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新型电动千斤顶设计制造的研究 (25)


华南理工大学工学硕士学位论文

43优化计算程序开发 .
在工业工程中,      特别是制造系统中的许多最优化问题往往性质非常复杂, 用 传统的优化方法很难求得理想的全局最优解, 因此需要考虑可以进行全局搜索的 新型优化方法[5。而遗传算法恰好具有能够全局搜索的特点,在过去 3 40 9] , 0多年 中, 遗传算法在解决复杂的全局优化问题方面 己

经获得了比较成功的应用, 并受 到人们广泛的关注[。它可以处理任意形式的 目标函数和约束 ( 3 1 ] 线性、非线性 、 离散、 连续甚至混合的搜索空间) 。同时遗传算法本身并不要求对优化问题的性 质作深入的数学分析, 因而即使不太熟悉数学模型和算法, 使用遗传算法来解决
问题 也非常方便 。因此本文选用遗传算法来实现 目标模型 的优化求解 。

4 3 1遗传算法和 M T A 优化工具 . .  A LB
43 11遗传算法 ...

遗传算法 Gnt Agrh     ( eec ot ,简称G )是一种基于自 i l im A 然遗传学和计算法
科学的新型优化方法1。 5 它被认为是人类 自然演化过程的模拟。 2 1 作为一种新的优 化技术, 遗传算法利用对问题的编码集而不是变量本身进行操作, 因而具有广泛 的实用性; 同时遗传算法的搜索始于解的一个种群, 而不是单个解, 因而能同时 获得许多峰值,保证了解的全局最优性(5 54 3 ;另外遗传算法采用概率的,而不是 , 1 确定的状态转移规则。这些都和传统搜索算法有所不同。 应用遗传算法解决问题一般有染色体编码、      产生初始种群、 适值评估和确定 相关参数值四个步骤。 其中染色体个体编码也即优化设计中的设计变量, 通常使 用二进制编码表示,即使用二进制编码作为一个染色体来表示设计变量的真实

值, 编码的长度依赖于要求的精度。 初始种群则利用计算机随机产生, 并将二进 制编码的基因型转换为十进制值的表现型。 适值评估是以个体适应度的大小来评 定各个体的优劣程度, 从而决定其遗传机率的大小。 这需要定义适值函数并计算
染色体适值。 适值函数起了测定染色体对 目标的适应性的作用 。 相关参数的确定 则主要是指种群规模、变异概率和交叉概率的确定.

在遗传算法中需要进行的运算主要有两类:      进化运算和遗传运算。 前者是种 群逐代更新的过程, _ 如选择运算; 后者则模拟了基因在每一代中创造新后代的繁
殖过程[,如交叉和变异。 5 5 ]
4 3 12  TA 优 化工具 . .. Y L B A

M TA      A L B是由M t o s a w r 公司于 18 年推出的一套数值计算软件, h k 94 可以实
现数 值分析、优化计算和 图形显示等诸多功 能[ 。 S 它将不 同数学分支的算 法以函 S ]

第四章 新型千斤顶的优化设计

数的形式分类成库,使用时直接调用这些函数并赋予实际参数就可以解决问题, 快速且准确,非常适用于科学和工程计算。 利用 MA L B的优化工具箱可以解 TA 决一系列工程优化问题1 。在本文中将 MA L B计算结果用于与遗传算法的优 5 7 ] TA
化结 果进行对 比。

432优化计算程序 ..
4321程序结构 ..,  根据本课题中优化问题的特点,      本文采用遗传算法来具体实现所建模型的优 化。 由于目前大部分文献中涉及到遗传算法的计算机实现时, 都基本上是采用结 构化的自 顶向下的程序设计方法,使用的编程语言一般都是 C语言。这些实例 多数没有图形用户界面, 使系统的可操作性较差。 因此, 本文主要采用面向对象 的程序设计方法实现计算软件的编写,使系统具有友好的界面和 良 好的可扩展

性,所用编程语言为 VsaC +  和 MF i l  6 u + . 0 C 该软件主要由参数输入、      界面显示、 数据管理和框架四个模块构成, 其中界 面显示模块包括进度显示、 列表显示和图像显示三部分。 各模块的结构关系见图
49 -e

进度显示模块

参妇轴入扭块

逻辑层



- I

图49各模块关系图 - Fgr 49 l i darm  a mou s iu - R a o i a o l dl e  e t n g f  l  e


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