检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：董玉振河北工程大学

学位级别：硕士

遗传算法是一种随机搜索方法,具有很强的全局寻优能力,是目前影响和应用最为广泛的优化方法之一。但遗传算法仍存在一些不足,如不同程度的存在概率参数的主观选取问题、早熟问题、陷入局部最优等,本文针对这些问题给出两种改进方法。在... 详细信息

遗传算法是一种随机搜索方法,具有很强的全局寻优能力,是目前影响和应用最为广泛的优化方法之一。但遗传算法仍存在一些不足,如不同程度的存在概率参数的主观选取问题、早熟问题、陷入局部最优等,本文针对这些问题给出两种改进方法。在基于灰度编码的改进的遗传算法中,充分利用模式定理,使交叉算子和变异算子有机结合,父代所有个体都进行交叉,避免概率参数的选取问题,用变异后产生的优良个体代替适应度差的父代个体,产生子代个体,提出初始种群的生成标准,这种种群的生成方法保证了最优个体的获得,并且有较快的收敛速度。在基于实数编码的改进遗传算法中,借鉴二进制编码的模式理论,繁殖操作初期变异概率较大,通过变异操作使种群规模逐渐扩大,当种群达到一定规模时,只进行交叉操作,只要有足够的时间一定能找到最优个体,避免陷入局部最优。汽车悬架是一个典型的精密空间多体系统,它的性能如何直接关系到诸多汽车性能,如平顺性、操纵稳定性、安全性和制动性等,选用合适的方法对汽车悬架动力学参数进行优化设计,对于民族汽车工业的发展有着重要意义。目前,对其优化设计方法主要采用确定性优化方法,容易陷入局部最优解。本文将改进遗传算法应用于复杂汽车悬架参数优化设计,计算结果表明,与目前使用的其他方法相比,求解质量和计算效率都有很大提高。

关键词：遗传算法灰度编码实数编码汽车悬架 ADAMS软件

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基于实数编码的免疫思维进化算法及其在PID控制器参数整定中的应用

基于实数编码的免疫思维进化算法及其在PID控制器参数整定中的应用

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作者：张晶太原理工大学

学位级别：硕士

PID控制器由于结构简单、易于调整等优点,至今仍广泛应用于控制领域。实际工业过程中往往具有非线性、时变,纯滞后等特点,这时采用传统的PID控制就不能取得令人满意的效果。PID参数整定技术是为了处理PID参数整定这个问题而产生的,PID... 详细信息

PID控制器由于结构简单、易于调整等优点,至今仍广泛应用于控制领域。实际工业过程中往往具有非线性、时变,纯滞后等特点,这时采用传统的PID控制就不能取得令人满意的效果。PID参数整定技术是为了处理PID参数整定这个问题而产生的,PID参数整定的方法很多,但往往难以实现或不很理想,在精度与速度的折衷及对象的使用范围上常常难以令人满意。由于PID控制存在许多优点而又存在参数的整定较为困难得问题,许多学者开始寻求一些人工智能算法来进行PID参数的整定。免疫思维进化算法理论是基于思维进化算法和人工免疫系统中克隆选择原理,继承了思维进化算法的群体进化策略等进化机制上的优点,又加入了克隆选择算法中的学习、记忆开发、抗体多样性、自适应调节等优良的功能,使得免疫思维进化算法在优化中具有更快的收敛性和更高的计算精度。这些特点使得IMEA在参数整定方面有着很好的理论优势。本文在免疫思维进化算法的基本原理下,针对PID参数整定的特点,对免疫思维进化算法的实数编码形式进行了研究,给出了实数编码下免疫思维进化算法的克隆、变异、重组和选择算子的定义,并通过函数测试验证了算法的优良性。在此基础上,本文将基于实数编码的免疫思维进化算法应用到PID参数的整定,给出了算法在PID参数整定中各算子的具体定义,设计了基于实数编码免疫思维进化算法的PID控制器,通过仿真试验验证了该整定算法比传统的PID整定方法、基于GA的PID参数整定方法和基于MEA的PID参数整定方法有着更好的控制品质,更快的收敛速度和更好的控制精度。基于免疫思维进化算法PID控制器的优点,本文首先在PC机上的μC/OS-Ⅱ嵌入式实时操作系统下实现了该控制器,以此为基础对该控制器的硬件实现进行了研究。在实现了基于ARM920T内核的S3C2410A芯片的μC/OS-Ⅱ的移植基础上,本文在S3C2410A嵌入式开发平台上对该控制器进行了软硬件实现。软件方面,设计了五个任务:监控任务、整定算法任务、数据采集任务、数据处理任务和显示任务,这五个任务通过消息队列之间的消息传递机制来完成任务之间的协调运行,由于采用的是具有足够的稳定性和安全性μC/OS-Ⅱ嵌入式实时操作系统,并在程序中通过监控空任务进行系统运行监控,系统的稳定性很高。硬件方面,使用了LCD、键盘作为人机交互界面,串口进行与上位机的通信。对该嵌入式控制系统其进行了实验,实验表明该算法有着良好的工作性能和稳定性,具有很高的应用价值,也为基于免疫思维进化算法的PID控制器实际工程应用打下了基础。

