隨著我國經(jīng)濟與現(xiàn)代化技術(shù)的發(fā)展,高層建筑規(guī)模和數(shù)量快速的增長,人們對高質(zhì)量居住環(huán)境的要求越來越高.以往涉及有關(guān)日照方面的建筑優(yōu)化設(shè)計問題,存在計算規(guī)則和方法過于復(fù)雜,數(shù)據(jù)精度無法保證以及操作性差等問題.因此,采取更有效的方法對建筑日照進行分析與建筑高度的優(yōu)化設(shè)計勢在必行.遺傳算法與傳統(tǒng)的優(yōu)化方法相比較,以生物進化為原型,具有很好的收斂性,計算時間少,魯棒性高等優(yōu)點,廣泛地應(yīng)用在建筑優(yōu)化設(shè)計方面.鑒于此,本文提出一種基于遺傳算法的日照約束下建筑高度的優(yōu)化求解方法.該方法首先將有效時間劃分若干個時間切片,基于窗口日照分析確定被遮擋窗口的數(shù)量,進一步將擬建建筑區(qū)域分割為與時間切片等量的方格,并向上拉伸為遮擋小柱,基于小柱棒影和小柱到窗體距離之間的關(guān)系,計算窗口日照累計時間;然后,基于窗口最小日照時間的約束,構(gòu)建擬建建筑高度最佳值的數(shù)學(xué)模型;最后,針對該數(shù)學(xué)模型,設(shè)計交叉和變異操作,并增加評價操作,求解最佳建筑高度.實驗結(jié)果表明,所提方法能夠自動求解擬建建筑的高度最優(yōu)值,并能夠準確獲得被遮擋窗口的日照累計時間.本文方法還可以在建筑申報以前就計算出該地塊的建筑最佳高度,從而計算出該地塊最大能開發(fā)出的建筑面積,為審批人員批準建筑申報提供了依據(jù),為建筑結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計提供一種有效幫助.

隨著我國經(jīng)濟與現(xiàn)代化技術(shù)的發(fā)展,高層建筑規(guī)模和數(shù)量快速的增長,人們對高質(zhì)量居住環(huán)境的要求越來越高.以往涉及有關(guān)日照方面的建筑優(yōu)化設(shè)計問題,存在計算規(guī)則和方法過于復(fù)雜,數(shù)據(jù)精度無法保證以及操作性差等問題.因此,采取更有效的方法對建筑日照進行分析與建筑高度的優(yōu)化設(shè)計勢在必行.遺傳算法與傳統(tǒng)的優(yōu)化方法相比較,以生物進化為原型,具有很好的收斂性,計算時間少,魯棒性高等優(yōu)點,廣泛地應(yīng)用在建筑優(yōu)化設(shè)計方面.鑒于此,本文提出一種基于遺傳算法的日照約束下建筑高度的優(yōu)化求解方法.該方法首先將有效時間劃分若干個時間切片,基于窗口日照分析確定被遮擋窗口的數(shù)量,進一步將擬建建筑區(qū)域分割為與時間切片等量的方格,并向上拉伸為遮擋小柱,基于小柱棒影和小柱到窗體距離之間的關(guān)系,計算窗口日照累計時間;然后,基于窗口最小日照時間的約束,構(gòu)建擬建建筑高度最佳值的數(shù)學(xué)模型;最后,針對該數(shù)學(xué)模型,設(shè)計交叉和變異操作,并增加評價操作,求解最佳建筑高度.實驗結(jié)果表明,所提方法能夠自動求解擬建建筑的高度最優(yōu)值,并能夠準確獲得被遮擋窗口的日照累計時間.本文方法還可以在建筑申報以前就計算出該地塊的建筑最佳高度,從而計算出該地塊最大能開發(fā)出的建筑面積,為審批人員批準建筑申報提供了依據(jù),為建筑結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計提供一種有效幫助.

