基于改進遺傳算法的機械多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計方法的研究.pdf

1、優(yōu)化設(shè)計方法是將優(yōu)化原理和計算機技術(shù)應(yīng)用于工程設(shè)計，在設(shè)計領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用的一種重要的科學(xué)設(shè)計方法。隨著工程優(yōu)化問題的日趨大型化、復(fù)雜化，工程中的許多大系統(tǒng)優(yōu)化問題都具有很高的非線性和非連續(xù)性，采用傳統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計方法，在一般情況下很難找到全域最優(yōu)解。遺傳算法是一種新型的優(yōu)化算法，它具有傳統(tǒng)方法不可比擬的優(yōu)點，已逐步發(fā)展成為一種迭代、自適應(yīng)、啟發(fā)式、概率性的搜索算法，以其在解決不同的非線性問題中的自適應(yīng)性、全局最優(yōu)性及隱含并行性而具有獨

2、特的吸引力，使其在工程設(shè)計中具有廣泛的應(yīng)用前景。本文在理解和掌握遺傳算法的基本原理和方法的基礎(chǔ)上，針對標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法存在收斂速度慢、易陷入局部極小點(早熟)等缺陷，對其進行改進。在實數(shù)編碼的基礎(chǔ)上，提出了混合選擇算子、擴大采樣空間選擇策略、過濾和交叉限制策略、自適應(yīng)算子動態(tài)調(diào)整的交叉概率和變異概率、適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計、算法停止準(zhǔn)則等一系列相應(yīng)的改進措施，以提高遺傳算法的優(yōu)化性能。并用改進后的遺傳算法成功地求得多目標(biāo)優(yōu)化問題的有效解集。文中還

3、分別采用模糊數(shù)學(xué)中的相似優(yōu)先比方法和灰色系統(tǒng)理論中的灰色聚類方法，從多目標(biāo)優(yōu)化問題的有效解集中選出最有效解并排出它們的優(yōu)先順序，排除了在多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計中人為因素的影響，為工程中解決多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計問題提出了一種行之有效的方法。文中系統(tǒng)、詳細地介紹了用改進遺傳算法、多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計方法、模糊數(shù)學(xué)中的相似優(yōu)先比方法和灰色系統(tǒng)理論中的灰色聚類方法進行機械工程中帶傳動和蝸桿傳動的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計的過程。本文所做的一系列研究工作對于實際工程有一定的參考