自适应基因算法在环境优化问题中的应用

探讨了基因算法的原理及本身参数优化特性 ,总结了参数的简便设置技术 ,并针对该法的寻优效果明显依赖于模型参数的初始变化区间的大小 ,及可能会出现过早收敛的问题 ,提出了自适应加速基因算法 .实例应用结果表明 ,该法具有直观、简便、快速 ,适用性强等特点 ,可广泛应用于各种优化问题中 .

自适应基因遗传算法及其在知识获取中的应用

本文针对基因遗传算法中杂交率和变异率的难以选取问题,提出了一种自适应基因遗传算法.该方法利用降半Г分布函数对杂交率和变异率进行自适应调整,以保证群体的多样性和进化过程的稳定性,克服算法的未成熟收敛问题.最后以故障诊断知识获取为例,阐述该方法的有效性.

基于遗传算法的摩擦摆TMD系统参数优化分析

为使高层建筑顶部设置双向摩擦摆(FPS-TMD)系统的风振控制效果达到最优,本文采用自适应基因遗传算法,对此类被动控制系统的滑道摩擦系数和两个方向滑道半径的优化设计进行相关研究。并以广州新电视塔为实例,以顶部有无设置FPS-TMD系统的主体结构顶部风致位移或风致加速度均方根之比最小为风振控制优化设计的目标函数,采用自适应基因遗传算法,利用精英保存策略、自适应交叉和变异算子,以及自适应罚函数处理主体结构的风致层间位移约束、顶层风致位移和顶层风致加速度响应约束条件。优化分析结果表明,采用本文的自适应基因遗传算法,可以有效地对顶部带双向摩擦摆TMD系统的高层建筑,进行风振控制条件下的系统参数优化分析。