基于神经网络和遗传算法的冲压成形多目标优化技术
遗传算法的研究与进展
遗传算法的研究与进展一、综述随着科学技术的不断发展和计算能力的持续提高，遗传算法作为一种高效的优化方法，在许多领域中得到了广泛的应用。
本文将对遗传算法的研究进展进行综述，包括基本原理、改进策略、应用领域及最新研究成果等方面的内容。
自1975年Brendo和Wolfe首次提出遗传算法以来，该算法已经发展成为一种广泛应用于求解最优化问题的通用方法。
遗传算法主要基于自然选择的生物进化机制，通过模拟生物基因的自然选择、交叉和变异过程来寻找最优解。
在过去的几十年里，众多研究者和开发者针对遗传算法的性能瓶颈和改进方向进行了深入探讨，提出了许多重要的改进策略。
本文将对这些策略进行综述，并介绍相关的理论依据、实现方法以及在具体问题中的应用。
遗传算法的核心思想是基于种群搜索策略，在一组可行解（称为种群）中通过选择、交叉和变异等遗传操作产生新的候选解，进而根据适应度函数在种群中选择优良的候选解，重复上述过程，最终收敛于最优解。
遗传算法的关键要素包括：染色体表示、适应度函数设计、遗传操作方法等。
为进一步提高遗传算法的性能，研究者们提出了一系列改进策略。
这些策略可以从以下几个方面对遗传算法进行改进：多目标优化策略：针对单点遗传算法在求解多目标优化问题时容易出现陷入局部最优解的问题，可以通过引入多目标遗传算法来求解多目标问题。
精英保留策略：为了避免遗传算法在进化过程中可能出现未成熟个体过早死亡的现象，可以采用精英保留策略来保持种群的优良特性。
基于随机邻域搜索策略：这种策略通过对当前解的随机邻域进行搜索，可以在一定程度上避免陷入局部最优解，并提高算法的全局收敛性。
遗传算法作为一种常用的优化方法，在许多领域都有广泛应用，如组合优化、约束满足问题、机器学习参数优化、路径规划等。
随着技术的发展，遗传算法在深度学习、强化学习和智能交通系统等领域取得了显著成果。
研究者们在遗传算法的设计和应用方面取得了一系列创新成果。
基于神经网络的遗传算法被用于解决非线性优化问题；基于模型的遗传算法通过建立优化问题模型来提高算法的精度和效率；一些研究还关注了遗传算法的鲁棒性和稳定性问题，提出了相应的改进措施。
多目标优化算法综述
多目标优化算法综述随着科技的发展和社会进步，人们不断地提出更高的科学技术要求，其中许多问题都可以用多目标优化算法得到解决。
多目标优化算法的发展非常迅速，当前已经有各种综合性比较全面的算法，如：遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法等。
本文将进一步介绍这些算法及其应用情况。
一、遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种源于生物学进化思想的优化算法，它通过自然选择、交叉和变异等方法来产生新的解，并逐步优化最终的解。
过程中，解又称为个体，个体又组成种群，种群中的个体通过遗传操作产生新的个体。
遗传算法的主要应用领域为工程优化问题，如：智能控制、机器学习、数据分类等。
在实际应用上，遗传算法具有较好的鲁棒性和可靠性，能够为人们解决实际问题提供很好的帮助。
二、粒子群算法粒子群算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种基于群体智能的优化算法，其核心思想是通过群体中的个体相互协作，不断搜索目标函数的最优解。
粒子群算法适用于连续和离散函数优化问题。
和遗传算法不同，粒子群算法在每次迭代中对整个种群进行更新，通过粒子间的信息交流，误差及速度的修改，产生更好的解。
因此粒子群算法收敛速度快，对于动态环境的优化问题有着比较突出的优势。
三、蚁群算法蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种仿生学启发式算法，采用“蚂蚁寻路”策略，模仿蚂蚁寻找食物的行为，通过“信息素”的引导和更新，粗略地搜索解空间。
在实际问题中，这些target可以是要寻找的最优解（minimum或maximum）。
蚁群算法通常用于组合优化问题，如：旅行商问题、资源分配问题、调度问题等。
和其他优化算法相比，蚁群算法在处理组合优化问题时得到的结果更为准确，已经被广泛应用于各个领域。
四、模拟退火算法模拟退火算法（Simulated Annealing，简称SA）是一种启发式优化算法，通过随机搜索来寻找最优解。
基于智能算法的科学计算与优化技术研究
基于智能算法的科学计算与优化技术研究随着计算机技术的飞速发展，人们的计算需求也日益增加，对计算结果的准确性、速度以及效率有着更高的要求。
因此，基于智能算法的科学计算与优化技术逐渐走入人们的视野，成为了亟待解决的问题。
一、智能算法的简介智能算法，是一种基于人工智能的智能计算方法，通常是通过模拟自然界中的一些现象或人类的某些智力行为来进行优化。