关键词：免疫思维进化算法实数编码 PID 参数整定 μC/OS-Ⅱ

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基于实数编码的自适应免疫算法在投资优化问题中的应用研究

基于实数编码的自适应免疫算法在投资优化问题中的应用研究

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作者：赵若韵华东师范大学

学位级别：硕士

本论文首先描述了企业投资优化所面临的问题；随后，从免疫系统生物原型、免疫算法原理、免疫算法与遗传算法的比较等方面概述了免疫算法；提出了RAIA算法，描述了RAIA算法的具体步骤，并给出了RAIA算法的收敛性分析：对企业投资优化问... 详细信息

本论文首先描述了企业投资优化所面临的问题；随后，从免疫系统生物原型、免疫算法原理、免疫算法与遗传算法的比较等方面概述了免疫算法；提出了RAIA算法，描述了RAIA算法的具体步骤，并给出了RAIA算法的收敛性分析：对企业投资优化问题的模型进行了描述，并给出了模块设计及其说明；而后就某一个应用实例进行了系统仿真与分析，通过SGA算法与RAIA算法运行结果的比较，说明了RAIA算法的有效性和高效性；最后进行了总结和展望。

关键词：企业投资决策模型自适应免疫算法实数编码系统仿真

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基于实数编码遗传算法的二次曲面提取

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工程图学学报 2005年第2期26卷 13-17页

作者：刘雪梅张树生皇甫中民西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室华北水利水电学院郑州450045 华北水利水电学院

在机械产品的逆向工程中,针对测量数据提取常用二次曲面是非常重要的。它不仅有助于理解设计意图、指导数据分割,而且可以提高重建模型的精度和速度。首次提出利用基于实数编码的遗传算法针对离散数据点进行二次曲面提取。通过数值实验... 详细信息

在机械产品的逆向工程中,针对测量数据提取常用二次曲面是非常重要的。它不仅有助于理解设计意图、指导数据分割,而且可以提高重建模型的精度和速度。首次提出利用基于实数编码的遗传算法针对离散数据点进行二次曲面提取。通过数值实验结果及与其它算法的结果对比,证明了此算法的有效性、鲁棒性和精确性。为逆向工程中基于测量点的二次曲面提取提供了一种新的方法。

关键词：计算机应用二次曲面遗传算法实数编码逆向工程

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基于波像差理论的实数编码遗传算法优化XUV光学系统

基于波像差理论的实数编码遗传算法优化XUV光学系统

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作者：曾涛上海大学

学位级别：硕士

Soft X-ray、Extreme Ultraviolet(XUV)光学系统在空间天文物理、同步辐射、超大规模集成电路、光刻、高分辨率显微镜等领域有着广泛的应用。在XUV光学系统的设计中,更多的是对只有单个光学元件且面形简单的系统的设计,而很少有对于具... 详细信息

