【摘要】：遺傳算法可以有效地處理一些常規(guī)優(yōu)化方法不能解決的復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題。然而,傳統(tǒng)遺傳算法存在容易陷入局部解、收斂速度慢和處理帶約束優(yōu)化問(wèn)題效果不佳等缺點(diǎn)。提出了一種采用浮點(diǎn)數(shù)編碼方法處理不等式約束優(yōu)化問(wèn)題的改進(jìn)遺傳算法(Float-encoding Genetic Algorithm,FGA),該算法具有收斂效率高、算法穩(wěn)定性好和局部搜索能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。運(yùn)用該算法對(duì)曲柄連桿機(jī)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),優(yōu)化結(jié)果表明,改進(jìn)后的遺傳算法比傳統(tǒng)遺傳算法優(yōu)化效果更好。
[Abstract]:Genetic algorithm can effectively deal with some complex optimization problems that can not be solved by conventional optimization methods. However, the traditional genetic algorithm has some shortcomings, such as easy to fall into local solution, slow convergence speed and poor effect in dealing with constrained optimization problems. In this paper, an improved genetic algorithm (Float-encoding Genetic Algorithm,FGA) is proposed to deal with inequality constrained optimization problems by using floating-point coding method. The algorithm has the advantages of high convergence efficiency, good stability and strong local search ability. The algorithm is used to optimize the design of crank and connecting rod mechanism. the optimization results show that the improved genetic algorithm is better than the traditional genetic algorithm.
【作者單位】： 南華大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TH112;TP18

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本文編號(hào)：2482556