它们在解决一些经典的、复杂的问题时，通常表现出很强的优势。
智能算法包括遗传算法、神经网络、粒子群优化、模拟退火等多种形式，每种形式都适用于不同的问题。
二、智能算法在科学计算与优化中的应用1. 遗传算法遗传算法模拟了演化论中的遗传和进化机制，通过选择、交叉和变异等操作，反复迭代直至达到最优答案。
遗传算法在数字优化、机器学习、智能控制、数据挖掘等领域广泛应用。
2. 神经网络神经网络在模式识别、自然语言处理、语音识别、生物信息等领域中有广泛的应用。
它模拟人脑中神经元的信号传输和处理方式，通过训练和学习，能够实现对某些特定问题的分类、识别、预测和优化。
3. 粒子群优化粒子群优化模拟小鸟寻找食物时的行为模式，以解决优化问题，它不断地修正解，通过不断的迭代搜索局部最优解，最终找到全局最优解。
它在电力系统、机器人控制、供应链优化、生产调度等方面都有广泛的应用。
4. 模拟退火模拟退火算法是基于热力学中物质状态变化的原理，将材料在高温下进行加热，让它自行形成平衡状态，从而达到最优化的结果。
模拟退火算法在区域路径规划、图像处理、网络流优化、电子商务等领域中都有广泛的应用。
三、智能算法的优点与不足智能算法的优点：1. 可以通过迭代求解来逐渐逼近最优解。
2. 可以同时优化多个指标，达到多目标优化的效果。
3. 对于非线性问题或者黑盒问题，智能算法能够更好地适应和解决。
4. 可以很快适用于大型、高维、非凸性的优化问题。
智能算法的不足：1. 不同的应用场景需要不同的智能算法，不能够通用。
2. 智能算法需要大量的计算资源和时间，在遇到复杂问题时，会遇到计算困难。
基于神经网络和遗传算法的压力机调节螺杆优化设计
经网络结构映射关 系。正交试验法具有整齐可 比性和 均衡分散性特点 ， 以用尽 可能少 的样本数量取得更 可 全 面并 具代 表性 的样 本点 ， 高 了建 模 效率 Ｊ 提 。
选用 Ｌ ５ ） ２（ 正交 表安 排调 节螺 杆试 验样 本 ， 中 其
样本 总 数为 ２ ， ５ 因素数 最 多为 ６个 ， 水平 数 为 ５ 。本次 试 验设计 中 ， 因素 为 ４个 ， 验样 本 因素 以及具 体 水平 试 如表 １ 。对 这 ２ ５组样 本 ， 利用 有 限 元模 型分 析 相应 最 大应 力 和质量 ， 为神 经 网络 的输 出变量 。 作
基 神 经 网络 和遗传 算 法 的厘＝ 枫 调 节 螺 糈 优 设
李 绘超 ，王 杰 ，唐 鹏
（ Ｉ ９） 大学 制造科 学与工 程 学院 ，四 川 成 都 １
摘
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要： 强度和质量是压 力机调 节螺杆主要性 能指标 。将神 经网络和遗传 算法结合起 来 ， 可以很好地 对调 节螺杆 结构进
某 １６０ｋ ０ Ｎ压 力机 柱 销 式 连 杆 调节 螺 杆 结 构 如 图１ 。调 节螺 杆 上 端 经 连 杆 销 与 连 杆 联 接 ， 端 通 过 下
作者简介 ： 李绘超 （ ９ ５ ， ， 南安 阳人 ， １８ ） 男 河 四川大 学制 造科学 与工 程学 院硕士研 究生 ， 主要 研究 方 向为 Ｃ Ｄ Ｃ Ｍ。Ｅ ｍ ｉ Ａ ／Ａ ．ａ ： ｌ
ｎｕａ ｔ ｏｋ ｗ ｉ ａ ｅｅｔｔｅ ｍ ｐ ｉ ｅ ｅ ｅ ｇ ａａ ｔ ｓ ａ ｈ ｘｍｕ ｔ ｓ ａ ａｓ ｗ ｒ ｅｒｌ ｗ ｒ ｈｃ ｃｎ ｒ ｌ ｈ ａｐｎ ｂｔ ｅ ｄｓ ｎ ｐ ｒｍ ｅ ｎ ｔｅ ｍａｉ ｍ ｓ ｅ ｎ ｍ ｓ ｅ ｅ ｎ ｈ ｆｃ ｇ ｗ ｎ ｉ ｅ ｒ ｄ ｒｓ ｄ ｅ
毕业设计论文基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究.doc
编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：2010年06月重庆邮电大学教务处制摘要本文的主要研究工作如下：1、介绍了遗传算法的起源、发展和应用，阐述了遗传算法的基本操作，基本原理和遗传算法的特点。
2、介绍了人工神经网络的发展，基本原理，BP神经网络的结构以及BP算法。
3、利用遗传算法全局搜索能力强的特点与人工神经网络模型学习能力强的特点，把遗传算法用于神经网络初始权重的优化，设计出混合GA-BP算法，可以在一定程度上克服神经网络模型训练中普遍存在的局部极小点问题。
4、对某型导弹测试设备故障诊断建立神经网络，用GA直接训练BP神经网络权值，然后与纯BP算法相比较。
再用改进的GA-BP算法进行神经网络训练和检验，运用Matlab软件进行仿真，结果表明，用改进的GA-BP算法优化神经网络无论从收敛速度、误差及精度都明显高于未进行优化的BP神经网络，将两者结合从而得到比现有学习算法更好的学习效果。
