word版可編輯-利用遺傳算法進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)開題報(bào)告精心整理-wenkub
2023-04-11 23:44:19 本頁面
【正文】 段和工具。為了有效地解決復(fù)雜工程優(yōu)化問題，人們一直在不停地探索。其中進(jìn)化計(jì)算已經(jīng)突破了傳統(tǒng)優(yōu)化方法基于數(shù)值計(jì)算的確定性搜索模式，而是采取非數(shù)值計(jì)算的概率性隨機(jī)搜索模式，已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。我此次畢設(shè)主要研究的就是基于遺傳算法的工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)。簡單遺傳算法的個(gè)體采取二進(jìn)制編碼方式，主要由交換算子產(chǎn)生新的個(gè)體，通過選擇操作體現(xiàn)“優(yōu)勝劣汰”的自然選擇機(jī)制。近年來，有不少博士學(xué)位論文對遺傳算法的理論和應(yīng)用作了專題論述。隨機(jī)產(chǎn)生若干個(gè)個(gè)體構(gòu)成初始群體，通過對群體的不斷進(jìn)化，利用“優(yōu)勝劣汰”的自然選擇機(jī)制，使群體中的個(gè)體不斷朝著最優(yōu)解的方向移動，最終搜索到問題的最優(yōu)解。按照自然選擇的基本原理，適應(yīng)度越大的個(gè)體被選擇用來繁殖后代的機(jī)會越大。研究方法、設(shè)計(jì)方案或論文撰寫提綱： 主要運(yùn)用了比較研究法，通過運(yùn)用比較研究法，將簡單遺傳算法與改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法對同一桁架結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，并對所得結(jié)果進(jìn)行比較分析，驗(yàn)證了改進(jìn)的遺傳算法的可行性和有效性。而遺傳算法的理論研究內(nèi)容主要包括染色體的編碼方法、遺傳算子、算法的運(yùn)行過程、遺傳控制參數(shù)的選擇、算法的收斂性和收斂速度以及遺傳算法的改進(jìn)和與其它方法的綜合等。通過定義個(gè)體的評價(jià)函數(shù)，稱為適應(yīng)度函數(shù)來評價(jià)個(gè)體的優(yōu)劣。遺傳算法是建立在自然選擇和群體遺傳學(xué)基礎(chǔ)上的一種非數(shù)值計(jì)算優(yōu)化方法。這一結(jié)論現(xiàn)在被普遍認(rèn)為是值得懷疑的。1975年，Holland教授出版了關(guān)于遺傳算法的經(jīng)典著作Adaptation in Nature and Artificial S
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