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用基于随机权重方法的遗传算法求解大学课程表问题

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计算机与现代化 2007年第7期 6-9页

作者：蒋腾旭九江职业大学计算机系江西九江332000

在分析大学课程表问题的基础上,提出了用基于随机权重和方法的遗传算法求解大学课程表问题,并对整个算法进行设计与实现。系统的实验结果表明,改进的遗传算法能够较好地处理大学课程表问题。

关键词：大学课程表问题权重和方法矩阵编码适应度函数

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基于遗传算法的螺旋桨优化设计研究

基于遗传算法的螺旋桨优化设计研究

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作者：莫涛哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

全球航运业的蓬勃发展及能源、环境问题的凸显,“高效、节能、低碳”也越来越受到船舶设计人员的重视。螺旋桨承担着将主机提供的转矩转化为船舶航行所需推力的角色,其性能的优秀与否可以直接影响船舶运营周期内的能耗问题和碳排放问题... 详细信息

全球航运业的蓬勃发展及能源、环境问题的凸显,“高效、节能、低碳”也越来越受到船舶设计人员的重视。螺旋桨承担着将主机提供的转矩转化为船舶航行所需推力的角色,其性能的优秀与否可以直接影响船舶运营周期内的能耗问题和碳排放问题,因而对船舶螺旋桨的要求也越来越高。其效率、空泡、强度、振动等性能都需要统筹考虑,另外,对于某些特殊用途的螺旋桨,除了满足上述基本要求之外,还需要满足自身特有的设计约束。由此来看,船舶螺旋桨的设计问题是一个由多方面因素构成,并需要全面考虑的问题。是一个非线性的约束多目标优化问题。相比螺旋桨理论设计过程的“从无到有”。螺旋桨的优化设计是以母型桨为初始点,对母型桨性能进一步提升的过程。基于对螺旋桨几何参数与螺旋桨性能间的定性分析,确定螺旋桨优化设计变量,建立优化数学模型,结合所选的优化算法的求解思路,确定了优化设计流程,完成了对母型桨的优化设计。文中对所用的水动力求解工具面元法理论做了详细推导,并给出了螺旋桨水动力性能的具体求解公式;详述了约束多目标优化的理论,优化模型结构,非支配解,及其基本求解方法:权重和方法,效用函数法,Pareto方法等,总结了各种方法的核心分析过程;对遗传算法的基本原理,算法结构做了介绍,详细分析了三种基于Pareto理论的多目标遗传算法,指出多目标遗传算法与基本遗传算法的不同主要体现在从适应值分配到选择算子这一新父代个体的产生过程上,对三种算法的该过程机理做了详细的对比分析,另外,针对衡量遗传算法的重要指标——多样性保持,进行了分析,Pareto前沿多样性保持的主要方法有小生境共享函数法和拥挤距离法。以螺旋桨叶剖面的优化设计对象,根据螺旋桨叶剖面选择的基本要求:较高升阻比,优秀的空泡性能,建立了以翼型的升阻比和最大负压力系数为目标函数的两个目标的优化设计模型,其中翼型的几何通过基于母型的形函数线性叠加法表达,形函数选择改进的Hicks-Henne形函数,相比原始的Hicks-Henne形函数加入了尾缘扰动,翼型水动力性能的基于面元法得到,利用改进的DPGA算法进行优化模型的求解,DPGA算法的改进考虑了两方面的要求:Pareto前沿多样性的保持和遗传进化过程中全局Pareto解的保存。前一个要求通过引入Pareto解相邻距离结合联赛选择算子实现,后一要求则利用外部Pareto解集满足,母型剖面和优化后剖面的水动力性能的对比分析验证了模型建立及求解思路的可行性。考虑针对敞水效率的常规螺旋桨优化设计,模型的建立需要满足空泡和推力约束,以螺距的径向分布为优化设计变量,优化目标函数的确定有两种思路:传统的以母型桨的设计进速下的敞水效率的最大化为优化目标函数;实际船舶航行时由于风、浪、流的影响使得实际螺旋桨的进速在设计进速点周围一定范围内变化,将母型桨设计进速点周围一定范围内多个进速所对应的敞水效率的最大化设置为优化目标函数有一定的合理性。前一种是螺旋桨的单目标优化设计问题,对螺距径向分布曲线的控制参数编码,采用SGA算法进行求解。后一种是螺旋桨的多目标优化设计问题,分析目标函数间的偏好关系,提出利用字典排序方法和权重和方法分别结合SGA算法进行求解。对三种优化求解思路的结果及母型桨的水动力性能对比分析,得出文中优化设计的数学模型建立及分析过程的可行性,且后两种优化目标函数的确定方法能够使得优化后的桨相比单目标优化方法在设计进速点一定范围内性能得到提升。

关键词：面元法遗传算法字典排序 Pareto理论权重和方法

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多目标路径问题寻优算法研究

多目标路径问题寻优算法研究

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作者：李瑞祥西安理工大学

学位级别：硕士

多目标优化问题一直是科学和工程研究领域的一个难题和热点问题,在遗传算法应用到这一领域以前,已经产生了许多经典的方法,经典方法在处理大维数、多模态等复杂问题上存在不足。多目标遗传算法具有处理大的问题空间的能力在依次进化过... 详细信息

多目标优化问题一直是科学和工程研究领域的一个难题和热点问题,在遗传算法应用到这一领域以前,已经产生了许多经典的方法,经典方法在处理大维数、多模态等复杂问题上存在不足。多目标遗传算法具有处理大的问题空间的能力在依次进化过程中可以得到多个可行解,对问题域的先验知识没有要求,对函数定义域的凸性不敏感,这正是经典算法不具备的。所以,应用遗传算法求解多目标问题,是这一领域的发展趋势。路径问题是网络设计中遇到的最常见的问题之一,寻找指定两点间总长度最短或费用最低的路径。经典的Dijkstra算法能够精确的求出两点间的最短路径,但是经典的Dijkstra算法存在着占用时间、空间消耗过大的缺点。利用遗传算法求解路径问题可以减少算法对时间、空间的消耗。利用遗传算法求解多目标路径寻优要考虑两个方面的问题。1.在多目标优化过程中,如何给出确保遗传算法进化的选择压力;2在路径问题中,如何对路径进行遗传操作。本文对遗传算法及其面向多目标优化问题和路径寻优问题的基础理论和基本方法进行了阐述,提出了自己的方法,并进行了实验分析,主要内容如下:1.介绍了遗传算法的基本理论、方法和一般流程,遗传多目标优化的现状。2.利用遗传算法对路径进行遗传操作进行寻优,并利用改进的Dijkstra算法进行验证。3.在遗传算法多目标优化中权重和原有产生权的方法的基础上对权重的给出进行了改进。以此对多目标路径进行寻优。

关键词：遗传算法多目标优化权重和方法路径寻优

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