【关键词】神经网络BP算法遗传算法ABSTRACTThe main research work is as follows:1. Describing the origin of the genetic algorithm, development and application, explain the basic operations of genetic algorithm, the basic principles and characteristics of genetic algorithms.2. Describing the development of artificial neural network, the basic principle, BP neural network structure and BP.3. Using the genetic algorithm global search capability of the characteristics and learning ability of artificial neural network model with strong features, the genetic algorithm for neural network initial weights of the optimization, design hybrid GA-BP algorithm, to a certain extent, overcome nerves ubiquitous network model training local minimum problem.4. A missile test on the fault diagnosis of neural network, trained with the GA directly to BP neural network weights, and then compared with the pure BP algorithm. Then the improved GA-BP algorithm neural network training and testing, use of Matlab software simulation results show that the improved GA-BP algorithm to optimize neural network in terms of convergence rate, error and accuracy were significantly higher than optimized BP neural network, a combination of both to be better than existing learning algorithm learning.Key words：neural network back-propagation algorithms genetic algorithms目录第一章绪论 (1)1.1 遗传算法的起源 (1)1.2 遗传算法的发展和应用 (1)1.2.1 遗传算法的发展过程 (1)1.2.2 遗传算法的应用领域 (2)1.3 基于遗传算法的BP神经网络 (3)1.4 本章小结 (4)第二章遗传算法 (5)2.1 遗传算法基本操作 (5)2.1.1 选择(Selection) (5)2.1.2 交叉(Crossover) (6)2.1.3 变异(Mutation) (7)2.2 遗传算法基本思想 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 常规的寻优算法 (9)2.3.2 遗传算法与常规寻优算法的比较 (10)2.4 本章小结 (11)第三章神经网络 (12)3.1 人工神经网络发展 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.2.1 神经元模型 (12)3.2.2 神经网络结构及工作方式 (14)3.2.3 神经网络原理概要 (15)3.3 BP神经网络 (15)3.4 本章小结 (21)第四章遗传算法优化BP神经网络 (22)4.1 遗传算法优化神经网络概述 (22)4.1.1 用遗传算法优化神经网络结构 (22)4.1.2 用遗传算法优化神经网络连接权值 (22)4.2 GA-BP优化方案及算法实现 (23)4.3 GA-BP仿真实现 (24)4.3.1 用GA直接训练BP网络的权值算法 (25)4.3.2 纯BP算法 (26)4.3.3 GA训练BP网络的权值与纯BP算法的比较 (28)4.3.4 混合GA-BP算法 (28)4.4 本章小结 (31)结论 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (35)1 英文原文 (35)2 英文翻译 (42)3 源程序 (47)第一章绪论1.1 遗传算法的起源从生物学上看，生物个体是由细胞组成的，而细胞则主要由细胞膜、细胞质、和细胞核构成。
