加入局部搜索的非劣分层多目标遗传算法

针对非劣分层多目标遗传(NSGA)本身所存在的局部搜索能力和易早熟的问题,鉴于模拟退火算法的局部搜索能力强和在解决易早熟问题上的优势,提出了加入局部搜索的多目标遗传算法及适用于多目标优化的模拟退火局部搜索算法和跳转准则,即在NSGA的每一代个体中的1层、2层非劣解附近进行模拟退火局部搜索.该算法能够提高非劣分层多目标遗传算法的效率,弥补了遗传算法中局部搜索能力差、易早熟的缺点.最后给出的仿真结果表明了这种算法的有效性.

基于改进遗传算法的起重机臂架结构优化设计

在起重机臂架结构设计中,引入非均匀变异算子和小生境算子与采用浮点数编码遗传算法相结合,同时通过个体基因改变总几率来确定浮点数编码遗传算法的变异概率,提出了一种改进的遗传算法。算例结果表明,改进的遗传算法优化效果明显,对结构优化设计有较好的参考价值。

改进遗传算法在门座起重机平衡系统优化中的应用

为了提升门座起重机性能并降低成本,对其平衡系统进行优化。针对经典的遗传算法在后期局部搜索能力弱、易"早熟"等的不足,结合小生境遗传算子和局部搜索策略提出一种改进遗传算法,实例优化结果表明,在门座起重机平衡系统优化中,改进遗传算法收敛速度快、效率高,具有良好的工程应用价值。