Soft X-ray、Extreme Ultraviolet(XUV)光学系统在空间天文物理、同步辐射、超大规模集成电路、光刻、高分辨率显微镜等领域有着广泛的应用。在XUV光学系统的设计中,更多的是对只有单个光学元件且面形简单的系统的设计,而很少有对于具有多个光学元件、且包含非球面的光学系统的设计,对于后者,大都依靠设计者的经验来选取光学参数,从而达到减小像差的目的。随着上海大学吕丽军教授的平面对称光栅系统的像差理论(Lu波像差理论)的建立和完善,具有任意多个光学元件、任意面形的XUV光学系统的设计就有了理论基础。Lu波像差理论给出了各光学元件的物理参数与成像像差的关系,因此,采取某种数学工具来建立可以量化成像像差的优化设计评价函数,并建立合适的算法求解出最佳光学参数是一项很有研究价值的课题。本文的研究内容包括如下:(1)基于Lu波像差理论计算了各光学元件的波像差,将其累加并计算出像面上的像差,然后将此像差代入到点列图均方根函数中,进行数学推导从而得到XUV光学系统的优化设计目标函数,而且该目标函数是一个通式,适于具有平面对称特性的任意光栅系统;基于该理论编写了一套XUV光学系统的点列图成像程序,该程序的正确性被Shadow软件的光线追迹结果所验证。(2)优化设计目标函数是关于多个光学参量的解析式,而且各光学参量可能有较大的取值范围,针对这个特性,本文在标准遗传算法的基础上,发展了实数编码遗传算法,并结合逃逸函数、自适应变异概率等措施来提升算法的全局寻优能力,编写了对XUV光学系统进行优化的Matlab程序。运算结果表明本文改进的算法在寻优能力、鲁棒性上有所增强。(3)对两个XUV光学系统(球面全息光栅单色仪、前置超环面镜的XUV光谱仪)分别建立优化设计目标函数,并运用优化程序进行优化求解。在光线追迹软件Shadow中对优化后的系统分别进行追迹验证,并与参考文献的追迹结果进行对比,结果表明本文优化后的系统在光谱分辨率和能量集中度上均有一定的提升,这验证了Lu波像差理论和本文优化方法的正确性。本文发展的优化设计方法及优化算法可以被拓展应用到具有更多光学元件的系统设计中,具有理论参考意义。

关键词：波像差理论点列图实数编码 XUV光学系统像差

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用于函数优化问题的实数编码遗传算法的改进及并行化实现

用于函数优化问题的实数编码遗传算法的改进及并行化实现

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作者：王雪峰河北大学

学位级别：硕士

在日常生产生活中,会遇到各种各样的优化问题,例如,求到某地的“最短路径”或某种资源的“最大利用率”等。常规的解法是先通过数学建模的方式将这些问题转化成函数优化问题,之后再利用数学方法进行求解。由于所要求解的问题类型多种多... 详细信息

在日常生产生活中,会遇到各种各样的优化问题,例如,求到某地的“最短路径”或某种资源的“最大利用率”等。常规的解法是先通过数学建模的方式将这些问题转化成函数优化问题,之后再利用数学方法进行求解。由于所要求解的问题类型多种多样,因此,通过数学建模形成的目标函数会呈现出各种各样的数学特征,此时,采用数学方法很难求解。实数编码遗传算法由于其结构简单,在求解时不受具体问题的约束以及求解精度高等优点,自提出以来便在函数优化问题上得到了广泛使用。但是在函数求解过程中,实数编码遗传算法存在着容易掉入局部极值和收敛能力差的缺点,而且在求解复杂的高维函数时,由于算法所需的初始种群规模很大,这就使得算法的运算时间过长。针对上述问题,对实数编码遗传算法的改进和并行化实现进行了研究,主要工作如下:1.为了避免实数编码遗传算法出现早熟现象,增强算法的局部搜索能力和收敛性,给出算法的改进措施。首先,提出了一种新的交叉算子,该算子可以保证交叉后生成的子代染色体具有比父代染色体更高的适应度值。其次,改变了传统变异算子的变异策略,使算法只对种群中适应度值的低的染色体进行变异。再次,在前人提出的自适应改变交叉率、变异率的基础上,增加了算法进化代数的考虑,从而使交叉率、变异率的取值更合理、有效。最后,通过求解各类型函数,结果表明,改进后的实数编码遗传算法可以有效地跳出局部极值点,防止算法出现未成熟收敛现象,并能在提高算法的收敛能力的同时,进一步提升算法的求解精度。2.为了减少实数编码遗传算法在求解复杂的高维函数时的计算时间,对改进后的算法进行了基于GPU的并行化实现。其中,对算法的并行化实现体现在五个方面:初始种群产生的并行化实现、适应度值计算的并行化实现、交叉算子的并行化实现、变异算子的并行化实现以及种群中染色体排序的并行化实现。通过求解不同维数的函数,结果表明,与CPU版本的串行程序相比,基于GPU并行化实现后的算法可以在不损失求解精度的情况下降低算法求解高维函数的计算时间,并且所求的函数维数越高、算法求解所需的初始种群规模越大、显卡的性能越强,加速效果越明显。