基于遗传算法的人工神经网络优化方法研究
基于遗传算法的人工神经网络优化方法研究人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一类模拟自然神经网络结构和功能的数学模型，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
然而，ANN中的参数众多，优化难度大，因此需要一种高效的优化方法。
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为一种优化算法，能够有效地在搜索空间中寻找最优解，因此，研究基于遗传算法的ANN优化方法具有理论意义和实际应用价值。
一、ANN优化技术的研究现状当前，ANN优化技术主要有遗传算法、粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）、模拟退火（Simulated Annealing，SA）等算法。
其中，遗传算法受到了广泛的关注和研究。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的搜索算法，通过模拟自然界的生物进化过程，不断筛选优化解，最终在搜索空间中找到最优解。
遗传算法具有以下几个优点：(1)全局搜索能力强；(2)可以处理多个目标问题；(3)适应度函数的选择范围广泛，能够处理非线性非凸问题；(4)算法简单，易于实现；(5)可以与其他优化算法相结合，提升优化效果。
二、基于遗传算法的ANN优化方法基于遗传算法的ANN优化方法一般分为以下几个步骤：①编码；②初始化种群；③计算适应度；④选择操作；⑤交叉操作；⑥变异操作；⑦产生新种群。
①编码编码是将ANN参数向量转化为遗传算法遗传信息的过程。
常用的编码方式有二进制编码、实值编码等。
在实值编码中，ANN每个参数用一个实数表示，遗传算法的每个染色体也用一个实值向量表示。
②初始化种群初始化种群需要随机产生一组遗传信息，通常使用均匀分布或高斯分布来生成初始种群。
这些遗传信息被称为个体或染色体，它们的集合被称为种群。
③计算适应度计算适应度是将ANN参数向量转化为遗传算法的适应度函数的过程。
通常，适应度函数定义在ANN误差函数的基础上，例如均方误差（Mean Square Error，MSE）。
基于神经网络的多目标优化算法研究
基于神经网络的多目标优化算法研究引言随着人工智能的快速发展，神经网络作为一种强大的模型已成为多领域研究的焦点。
多目标优化是现实应用中的常见问题之一，传统的优化算法在解决多目标问题时常常面临着效率低下和解的精度问题。
因此，基于神经网络的多目标优化算法的研究变得尤为重要。
本文将对基于神经网络的多目标优化算法进行研究和总结，包括网络结构设计、训练策略和应用案例。
章节一：神经网络在多目标优化中的应用概述本章节首先介绍神经网络在多目标优化中的应用场景，包括资源分配、路径规划和组合优化等。
接着，介绍传统的多目标优化算法存在的问题，并分析神经网络在解决多目标优化问题中的优势。
最后，提出本文的研究目标和内容。
章节二：基于神经网络的多目标优化算法设计本章节介绍基于神经网络的多目标优化算法的设计。
首先，详细介绍神经网络的基本原理和常用的网络结构，包括多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络等。
接着，讨论在多目标优化中使用的目标函数的设计方法。
最后，针对不同的多目标优化问题，提出相应的神经网络模型设计策略，包括网络深度、神经元数量和激活函数的选择等。
章节三：基于神经网络的多目标优化算法训练策略本章节介绍基于神经网络的多目标优化算法的训练策略。
首先，讨论数据集的采集和处理方法，包括数据预处理、特征选择和数据平衡等。
接着，介绍常用的神经网络训练方法，包括反向传播算法、梯度下降算法和遗传算法等。
最后，探讨如何有效评估和优化训练结果，提高算法的性能和泛化能力。
章节四：基于神经网络的多目标优化算法的应用案例本章节选取几个典型的应用案例，介绍基于神经网络的多目标优化算法在实际问题中的应用。
案例包括电力系统调度、物流路径规划和金融投资组合优化等。
通过具体的案例分析，验证了基于神经网络的多目标优化算法的有效性和实用性。
结论本文对基于神经网络的多目标优化算法进行了深入研究和总结。
通过网络结构设计、训练策略和应用案例的探讨，揭示了基于神经网络的多目标优化算法在解决实际问题中的潜力和优势。
遗传算法在多目标优化问题中的应用研究
遗传算法在多目标优化问题中的应用研究一、引言多目标优化问题是计算机科学、数学、工程学等领域中的一个重要问题，它从多个目标函数的角度优化系统的性能。
