检索结果-内蒙古大学图书馆

南昌航空大学学报（自然科学版） 2007年第4期21卷 16-20页

作者：陈昊王琦南昌航空大学江西南昌330063

本文将模糊理论用于优化中,提出了一种基于可行度的模糊罚函数法,并采用分布式并行遗传算法进行寻优操作,该方法可以将不同遗传操作的优点加以整合,通过并行运算提高优化效率。将基于模糊罚函数的分布式并行遗传算法应用到多目标结构优... 详细信息

本文将模糊理论用于优化中,提出了一种基于可行度的模糊罚函数法,并采用分布式并行遗传算法进行寻优操作,该方法可以将不同遗传操作的优点加以整合,通过并行运算提高优化效率。将基于模糊罚函数的分布式并行遗传算法应用到多目标结构优化中,仿真试验表明取得了很好的寻优效果。

关键词：模糊罚函数分布式并行遗传算法结构优化

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多约束三维装箱问题的研究及实现

多约束三维装箱问题的研究及实现

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作者：雍文君西安理工大学

学位级别：硕士

多约束条件下三维装箱问题是一个NP-hard组合优化问题,它是将n个货物装入一组集装箱中,其目的是满足一定约束条件(诸如方向、限重、重心、装卸顺序、耐压等)的最大化体积装载率,以提高集装箱的利用率。遗传算法因其较好的全局搜索性和... 详细信息

多约束条件下三维装箱问题是一个NP-hard组合优化问题,它是将n个货物装入一组集装箱中,其目的是满足一定约束条件(诸如方向、限重、重心、装卸顺序、耐压等)的最大化体积装载率,以提高集装箱的利用率。遗传算法因其较好的全局搜索性和鲁棒性,被应用在解决三维装箱问题上。遗传算法求解有约束组合优化问题是对目标函数在整个遗传空间中搜索满足约束条件的可行解。不满足约束条件的染色体被称为致死染色体。由于装箱问题约束条件复杂、苛刻,在种群进化过程中使得很多染色体不能满足,形成大量致死染色体,使算法的搜索性能恶化,甚至使算法不能运行。因此在利用遗传算法解决装箱问题时引入了罚函数的概念,即对装箱问题的目标函数添加一个违背约束条件的惩罚处理。将多约束组合优化问题转化成了单约束组合优化问题,此法解决多约束问题虽简单直观,但在对约束条件的处理时要求所有的约束条件都不能有丝毫的违背,这就大大缩小了可行域的范围。事实上,最优解会在可行域的边界附近取得,刚性约束条件有可能排除掉一些非常优秀的装箱方案,甚至是最适用的装箱方案。针对常规罚函数的缺点,利用模糊理论对约束条件进行模糊处理,该方法不仅能表示某一个点是否在可行域内,而且对在可行域外的点按照离可行域的远近程度进行模糊处理。可行域与不可行域没有明显的界限,对不完全可行解按其违反约束的程度加以评价,若其违反约束的程度很小时,可近似认为解为可行解。其扩大初始阶段搜索范围,充分利用包含有优秀基因的部分致死染色体,防止有效基因丢失,保留近优解的遗传,从而达到降低致死染色体数目的目的;扩充了可行解的范围,实现了全局搜索最优的装箱组合的目的,计算实例表明了算法具有比较好的装箱效果。

关键词：三维装箱遗传算法模糊罚函数

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基于模糊罚函数遗传算法的高层建筑基础优化设计研究

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水利与建筑工程学报 2003年第4期1卷 5-8,12页

作者：梅传书钟登华水利部海河水利委员会天津300170 天津大学建筑工程学院天津300170

基于遗传算法中处理约束条件使用的传统罚函数方法效果并不理想,本文提出了一种处理约束优化问题的模糊罚函数遗传算法,并在高层建筑的上部结构与地基基础共同作用的基础上,将其应用于高层建筑的桩箱基础的优化设计问题,工程实例证明其... 详细信息

基于遗传算法中处理约束条件使用的传统罚函数方法效果并不理想,本文提出了一种处理约束优化问题的模糊罚函数遗传算法,并在高层建筑的上部结构与地基基础共同作用的基础上,将其应用于高层建筑的桩箱基础的优化设计问题,工程实例证明其不仅能改善基础受力情况,而且具有较大的经济效益。

关键词：高层建筑优化设计模糊罚函数遗传算法桩箱基础

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基于遗传算法的曲线曲面光顺

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同济大学学报（自然科学版） 2002年第3期30卷 322-325,334页

作者：甘屹齐从谦陈亚洲同济大学机械工程系上海200092

以能量和曲率作为双重条件来考察曲线和曲面的光顺性问题 ,应用模糊罚函数将有约束多目标优化问题转化为无约束多目标优化问题 ,采用遗传算法对曲线进行光顺 ,得到了最优解 ;并进一步将该光顺算法推广到曲面的光顺 .

关键词：遗传算法曲线曲面光顺原理模糊罚函数三次B样条曲线光顺方法 CAD 反求工程

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用Pareto遗传算法实现机械／结构系统的多目…

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机械科学与技术 1998年第A11期17卷 51-53,56页

作者：朱学军王安麟上海交通大学

提出了一种用Ｐａｒｅｔｏ遗传算法（ＰＧＡ）来实施的带约束的多目标优化方法。ＰＧＡ可得到Ｐａｒｅｔｏ最优解集，从中可选出满足设计需要的解。本文提出的算法包括５个基本算子：选、变异、交叉、小生境技术、Ｐａｒｅｔｏ集合过滤... 详细信息

提出了一种用Ｐａｒｅｔｏ遗传算法（ＰＧＡ）来实施的带约束的多目标优化方法。ＰＧＡ可得到Ｐａｒｅｔｏ最优解集，从中可选出满足设计需要的解。本文提出的算法包括５个基本算子：选、变异、交叉、小生境技术、Ｐａｒｅｔｏ集合过滤器。本文设计了小生境技术和Ｐａｒｅｔｏ集合过滤器，并建立了用于目标优化的适应度函数，使用模糊罚函数法带约束的多目标优化问题转换为无约束优化问题，其于以上方法。

关键词：多目标遗传算法模糊罚函数优化设计 PGA 桁架

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