一种改进的遗传算法及其在组卷系统中的应用

针对遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢的问题,根据群体适应值分布的变化特点,提出一种新启发性的基于小生境技术的自适应遗传算法(ANGA)。其基本思想是:根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发,引入一个自适应的常数Cmin,通过自适应调整Cmin以适时改变群体适应值的分布,优化了各个个体被选择的概率,并以目前的计算机等级考试三级信息管理技术的组卷为例,采用ANGA算法进行了仿真计算。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内完成组卷,组卷效率、成功率高,对初值不敏感。

基于变尺度混沌—遗传算法的门式启闭机小车架结构有限元优化设计

应用有限元方法对门式启闭机进行优化设计,在分析了优化设计方法和变尺度混沌一遗传算法的基础上,结合ANSYS的APDL语言对门式启闭机小车架进行结构优化设计,经过优化设计后的门式启闭机小车架不仅刚度、强度等满足力学性能要求,而且重量可减轻3%,提高了经济效益。