隨著我國經(jīng)濟與現(xiàn)代化技術(shù)的發(fā)展,高層建筑規(guī)模和數(shù)量快速的增長,人們對高質(zhì)量居住環(huán)境的要求越來越高.以往涉及有關(guān)日照方面的建筑優(yōu)化設(shè)計問題,存在計算規(guī)則和方法過于復(fù)雜,數(shù)據(jù)精度無法保證以及操作性差等問題.因此,采取更有效的方法對建筑日照進行分析與建筑高度的優(yōu)化設(shè)計勢在必行.遺傳算法與傳統(tǒng)的優(yōu)化方法相比較,以生物進化為原型,具有很好的收斂性,計算時間少,魯棒性高等優(yōu)點,廣泛地應(yīng)用在建筑優(yōu)化設(shè)計方面.鑒于此,本文提出一種基于遺傳算法的日照約束下建筑高度的優(yōu)化求解方法.該方法首先將有效時間劃分若干個時間切片,基于窗口日照分析確定被遮擋窗口的數(shù)量,進一步將擬建建筑區(qū)域分割為與時間切片等量的方格,并向上拉伸為遮擋小柱,基于小柱棒影和小柱到窗體距離之間的關(guān)系,計算窗口日照累計時間;然后,基于窗口最小日照時間的約束,構(gòu)建擬建建筑高度最佳值的數(shù)學(xué)模型;最后,針對該數(shù)學(xué)模型,設(shè)計交叉和變異操作,并增加評價操作,求解最佳建筑高度.實驗結(jié)果表明,所提方法能夠自動求解擬建建筑的高度最優(yōu)值,并能夠準確獲得被遮擋窗口的日照累計時間.本文方法還可以在建筑申報以前就計算出該地塊的建筑最佳高度,從而計算出該地塊最大能開發(fā)出的建筑面積,為審批人員批準建筑申報提供了依據(jù),為建筑結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計提供一種有效幫助.

標準遺傳算法在求解無約束優(yōu)化問題時得到了成功的應(yīng)用,但是多數(shù)的工程實例為約束優(yōu)化問題.目前引入懲罰函數(shù)思想的遺傳算法是解決約束優(yōu)化問題最常用的方法,但是使用此方法時參數(shù)的設(shè)定較為困難.從避免這個困難和提高算法本身性能的角度出發(fā),構(gòu)造了一種新的算法.首先對非可行個體進行修正,把約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題;其次,采用了擴大搜索空間選擇較優(yōu)個體的交叉算子,增強了全局搜索能力;最后,在部分較優(yōu)個體附近采用了局部搜索策略,提高局部搜索能力.通過對2個工程優(yōu)化實例的求解說明了算法的有效性.

基于分級遺傳算法的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計——提出一種分級處理的遺傳算法，它采用微種群和附加變異算子來減少計算量、增加算法的局部搜索能力．算例表明，這種算法收斂平穩(wěn)、并取得了較好的效果。　　

遺傳算法原理、實現(xiàn)及其在離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用——闡述了遺傳算法的基本原理和實現(xiàn)步驟，論述了遺傳算法的特點．介紹了遺傳算法在離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用情況　　

提出一種離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計的單向搜索算法并與標準遺傳算法結(jié)合成混合遺傳算法,即發(fā)揮了單向搜索算法省時、高效、局部搜索能力強的特點,又發(fā)揮了遺傳算法全局性好的特點.算例結(jié)果表明,該方法能直接計算具有應(yīng)力約束和截面尺寸約束的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題,也能處理同時具有穩(wěn)定約束和位移約束的多工況、多約束、多變量的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題.這種混合遺傳算法優(yōu)于標準遺傳算法和單向搜索算法,是兼二者之長,棄二者之短的高效的理想優(yōu)化設(shè)計方法.