由于多个目标函数之间往往存在着矛盾性，因此要在使各个目标函数达到最好的状态之间进行权衡和平衡，设计出一种优化算法并且有效地解决这个问题实在是非常困难的事情。
而在这个过程中，遗传算法不仅可以对多个目标函数的评估进行快速高效的计算，还可以实现在多个市场环境中进行搜索和优化，因此在多目标优化问题中的应用显得尤为重要。
本文主要探讨遗传算法在多目标优化问题中的应用研究，分别从遗传算法的基本原理、多目标优化问题的背景和遗传算法在多目标优化问题中的应用三个方面进行详细的阐述。
二、遗传算法的基本原理遗传算法是一种在进化计算中广泛被运用的算法，其主要思想是通过对一组染色体进行操作，实现对群体的进化和优化。
遗传算法从生物学中借鉴了许多理念，例如基因、染色体、遗传交叉、变异等，将这些基础理论运用在计算机领域中，最终实现优化和搜索的目的。
遗传算法的基本流程主要包括个体编码、适应度函数的设计、遗传运算和选择策略四个步骤。
1. 个体编码个体编码是将问题转化为适应于计算机操作的形式。
在遗传算法中，通常将问题转换为一组二进制码，称为“染色体”。
将染色体的编码与问题的目标紧密相关，才能更好地解决问题。
例如，如果我们想要优化的目标是一组系数，那么可以使用染色体的二进制编码。
2. 适应度函数的设计适应度函数在遗传算法中非常重要，它的主要作用是给每个染色体赋予一个适应值，以此反映出染色体适应问题的好坏程度。
适应度函数的构建是多目标优化问题的一个重要环节。
通过适当地设计适应度函数，可以使遗传算法更加有效地搜索解空间，在优化问题时取得良好的效果。
3. 遗传运算遗传运算是遗传算法的关键环节之一，它模拟了生物界中的遗传交叉和变异运动。
其中交叉运算通过对个体基因的交换实现群体结构的发展，并通过变异运算实现基因的多样性和新生代的产生。
基于改进型BP神经网络和NSGA—II遗传算法的机械零件多目标优化
文章编号 ： １ ０ ０ １—２ ２ ６ ５（ ２ ０ １ ３） ０ ９—０ ０ ３ ９—０ ３
基于 改进型 Ｂ Ｐ神 经 网络 和 Ｎ Ｓ Ｇ Ａ — Ｉ Ｉ 遗 传 算 法 的 机 械 零 件 多 目标 优 化
付 涛 ， 王 大镇 ， 弓清 忠 ， 张 文 光
（ 集美 大 学 机 械工 程 学 院 ， 福建 厦 门 ３ ６ １ ０ ２ １ ）
统 Ｗｏ ｒ ｋ ｂ ｅ ｎ ｃ ｈ优 化 方 法 。
关键词： Ｂ Ｐ神 经 网络 ； Ｎ Ｓ Ｇ Ａ． Ｉ Ｉ 遗传 算 法 ； 多 目标 优 化 中 图分 类 号 ： Ｔ Ｈ１ ６； Ｔ Ｇ ６ ５ 文 献标 识码 ： Ａ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｐ ａ ｒ ｔ ｓ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ｂ Ｐ Ｎｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ
实验 数 据 ， 然后 用改进 型 Ｂ Ｐ神 经 网 络 对 实验 数 据 进 行 训 练 并 建 立 起 多 目标 优 化 的 模 型 ， 采用 Ｎ Ｓ Ｇ Ａ ． Ⅱ遗 传 算法 对模 型进行 多 目标 优 化 。结 果表 明 ， 在 满足 优 化 零件 使 用条件 的情 况 下 ， 运 用 该 方 法 求
得 质 量 的相 对误 差最 大 为 １ ｌ ％， 变形 的 相 对误 差 最 大为 ３ ． ３ ６ ％， 验证 了该 方 法 的 有 效性 和 可 靠性 。 并 将 该 方 法 得 出 的 结 果 与 传 统 Ｗｏ ｒ ｋ ｂ ｅ ｎ ｃ ｈ得 出 的 多 目标 优 化 结 果 进 行 了 比 较 ， 证 明 了该 方 法 优 于 传
遗传算法求解多目标优化问题
遗传算法求解多目标优化问题随着科技的发展和社会的进步，人们对各种问题的优化需求越来越高。
在现实生活中，我们常常面临多个目标之间的冲突，需要找到一种解决方案，能够在多个目标之间取得平衡。
在这种情况下，多目标优化问题应运而生。
多目标优化问题（Multi-Objective Optimization Problem，简称MOP）是指在具有多个冲突目标的复杂系统中寻找最优解的问题。
解决MOP问题的方法有很多种，其中一种被广泛应用的方法就是遗传算法。
遗传算法是一个基于自然进化过程的优化算法，通过模拟自然进化的过程来搜索最优解。
它将问题的解表示为一个个体（也称为染色体），通过交叉和变异等遗传操作产生下一代的个体，不断迭代，最终找到较好的解。
在使用遗传算法求解多目标优化问题时，需要采取一些特定的策略和算子来克服多目标之间的冲突。
下面我将介绍一些常见的策略和算子。
第一，适应度函数的设计。
在单目标优化问题中，适应度函数往往只有一个目标。
