基于改进遗传算法的模块划分研究

模块划分是产品模块化设计的关键技术之一,基于模糊聚类的传统模块划分方法原理简单易操作,然而阈值的选取耗时较大,且产品零件数目较多时矩阵分割变换也极为复杂,而智能优化算法的应用则有助于改进传统模块划分方法的弊端。为了能够更加快速精准地完成模块划分操作,提出一种基于改进遗传算法的模块划分方法,在分析得到零部件设计结构矩阵和模块适应度函数的前提下,采用差值交叉和邻近变异的改进遗传算法搜索模块划分的最佳方案,在MATLAB中编程实现该算法并将其应用到变速器模块划分之中,经过多次优化计算及对比分析,优化结果相较于前有着更好的寻优精确度和更快的寻优速度,表明改进遗传算法在模块划分中的精确性和高效性。