針對標準遺傳算法在迭代過程中經(jīng)常出現(xiàn)未成熟收斂、發(fā)生振蕩、隨機性太大等缺點,提出一種新的遺傳算子轉(zhuǎn)基因算子,用于對標準遺傳算法的改進·這種轉(zhuǎn)基因算子有效地利用了計算適應(yīng)度的信息,很好地保護了最優(yōu)個體,并能提高群體中個體的適應(yīng)度·包含轉(zhuǎn)基因算子的改進遺傳算法能直接計算具有應(yīng)力約束和截面尺寸約束的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題,也能處理同時具有穩(wěn)定約束和位移約束的多工況、多約束、多變量的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題·算例結(jié)果表明,改進遺傳算法的收斂特性和優(yōu)化設(shè)計結(jié)果遠好于標準遺傳算法,是一種理想的建筑結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計方法·

提出一種離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計的單向搜索算法并與標準遺傳算法結(jié)合成混合遺傳算法,即發(fā)揮了單向搜索算法省時、高效、局部搜索能力強的特點,又發(fā)揮了遺傳算法全局性好的特點·算例結(jié)果表明,該方法能直接計算具有應(yīng)力約束和截面尺寸約束的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題,也能處理同時具有穩(wěn)定約束和位移約束的多工況、多約束、多變量的離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題·這種混合遺傳算法優(yōu)于標準遺傳算法和單向搜索算法,是兼二者之長,棄二者之短的高效的理想優(yōu)化設(shè)計方法·

基于邊界層理論和轉(zhuǎn)捩區(qū)聲輻射理論,利用krane偶極子聲源模型對liepmann單極子聲源模型進行改進,結(jié)合回轉(zhuǎn)體頭部線型設(shè)計理論,采用標準遺傳算法,建立了一套完整的回轉(zhuǎn)體頭部線型低噪優(yōu)化設(shè)計的方法和模型。優(yōu)化結(jié)果表明:找到了全局最優(yōu)解,最大降噪量約為11.8%。

工程中檁條用鋼量將隨新規(guī)程《門式剛架輕型房屋結(jié)構(gòu)技術(shù)規(guī)程》cecs102:2002中活荷載取值的變化而變化。論文結(jié)合該新規(guī)程和《冷彎薄壁型鋼技術(shù)規(guī)范》gb50018-2002,在常見荷載和柱距條件下,采用遺傳算法對簡支檁條的截面進行了優(yōu)化設(shè)計,并對新規(guī)程中檁條的用鋼量進行了分析比較。

針對傳統(tǒng)算法在套筒滾子鏈傳動優(yōu)化設(shè)計中全局尋優(yōu)能力差的問題,改進了標準遺傳算法參數(shù),并運用退火罰函數(shù)處理約束,提出了基于改進遺傳算法的套筒滾子鏈傳動優(yōu)化設(shè)計的方法。開發(fā)了混合離散變量優(yōu)化的改進遺傳算法程序,給出了套筒滾子鏈傳動的混合離散變量優(yōu)化設(shè)計的實例,所得優(yōu)化參數(shù)符合實際生產(chǎn)的要求。

遺傳算法在函數(shù)尋優(yōu)過程中不要求計算函數(shù)梯度,對問題沒有依賴性,能以較大的概率找到問題的全局最優(yōu)解。運用遺傳算法對鋼閘門進行優(yōu)化設(shè)計的實例表明:遺傳算法在離散變量的結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面比傳統(tǒng)方法更容易找到全局性優(yōu)化解,節(jié)省了撐臥式平板鋼閘門的工程造價,提高了數(shù)值分析的準確性。

在彎管前安裝擾流子，可以減小彎管處二次流強度，降低能量損失，并運用cfd軟件對不同參數(shù)下的擾流子節(jié)能效果數(shù)值計算。以l9（33）正交試驗以及4組補充試驗作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，建立在5種雷諾數(shù)下擾流子節(jié)能效率與擾流子葉片轉(zhuǎn)角、葉片長度、安裝距離3個結(jié)構(gòu)參數(shù)的非線性映射關(guān)系；擾流子節(jié)能效率最大值作為目標函數(shù)，再結(jié)合遺傳算法進行結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化。最終得到在不同雷諾數(shù)下擾流子葉片轉(zhuǎn)角、葉片長度、安裝距離的最佳組合形式，并利用有限元方法對結(jié)果驗證。結(jié)果表明，這種優(yōu)化方案具有可行性；合適的結(jié)構(gòu)參數(shù)的擾流子具有良好的節(jié)能效果。