关键词：函数优化实数编码遗传算法算法改进 GPU并行

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实数编码最优子种群遗传算法及结构优化

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淮阴师范学院学报（自然科学版） 2008年第2期7卷 101-104页

作者：黄隽镇江高等专科学校数理系江苏镇江212003

遗传算法(GA)是利用自然选择和进化思想在高维空间中寻优的方法,其寻优过程始终保持整个种群的进化.本文提出了实数编码最优子种群遗传算法理论,通过从种群中选出适应值最高的若干数量的个体,组成该代最优子种群,将最优子种群中的个体... 详细信息

遗传算法(GA)是利用自然选择和进化思想在高维空间中寻优的方法,其寻优过程始终保持整个种群的进化.本文提出了实数编码最优子种群遗传算法理论,通过从种群中选出适应值最高的若干数量的个体,组成该代最优子种群,将最优子种群中的个体与种群中其它个体进行交叉变异、最优子种群中的个体间也进行交叉变异,从而产生新的种群.该遗传算法使得遗传过程中落入局部最优解的几乎不可能,对于多极值问题非常有效,收敛速度也非常快.

关键词：遗传算法最优子种群实数编码

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实数编码的遗传算法在流变参数反演中的应用

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山西建筑 2008年第36期34卷 100-102页

作者：刘运生中铁隧道勘测设计院有限公司

基于实数编码个体表示形式的优点,编制了实数编码的遗传算法程序,进行了围岩流变模型参数的反演,并与FLAC正分析相结合,模拟了围岩在施工过程中的动态变化以检测算法的可行性,结果表明,此算法能满足工程的需要。

关键词：实数编码遗传算法流变模型参数反演

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实数编码遗传算法变异步长自适应调节策略

实数编码遗传算法变异步长自适应调节策略

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第二十届全国自动化应用技术学术交流会

作者：张超李擎胡茂羽张育萌北京科技大学自动化学院北京100083

对实数编码遗传算法的变异步长进行了改进,提出一种新的自适应变异步长调节策略.该策略在多次调用基本实数遗传算法进行固定代数寻优的基础上,统计出一个平均最优解作为切换阈值.在之后的变异过程中,当种群最优个体的适应度值小于切换... 详细信息

对实数编码遗传算法的变异步长进行了改进,提出一种新的自适应变异步长调节策略.该策略在多次调用基本实数遗传算法进行固定代数寻优的基础上,统计出一个平均最优解作为切换阈值.在之后的变异过程中,当种群最优个体的适应度值小于切换阈值时,变异操作选择大步长,以便提高收敛的速度;当种群最优个体不小于切换阈值时,变异操作则采用小步长,以便提高搜索的精度.本文以Rastrigin2-D函数寻优过程为例,详细描述了所提调节策略的具体实现和参数变化情况,并分析了其调节机理.此外还对其他4种不同测试函数进行了数值仿真研究.结果表明,与基本实数遗传算法相比,该调节策略可使遗传算法具有更高的搜索质量.

关键词：自动控制理论遗传算法实数编码变异步长自适应调节

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实数编码和约束凝聚选择的遗传算法

实数编码和约束凝聚选择的遗传算法

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2001中国控制与决策学术年会

作者：唐文艳顾元宪于涛工业装备结构分析国家重点实验室大连理工大学工程力学系中国建设银行大连市分行

采用实数编码的遗传算法解决连续变量的优化问题.提出一种新的选择方法——约束凝聚选择法.利用凝聚函数将多个约束处理成一个约束,综合考虑约束值和适应度值进行选择操作.最优个体的选择也以约束值和适应度值为基础.典型算例表明,该方... 详细信息

采用实数编码的遗传算法解决连续变量的优化问题.提出一种新的选择方法——约束凝聚选择法.利用凝聚函数将多个约束处理成一个约束,综合考虑约束值和适应度值进行选择操作.最优个体的选择也以约束值和适应度值为基础.典型算例表明,该方法是可行的,且适用范围比传统的比例选择法更广.

关键词：遗传算法凝聚选择实数编码

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