基于MRAS-DCQGA算法的空气静压轴承伺服系统辨识及参数整定

为了提高空气静压轴承伺服系统的控制性能,这里基于模型参考自适应系统(MRAS)设计了辨识算法,并应用双链量子遗传算法(DCQGA)对自适应律的常数项及PI调节器参数进行了优化。仿真结果表明,与传统的遗传算法参数优化对比,辨识结果在合理的误差范围内,然而DCQGA算法表现出稳定的动态特性和全局搜索能力。因此,MRAS-DCQGA算法在保证辨识精度的情况下减轻了人工整定参数的工作量,具有重要的工程意义。

板料激光弯曲过程中弯曲角度的预测

本文基于双链量子遗传(DCQGA)算法对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,提出了BPN-DCQGA算法,建立了板料激光弯曲中弯曲角度的预测模型。利用实验结果作为样本数据对网络进行训练和校验,结果表明该算法能有效解决网络的收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题。基于新的算法建立了板料激光弯曲工艺参数优化系统,该系统具有较好的鲁棒性和较准确的工艺参数优化和变形角度预测功能,为实际生产和加工提供了实用途径,同时推动了板料激光弯曲技术的实用化进程。

基于双链量子遗传算法的多约束QoS组播路由算法

多约束QoS组播路由问题是NP完全问题。提出一种基于双链量子遗传算法的多约束QoS组播路由算法,该算法具有种群多样性、收敛速度快、并行性更高等优点,并对算法具体流程和实现方法进行了详细的描述。实验结果表明,与已有的遗传算法、量子遗传算法相比,该算法有搜索速度快、全局寻优能力强等优点。

链式双链量子遗传算法

针对双链量子遗传算法具有收敛速度慢,容易陷入局部最优解等问题,提出一种新的双链量子遗传算法。该算法将种群个体分组,相邻组间有一个共有个体,即第i组的最后一条染色体同时是第i+1组的第一个个体。组内各染色体同方向同步长更新,相邻组间通过共有个体保持组间同步。该方法能很好地降低算法时间复杂度,保持种群个体的多样性,从而避免算法陷入局部最优值。最后通过实验验证该算法对复杂函数的优化结果明显优于双链量子遗传算法。

基于改进双链量子遗传算法的有限元模型修正

针对遗传法中转角步长函数的不足,采用反正弦函数重新构造转角步长函数,通过测试函数的测试后发现:改进后双链量子遗传算法的搜索精度及鲁棒性均有一定提高,验证了转角步长函数改进的可行性与正确性.以改进后的双链量子遗传算法对基于响应面法的有限元模型进行参数迭代求解,结果表明:修正后各响应误差有了明显的降低、修正后参数接近参数终值,修正效果良好,验证了采用改进双链量子遗传算法对参数迭代求解的可行性.

基于改进遗传算法优化的大坝安全性态研究

在大坝安全综合评价过程中,各评价指标权值的确定对大坝安全评价结果的准确性与合理性具有十分重要的影响。针对传统大坝安全综合评价指标权值计算方法的局限性,提出了基于改进遗传算法优化的大坝安全评价模型,以判断矩阵一致性指标F_(CI)作为适应度值,对大坝安全综合评价指标权重进行智能优化。通过与传统层次分析法计算结果对比分析,本文方法计算精度更高,收敛速度较快,评价结果准确,具有一定的理论和实践应用价值。