而在多目标优化问题中，适应度函数需要同时考虑多个目标的性能。
常用的适应度函数设计方法有线性加权和Chebyshev方法。
线性加权方法将各个目标按一定权重加权求和，而Chebyshev方法则选取各个目标值中最大的值作为适应度值。
第二，选择操作的策略。
在遗传算法中，选择操作是保留适应度较高的个体，淘汰适应度较低的个体。
针对多目标优化问题，常用的选择操作策略有非支配排序和拥挤度算子。
非支配排序方法将个体划分为不同的层级，每一层级的个体相对于其他层级的个体来说都是非支配的。
拥挤度算子则是通过计算个体在解空间中的密度来保留具有多样性的解。
第三，交叉和变异操作的设计。
在多目标优化问题中，交叉和变异操作需要保证生成的新个体能够在多个目标之间取得平衡。
常用的交叉操作有模拟二进制交叉（SBX）和离散型交叉。
SBX方法通过对父代染色体的值进行交叉，产生子代染色体的值。
离散型交叉则从父代染色体中随机选择一个目标值来构建子代染色体。
基于多目标优化的神经网络模型研究
基于多目标优化的神经网络模型研究一、引言随着大数据时代的到来，神经网络作为一种重要的机器学习模型，发挥着愈加重要的作用。
然而，在实际应用中，神经网络模型需要同时兼顾多个目标，如准确率、数据处理速度、存储空间等方面的要求，这就需要使用多目标优化技术进行研究和改进。
本文将从多目标优化的角度出发，研究神经网络模型的构建和优化，为实际应用提供指导和参考。
二、多目标优化技术介绍多目标优化问题是指有两个或两个以上的目标需要同时优化的问题。
传统的单目标优化问题可以使用最优化技术（如梯度下降算法）进行求解，但对于多目标优化问题来说，因为存在多个相互依赖的目标，无法简单地求出最优解。
因此，多目标优化问题需要使用多目标优化技术进行求解。
多目标优化技术主要包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
其中，遗传算法是一种基于演化思想的优化方法，通过模拟生物进化过程中的自然选择、交叉、变异等操作来搜索问题的解空间。
粒子群算法则基于群体智能原理，通过模拟鸟群等生物在搜索过程中的集体行为，来确定问题的最优解。
模拟退火则是一种基于物理退火原理的优化算法，通过模拟物体退火过程中的温度变化，来搜索问题的最优解。
三、神经网络模型构建1. 神经元构造神经网络的基本单元是神经元，神经元通过接受输入信号，经过加权处理后产生输出信号，这个过程可以用一个函数来描述。
常用的函数有S型函数、线性函数、ReLU函数等。
其中，S型函数通常用于输出为0或1的情况，线性函数适用于输出信号需要随输入信号线性变化的情况，ReLU函数则适用于输出信号需要有一定程度的非线性变化的情况。
因此，在构建神经元时，需要根据实际需要选择合适的函数。
2. 神经网络结构神经网络的结构通常由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层用于接受输入信号，隐藏层用于处理输入信号并转换为输出信号，输出层用于输出最终结果。
其中，每一层都可以包含多个神经元，每个神经元之间都有连接，连接上的权重可以通过训练来优化。
基于神经网络的多目标优化算法研究
基于神经网络的多目标优化算法研究近年来，神经网络技术在各个领域得到了广泛的应用。
随着机器学习和深度学习技术的不断发展，神经网络已经成为人工智能时代的核心技术之一。
在优化算法的研究中，如何利用神经网络的优势来实现多目标优化算法的高效性和鲁棒性是一个热门话题。
多目标优化问题往往存在着多个目标函数之间的相互影响，同时还有很多约束条件，因此求解这类问题需要一定的计算力和优化算法。
传统的多目标优化算法通常采用进化算法、遗传算法、粒子群算法等，这些算法通常需要对问题进行数百，甚至数千次的计算才能得到较好的结果。
但是，在解决复杂的问题时，这些算法的计算时间和结果精度难以满足要求。
为了解决这些问题，近年来，研究人员开始尝试利用神经网络技术来优化多目标优化算法。
基于神经网络的多目标优化算法是一种新型的方法，它可以帮助我们解决先前无法求解的多目标优化问题，同时也可以提高传统多目标优化算法的效率和精度。
基于神经网络的多目标优化算法基本思想是利用神经网络模型来建立目标函数之间的关系，从而将多个目标函数转化成一个统一的代价函数。
同时，为了保证约束条件的满足，可以将多个约束条件转化为代价函数的惩罚项，从而实现多目标优化问题的求解。
基于神经网络的多目标优化算法不仅可以提高求解速度和精度，还可以有效地解决精度损失和过拟合等问题。
基于神经网络的多目标优化算法有很多具体实现方法。
其中，最常用的方法就是利用BP神经网络模型来建立多个目标函数之间的关系，然后将模型训练得到的代价函数最小化，从而得到最优解。
此外，还可以利用卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习等技术来实现多目标优化问题的求解。
