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基于改進型遺傳算法對圓柱齒輪減速機的計算機輔助設計

發(fā)布時間：2018/7/19 16:38:23

針對標準遺傳算法局部搜索能力弱的特點，通過將其與懲罰函數(shù)法結(jié)合，提高了全局尋優(yōu)能力。結(jié)合二級圓柱齒輪減速機問題，進行了優(yōu)化計算。結(jié)果表明，此算法優(yōu)于標準遺傳算法。

針對標準遺傳算法局部搜索能力弱的特點,通過將其與懲罰函數(shù)法結(jié)合,提高了全局尋優(yōu)能力。結(jié)合二級圓柱齒輪減速機問題,進行了優(yōu)化計算。結(jié)果表明,此算法優(yōu)于標準遺傳算法。
遺傳算法GA(geneticalgorithm)[1]是為研究自然與人工系統(tǒng)的自適應行為而提出的一種模擬生物界進化過程的并行優(yōu)化算法,具有高校性和隨機搜索性。圓柱齒輪減速機借鑒生物界自然選擇的遺傳機制,采用的原理是模仿自然界中生物進化的優(yōu)勝劣汰原則。在解決問題過程中,先對優(yōu)化問題的各解空間的每個個體進行編碼,然后對編碼后的優(yōu)化問題的解空間進行組合劃分,從中選擇出問題的優(yōu)解或者次優(yōu)解。
遺傳算法不依賴于問題本身的方式作用在特征串群體之上,僅通過執(zhí)行簡單的復制、交叉和變異操作來完成搜索。正是由于GA的整體優(yōu)尋策略及不依賴梯度信息,使其具有在復雜的多維空間中搜索全局優(yōu)解的能力,同時具有魯棒性和隱含性的特點,因此GA是廣為應用的優(yōu)化算法[2,3]。