机械系统动态优化设计的混合遗传基因方法

融合复合形法和基因算法提出一种可以有效地解决机械系统动态优化设计问题的随机优化算法——混合遗传基因法．该法以遗传基因方法实现代间进化，以复合形法改进代间较差个体以加速进化．数值分析结果表明，该方法结果正确，算法简洁     

改进的遗传算法在机械系统动态优化设计中的应用

针对机械系统动态优化设计的特点,建立了其数学模型。结合复合形法和变概率方法对传统遗传算法作了改进,以提高其求解效率和避免陷入局部最优。实例计算表明该方法结果正确,这为解决机械系统动态优化设计提供了一种有效的途径。     

遗传算法在机械系统动力学优化设计的应用

针对机械系统动力学优化设计的特点 ,提出了一种改进的遗传算法 ,从而提高了优化算法的收敛速度和稳定性。最后通过一个五自由度汽车悬架系统优化问题的实例表明了该方法的有效性     

给水管网优化设计的混合遗传算法

利用遗传算法全局优化和广义简约梯度法(GRG法)局部收敛速度快的特点,将两者有机结合,构造出一种混合遗传算法应用于新建环状给水管网的优化设计．同时针对遗传算法,采用了实数编码技术,基于扩大采样空间的随机采样、惩罚策略、算术交叉及动态变异技术．最后结合工程实例验证了混合算法的高效性。     

改进混合遗传算法在给水管网优化设计中的应用分析

目前,用于给水管网优化设计计算的常见方法主要有线性规划法、非线性规划法、枚举法、动态规划法、神经网络法和遗传算法等。但是,这些方法普遍存在需要二次圆整或不能解决复杂管网优化设计的缺陷。本文在对给水管网优化计算过程的每个环节作了深入分析和研究的基础上,提出了适于离散变量组合优化并能很好应用于管网优化设计计算的改进混合遗传算法,希望对给水管网优化设计提供一定的指导和参考。     

复杂机械系统的优化设计

本书首先用数学模型来描述复杂的机械系统，然后，将机械系统的优化设计归结为在互相制约的性能中合理地协调众多的设计变量，最后达到优化设计的目的，书中给出一些地面车辆中的优化问题实例来说明理论的应用。     

应用混合遗传算法的车辆发动机工作参数优化设计

发动机的基本参数反映了发动机的工作性能和品质.针对设计任务的要求正确选择这些参数,才能保证所设计的新产品有生命力.因此,采用优化设计方法来设计车辆发动机工作参数是非常重要的.在满足气缸热负荷、机械负荷和燃烧室及混合气形成条件,以及边界约束的条件下,建立了优化设计数学模型.由于传统的优化方法存在着求解过程复杂和寻优过程容易陷入局部最优解的问题,故应用遗传算法工具箱调用混合遗传算法和局部搜索算法相结合寻求最优解,使求解过程得到简化,确保可靠地获得全局最优解.     

基于混合遗传算法的随机结构可靠性优化设计

遗传算法（GA）是一种具有随机搜索技术的进化算法,但在运用过程中出现早熟、收敛速度慢、局部搜索能力差的缺点。对遗传算法中的遗传算子进行了改进,提出了遗传算法和最佳矢量法相结合的混合遗传算法,并引入了小生境技术。分析表明,基于小生境的混合遗传算法即发挥了最佳矢量法局部搜索能力强的特点,又结合了遗传算法全局搜索能力强的优点,使收敛性能大大改善,同时小生境技术的使用,避免了优化过程中局部最优解的出现,提高收敛速度。具体算例表明该混合遗传算法是一种高效的结构优化方法。     

混合遗传算法在陶瓷坯料配方优化设计中的应用

以绝对误差为目标函数,采用混合遗传算法对陶瓷配方进行设计,并通过加入移民策略和随进化代数变换的交叉变异率对算法进行了优化。配方实验结果显示,优化后的混合遗传算法相对误差在1%以内,这表明改进后的算法在陶瓷坯料配方应用中有很好的适用性。     