与传统多目标优化算法相比，基于神经网络的多目标优化算法具有以下优势：首先，基于神经网络的多目标优化算法可以利用神经网络的非线性映射能力，建立更为准确的模型，并将多个目标函数转化为一个代价函数，从而实现快速优化。
其次，基于神经网络的多目标优化算法可以避免因多个目标函数之间的相互影响而导致的互相制约问题。
多目标优化问题中的机器学习算法与求解策略
多目标优化问题中的机器学习算法与求解策略在现实生活和工程应用中，我们经常会遇到一些多目标优化问题，即需要同时优化多个目标函数的问题。
例如，在生产调度中，我们需要同时考虑最大化产量和最小化成本；在投资组合中，我们需要同时最大化收益和最小化风险。
这些问题的解决对于提高效率和决策质量至关重要。
机器学习算法在解决多目标优化问题中发挥了重要作用。
通过机器学习算法，我们可以训练一个模型，将多个输入变量与多个输出变量进行映射。
这样，我们就可以通过输入变量来预测输出变量，从而为决策提供参考。
在多目标优化问题中，我们常用的机器学习算法包括神经网络、遗传算法、模糊逻辑等。
下面我们将分别介绍这些算法在多目标优化问题中的应用和求解策略。
神经网络在多目标优化问题中的应用广泛。
通过训练神经网络，我们可以建立一个模型来预测多个目标函数的值。
在训练过程中，我们可以采用传统的梯度下降算法或者更高级的优化算法，如Adam算法，来更新神经网络的权重和偏置，以最小化预测值与真实值之间的误差。
通过不断地迭代训练，我们可以优化神经网络，并得到一个较好的多目标优化方案。
遗传算法是一种基于进化思想的优化算法，也被广泛应用于多目标优化问题中。
遗传算法模拟自然界中的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作来生成新的解，并根据目标函数的值对这些解进行评估和选择。
通过多次迭代，遗传算法可以逐步进化出一组较优的解，用于解决多目标优化问题。
模糊逻辑是一种模糊数学的应用，可以处理不确定的问题。
在多目标优化问题中，模糊逻辑可以用来模糊化目标函数和约束条件，使其能够处理不完全准确的信息。
通过定义模糊集合和模糊规则，我们可以建立一个模糊推理系统，用于解决多目标优化问题。
除了以上介绍的机器学习算法，还有一些其他的算法也可以用于解决多目标优化问题，如粒子群优化算法、蚁群算法等。
这些算法各有特点，适用于不同的问题场景。
选择合适的算法来解决多目标优化问题是非常重要的。
在选择算法时，除了考虑算法的性能和求解效果，还需要考虑问题的特点和约束条件。
遗传算法与神经网络结合的优势分析
遗传算法与神经网络结合的优势分析在人工智能领域，遗传算法和神经网络都是两个重要的技术手段。
它们分别代表了进化算法和神经科学的思想，而将这两种技术结合起来，可以发挥出更强大的优势。
本文将对遗传算法与神经网络结合的优势进行分析。
首先，遗传算法和神经网络分别擅长于解决不同类型的问题。
遗传算法是一种基于进化思想的优化算法，通过模拟生物进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作，逐步优化解决方案。
而神经网络则是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过大量的神经元和连接权值，可以实现复杂的非线性映射和模式识别。
将遗传算法和神经网络结合起来，可以充分发挥它们各自的优势。
遗传算法可以用于优化神经网络的结构和参数，通过不断地进化和选择，找到最优的网络结构和权值。
而神经网络可以用于解决遗传算法中的复杂函数拟合和优化问题，通过网络的非线性映射能力，可以更好地逼近目标函数。
其次，遗传算法和神经网络结合可以提高问题求解的效率和准确性。
遗传算法具有全局搜索的能力，能够在解空间中进行广泛的搜索，找到全局最优解。
而神经网络则具有局部搜索和优化的能力，能够在解空间中进行局部的调整和优化，找到更精确的解。
通过将两者结合，可以充分利用全局搜索和局部优化的优势，提高求解问题的效率和准确性。
此外，遗传算法和神经网络结合还可以应用于复杂系统的建模和优化。
复杂系统往往包含大量的变量和参数，难以通过传统的建模方法进行描述和优化。
而遗传算法和神经网络可以通过对系统的输入和输出进行学习和优化，构建出准确的系统模型和优化方案。
通过这种方式，可以有效地解决复杂系统中的优化和控制问题。
最后，遗传算法和神经网络结合还可以应用于智能机器人和自动化系统的设计。
智能机器人和自动化系统需要具备学习和优化的能力，以适应不同的环境和任务。
通过将遗传算法和神经网络结合，可以实现机器人和系统的自主学习和优化，提高其适应性和智能性。
综上所述，遗传算法与神经网络的结合具有多方面的优势。
基于遗传算法的多目标优化设计方法探究
