現(xiàn)代機械設(shè)計概論(ppt41頁)9-展示頁
2025-01-08 07:57本頁面
【正文】 ? 遺傳算法操作使用適者生存的原則，在潛在的解決方案種群中逐次產(chǎn)生一個近似最優(yōu)的方案。它是模仿自然界生物進化機制發(fā)展起來的隨機全局搜索和優(yōu)化方法，它借鑒了達爾文的進化論和孟德爾的遺傳學(xué)說。 ? 遺傳算法出現(xiàn)后，以其簡單通用、魯棒性強、適于并行處理以及應(yīng)用范圍廣等顯著特點，得到了廣泛的應(yīng)用。 2 遺傳算法 ? 遺傳算法是模擬生物在自然環(huán)境下的遺傳和進化過程而形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法。 ? 另外，對于一個優(yōu)化問題，如果可以用一個目標函數(shù)來衡量，稱之為單目標優(yōu)化問題；如果需要用兩個或兩個以上的目標函數(shù)來衡量，則稱之為多目標優(yōu)化問題。凸規(guī)劃的一個重要性質(zhì)就是，凸規(guī)劃的任何局部極小解一定是全局最優(yōu)解。對于目標函數(shù)是二次函數(shù)而約束函數(shù)都是線性函數(shù)這一類問題，一般稱之為二次規(guī)劃問題。 ? 對于約束優(yōu)化問題，可按其目標函數(shù)與約束函數(shù)的特性，分為線性規(guī)劃問題和非線性規(guī)劃問題。絕大多數(shù)工程優(yōu)化設(shè)計問題都是約束優(yōu)化問題。 ? 優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型的標準形式表達為： 優(yōu)化設(shè)計的主要類型 ? 根據(jù)數(shù)學(xué)模型的結(jié)構(gòu)特點不同，可以有不同的優(yōu)化設(shè)計類型。 優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型 ? 數(shù)學(xué)模型是對實際問題的描述和概括，是進行優(yōu)化設(shè)計的基礎(chǔ)。其中包括建立評選設(shè)計方案的目標函數(shù)，考慮這些設(shè)計方案是否為工程所接受的約束條件以及確定哪些參數(shù)參與優(yōu)選等； ? （ 2）數(shù)學(xué)模型的求解。 ? 所謂優(yōu)化設(shè)計，是根據(jù)最優(yōu)化原理和方法，利用電子計算機作為計算工具，從眾多的設(shè)計方案中尋找到最為適宜的設(shè)計方案的一種先進設(shè)計方法。 —— 優(yōu)化設(shè)計 機電工程學(xué)院 機械設(shè)計系 1 優(yōu)化設(shè)計基礎(chǔ) ? 優(yōu)化設(shè)計（ Optimal Design）是 20世紀 60年代隨著計算機的廣泛使用而迅速發(fā)展起來的一門新的學(xué)科。它為工程及產(chǎn)品設(shè)計提供了一種重要的科學(xué)設(shè)計方法，使得在解決復(fù)雜設(shè)計問題時，能從眾多設(shè)計方案中尋得盡可能或最適宜的設(shè)計方案。 ? 優(yōu)化設(shè)計問題一般主要包含兩個方面的內(nèi)容 ? （ 1）將設(shè)計中的物理模型抽象為數(shù)學(xué)模型。根據(jù)數(shù)學(xué)模型的性質(zhì)，選用合適的優(yōu)化方法，并利用計算機進行數(shù)學(xué)模型的求解，得到優(yōu)化設(shè)計方案。數(shù)學(xué)模型能否嚴密而準確的反映優(yōu)化問題的實質(zhì)，是優(yōu)化設(shè)計成敗的關(guān)鍵。 ? 根據(jù)優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型是否含有設(shè)計約束，可將優(yōu)化問題分為約束優(yōu)化問題和無約束優(yōu)化問題。 ? 無約束優(yōu)化問題的目標函數(shù)如果是一元函數(shù)，則稱之為一維優(yōu)化問題；如果是二元或二元以上函數(shù)，則稱之為多維無約束優(yōu)化問題。如果目標函數(shù)和所有的約束函數(shù)都是線性函數(shù)，稱之為線性規(guī)劃問題；否則，則稱之為非線性規(guī)劃問題。如果目標函數(shù)和約束函數(shù)都是凸函數(shù)，則稱為凸規(guī)劃問題。 ? 線性規(guī)劃和非線性規(guī)劃是數(shù)學(xué)規(guī)劃中的兩個重要分支，在工程設(shè)計問題中均得到了廣泛應(yīng)用。其中單目標優(yōu)化是多目標優(yōu)化的基礎(chǔ)。它最早由美國密執(zhí)根大學(xué)的 Holland教授提出，起源于 20世紀 60年代對自然和人工自適應(yīng)系統(tǒng)的研究。 遺傳算法 ?遺傳算法概述 ?遺傳算法基本原理與方法 ?遺傳算法的應(yīng)用 ?遺傳算法的概念 遺傳算法（ Geic Algorithm, GA）起源于對生物系統(tǒng)所進行的計算機模擬研究。 其本質(zhì)是一種高效、并行、全局搜索的方法，它能在搜索過程中自動獲取和積累有關(guān)搜索空間的知識，并自適應(yīng)地控制搜索過程以求得最佳解。在遺傳算法的每一代中，根據(jù)個體在問題域中的適應(yīng)度值和從自然遺傳學(xué)中借鑒來的再造方法進行個體選擇，產(chǎn)生一個新的近似解。
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