在彎管前安裝擾流子,可以減小彎管處二次流強度,降低能量損失,并運用cfd軟件對不同參數(shù)下的擾流子節(jié)能效果數(shù)值計算.以l9(33)正交試驗以及4組補充試驗作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,建立在5種雷諾數(shù)下擾流子節(jié)能效率與擾流子葉片轉(zhuǎn)角、葉片長度、安裝距離3個結(jié)構(gòu)參數(shù)的非線性映射關(guān)系;擾流子節(jié)能效率最大值作為目標函數(shù),再結(jié)合遺傳算法進行結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化.最終得到在不同雷諾數(shù)下擾流子葉片轉(zhuǎn)角、葉片長度、安裝距離的最佳組合形式,并利用有限元方法對結(jié)果驗證.結(jié)果表明,這種優(yōu)化方案具有可行性;合適的結(jié)構(gòu)參數(shù)的擾流子具有良好的節(jié)能效果.

首先給出了離散變量結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型,提出了子空間搜索的單親遺傳算法,并給出了兩個減少計算量的策略。通過兩個結(jié)構(gòu)優(yōu)化的算例表明,文章算法收斂速度快、收斂平穩(wěn),為離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計提供了一種借鑒方法。

基于遺傳算法的柱下獨立基礎(chǔ)優(yōu)化設(shè)計——柱下獨立基礎(chǔ)應(yīng)用廣泛，其優(yōu)化設(shè)計具有重要意義。建立了獨立基礎(chǔ)優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型，給出了設(shè)計變量、優(yōu)化目標、約束條件的具體表達形式，闡述了遺傳算法的求解過程。工程算例表明，遺傳算法能有效地解決獨立基礎(chǔ)的優(yōu)化...

以蝸輪的有色金屬齒圈體積最小為目標函數(shù),并從設(shè)計經(jīng)驗本身、運動性能、邊界條件等方面建立合理的約束條件,建立了蝸輪齒圈的優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型。應(yīng)用matlab遺傳算法工具箱尋求全局最優(yōu)解。優(yōu)化結(jié)果表明,采用遺傳算法能夠快捷有效地對蝸桿齒輪進行優(yōu)化設(shè)計,是對蝸桿齒輪優(yōu)化設(shè)計的一種有效方法。

計算機通信網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計,是提升計算機網(wǎng)絡(luò)性能,更好滿足人們上網(wǎng)需要的保障。在進行計算機通信網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計過程中,主要考慮到路由器和鏈路容量分配,以優(yōu)化設(shè)計模型cfa構(gòu)建為主,該優(yōu)化過程屬于一個較為復(fù)雜的非線性0——1規(guī)劃。遺傳算法在計算機通信網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計過程中,起到了重要作用。本文對計算機通信網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計的研究,將以遺傳算法的具體應(yīng)用為主。

近年來,隨著高等教育改革步伐的加快,特別是近年來高校教師工資變動頻繁以及復(fù)雜程度不斷提高,原有的工資管理系統(tǒng)已不能適合工作的需要,改進高校教師工資管理系統(tǒng)是形勢所趨.本文引入遺傳算法,旨在對高校工資管理系統(tǒng)進行優(yōu)化,通過高效的信息化手段實現(xiàn)工資的規(guī)范化、精細化和智能化管理.

遺傳算法在機械工程全局優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用

滴灌系統(tǒng)干管設(shè)計是否合理,直接影響滴灌系統(tǒng)投資及運行費用,本文以滴灌系統(tǒng)年費用最低為目標,建立了滴灌系統(tǒng)管網(wǎng)優(yōu)化模型,采用遺傳算法對模型進行求解.應(yīng)用結(jié)果表明:該模型及算法能夠快速、準確地計算出管網(wǎng)優(yōu)化方案及水泵優(yōu)化揚程,適合滴灌系統(tǒng)管網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計.