物生长
【基金】：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目( 970 6982 0 )
【分类号】：TH122
【正文快照】： 0　引言标准遗传算法存在“早熟”或非全局收敛,亦或收敛速度较慢的问题。为此人们对算法的编码和控制参数的选择进行了大量研究。交叉算子作为遗传算法的基本操作之一,选择的好坏将直接影响算法的性能和收敛性。许多研究者对其提出了大量改进措施,并取得了一定效果[1 ,2 ]

【参考文献】

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本文编号：297165