采用混合遗传算法的建筑结构优化设计

根据工程实际,充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了建筑结构优化模型。并提出一种离散变毓结构优化设计的进退搜索算法与标准遗传算法结合成混合遗传算法,既发挥了进退搜索算法高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点。算例结果表明,这种混合遗传算法收敛快、精度高,优于标准遗传算法和进退搜索算法：是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化方法,可以直接用于多种建筑结构的优化设计。     

基于混合遗传算法的模糊系统的优化设计

在模糊系统的变节点自适应神经网络实现的基础上,提出了一种混合遗传算法。该算法采用混合编码策略,利用遗传算法同时优化隶属函数模糊规则,且运用最小二乘法估计结论参数。该算法综合考虑了模糊控制器的复杂程度、训练速度和控制精度,确保系统的全局优化性。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于混合遗传算法的建筑结构优化设计

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点·算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法·     

混合遗传算法的收敛性研究

近年来,一种新的优化算法－－遗传算法（ＧＡ）正迅速发展成为一个十分活跃的研究领域。ＧＡ以其高效、实用的特点在各个领域得到广泛的应用,取得了良好的效果,并越来越受到人们的重视,由于ＧＡ存在过早收敛的问题。本文提出了克服此问题的混合遗传算法（ＨＧＡ）,并用Ｍａｒｋｏｖ链理论证明了ＨＧＡ的收敛性。     

混合遗传算法及应用实例

概述了遗传算法的基本思想，并对混合遗传算法进行了论述，介绍了混合遗传算法的主要过程，列举了混合遗传算法的计算实例。     

混合遗传算法在同步电动机优化设计中应用

采用混合遗传算法对—新结构电机—转子磁极贴式永磁同步电动机进行优化设计的研究,论述了程序编制过程,给出了优化数学模型及优化结果,并对采用一般遗传算法和混合遗传算法进行优化设计的结果进行比较,得出了混合遗传优化寻优速度较快的结论。     

混合遗传算法的研究现状

简要介绍了遗传算法的产生机理和基本结构,并着重介绍了混合遗传算法的研究现状。     

基于混合遗传算法和复合形法的翼型优化设计

遗传算法的缺点在于计算过多的目标函数适应值而增加了优化设计的计算量。为了提高遗传算法的优化效率,将遗传算法和复合形法相结合,建立了基于混合遗传算法和复合形法的气动优化设计方法,对超临界翼型进行了单目标和多目标的优化设计,流场计算采用雷诺数平均N-S方程。算例表明,该设计优化方法稳定,设计质量高,效率比单纯遗传算法有很大提高,在工程中有较大的应用价值。     

关于旅行售货员问题的混合遗传算法研究

遗传算法（ＧＡ）是一类仿生算法，广泛应用于大型优化问题的求解，本文介绍孤原理和算法，并用简单遗传算法（ＳＧＡ）和混合遗传算法（ＨＧＡ）对旅行售货员问题（ＴＳＰ）进行了研究。     

基于改进混合遗传算法的给水管网优化设计

为解决给水管网的优化设计问题，建立了给水管网优化设计数学模型，提出了适于管网优化设计的改进混合遗传算法．进而对遗传算法改进方法、水力计算的信赖域法、适应度函数的建立、遗传操作和整数编码技术等进行分析，并以一个典型的工程案例进行验证．结果表明，改进混合遗传算法方法所得到的目标函数值和管网水力性能明显优于传统设计方法，充分说明了改进混合遗传算法方法用于管网优化设计的实用性和有效性．     

基于模拟退火的混合遗传算法

分析了遗传算法和模拟算法的优缺点,并将两种算法进行混合,提出一种基于模拟退火的混合遗传算法以弥补两个算法的不足,理论分析和仿真实验表明该方法的有效性和可行性。