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基于灰度和实数编码的改进遗传算法研究及其应用

作　者: 董玉振
导　师: 张京军
学　校: 河北工程大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 遗传算法 灰度编码 实数编码 汽车悬架 ADAMS软件
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 276次
引　用: 1次
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内容摘要


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。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章 绪论  8-13
  1.1 研究背景  8-11
    1.1.1 遗传算法的发展背景  8-9
    1.1.2 遗传算法的研究现状  9
    1.1.3 汽车悬架优化的研究现状  9-11
  1.2 本文的主要研究内容与内容安排  11-12
  1.3 小结  12-13
第2章 遗传算法基础  13-38
  2.1 遗传算法概述  13-17
    2.1.1 遗传算法的生物基础  13-14
    2.1.2 简单遗传算法简介  14-17
  2.2 遗传算法的特点  17-18
  2.3 遗传算法的基本原理  18-22
    2.3.1 模式定理  19-21
    2.3.2 积木块假设  21-22
    2.3.3 隐含并行性  22
  2.4 遗传算法的实现技术  22-30
    2.4.1 编码方法  22-25
    2.4.2 群体设定  25-26
    2.4.3 适应度函数  26-27
    2.4.4 遗传操作  27-30
  2.5 测试函数  30-34
    2.5.1 无约束优化的测试函数  30-32
    2.5.2 有约束优化的测试函数  32-34
    2.5.3 约束优化问题的难度特征  34
  2.6 遗传算法的应用与发展方向  34-37
    2.6.1 遗传算法的应用  34-36
    2.6.2 遗传算法的发展方向  36-37
  2.7 小结  37-38
第3章 遗传算法的收敛性理论  38-47
  3.1 种群序列的收敛性定义及性质  38-39
  3.2 遗传算法的马氏来链分析  39-43
    3.2.1 马氏链的定义及相关性质  40-41
    3.2.2 标准遗传算法的马氏链分析  41-43
  3.3 遗传算法的公理化分析  43-44
    3.3.1 进化算子的特征数  43
    3.3.2 抽象模拟进化算法的概率收敛性定理  43-44
  3.4 Vose-Liepins 模型  44-45
  3.5 连续编码模型  45
  3.6 收敛性的研究方向  45-46
  3.7 小结  46-47
第4章 改进遗传算法  47-53
  4.1 基于灰度编码的改进遗传算法  47-50
    4.1.1 改进遗传算法  47-49
    4.1.2 遗传算法的实例验证  49-50
  4.2 基于实数编码的改进遗传算法  50-52
    4.2.1 改进遗传算法  50-51
    4.2.2 遗传算法的实例验证  51-52
  4.3 小结  52-53
第5章 改进遗传算法及其在汽车悬架优化设计中的应用  53-58
  5.1 汽车悬架优化模型  53-54
  5.2 遗传算法与ADAMS 软件的接口  54-56
    5.2.1 ADAMS 软件简介  54-55
    5.2.2 遗传算法与ADAMS 软件接口  55-56
  5.3 遗传算法在汽车悬架中的应用  56-57
  5.4 小结  57-58
第6章 结论  58-59
参考文献  59-63
附录  63-65
致谢  65-66
作者简介  66
攻读硕士期间发表的论文和参加科研情况  66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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