基于遗传算法的多目标优化设计方法探究摘要：多目标优化问题是现实世界中常见的问题，而遗传算法作为一种强大的优化算法，被广泛应用于解决多目标优化问题。
本文探究了基于遗传算法的多目标优化设计方法，包括问题建模、遗传算法原理、适应度函数设计以及解集生成等方面，并提出了一种改进的多目标遗传算法。
实验证明，基于遗传算法的多目标优化设计方法能够有效地在设计领域中解决多目标优化问题。
1. 引言多目标优化是在现实世界中广泛存在的问题，它的特点是存在多个冲突的目标函数，无法通过传统的单目标优化方法进行解决。
而遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，具有全局搜索能力和良好的适应性，因此被广泛应用于多目标优化问题的求解。
2. 遗传算法原理遗传算法是通过模拟自然界中的遗传机制来进行优化的一种算法。
它包括初始化种群、选择、交叉、变异等步骤。
在多目标优化问题中，遗传算法通过不断迭代，生成一组解集，其中每个解都是一组可能的 Pareto 最优解。
3. 问题建模在多目标优化设计中，首先需要对问题进行建模。
通过明确问题的目标函数、约束条件和设计变量，可以将多目标优化问题转化为数学优化问题。
建立适当的数学模型是解决多目标优化问题的关键。
4. 适应度函数设计适应度函数是遗传算法中的重要部分，它用于评估个体的适应性。
在多目标优化问题中，适应度函数需要同时考虑多个目标函数的值。
通常使用均值函数、加权函数或 Pareto 支配等方法来评估个体的适应度。
合理的适应度函数设计可以有效地引导遗传算法的搜索方向。
5. 解集生成遗传算法生成的解集包含一系列可能的 Pareto 最优解，称为近似 Pareto 前沿。
解集生成是多目标优化设计中的关键步骤，目标是通过遗传算法在设计空间中生成尽可能多的非劣解。
通常使用非劣排序和拥挤度距离等技术来生成多样性的解集。
6. 改进的多目标遗传算法在传统的多目标遗传算法中，存在着早熟收敛和搜索局限性的问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种改进的多目标遗传算法。
基于神经网络的材料成型工艺参数优化
基于神经网络的材料成型工艺参数优化材料成型工艺是制造业中的重要环节，它直接影响产品的质量和性能。
而在材料成型工艺中，参数的选择和优化是至关重要的。
传统的参数优化方法往往需要大量的试验和经验，而且效率低下。
然而，随着人工智能技术的发展，神经网络成为了一种有效的工具，可以用于材料成型工艺参数的优化。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，通过学习和训练可以实现复杂的非线性函数近似。
在材料成型工艺中，神经网络可以用于建立成型工艺参数与产品质量之间的映射关系。
首先，我们需要收集大量的实验数据，包括不同工艺参数下的产品质量指标。
然后，通过训练神经网络，可以得到一个准确的模型，可以根据给定的工艺参数预测产品的质量指标。
神经网络的优势在于它可以处理大量的数据，并且可以自动学习和调整参数。
这使得神经网络能够发现隐藏在数据中的规律和模式。
在材料成型工艺参数优化中，神经网络可以帮助我们找到最佳的参数组合，以实现最佳的产品质量和生产效率。
通过不断迭代和优化，神经网络可以逐步改进工艺参数的选择，使得产品的性能得到最大化。
然而，神经网络也面临一些挑战和限制。
首先，神经网络需要大量的数据进行训练，这可能需要较长的时间和资源。
其次，神经网络的结构和参数设置也需要一定的经验和技巧。
不恰当的网络结构和参数选择可能导致模型的不准确性和不稳定性。
此外，神经网络的解释性也相对较弱，它很难解释为什么某种参数组合能够得到最佳的结果。
为了克服这些问题，我们可以结合其他优化算法和技术来改进神经网络的性能。
例如，遗传算法可以用于优化神经网络的结构和参数设置，以提高模型的准确性和稳定性。
此外，传统的统计方法和数学模型也可以与神经网络结合使用，以提高参数优化的效率和可信度。
总的来说，基于神经网络的材料成型工艺参数优化是一种有效的方法。
它可以通过大量的实验数据和训练来建立参数与产品质量之间的映射关系，并通过迭代和优化来找到最佳的参数组合。
然而，神经网络也面临一些挑战和限制，需要结合其他优化算法和技术来提高性能。
多目标优化中的遗传算法
多目标优化中的遗传算法多目标优化在实际应用中具有广泛的应用场景，例如优化机器学习模型的参数、调整复杂系统的运行参数等。
在这些问题中，通常需要同时优化多个指标，并且这些指标往往存在冲突，即优化其中一个指标会影响其他指标的表现。
为了解决这些多目标优化问题，遗传算法成为了一种广泛应用的工具之一。
遗传算法是一种启发式优化算法，其灵感来源于自然界的进化过程。
遗传算法通过以某种方式表示问题的解，然后对该解进行交叉、变异和选择等操作，从而寻找问题的最优解。
而在多目标优化问题中，遗传算法则面临着更大的挑战，因为这些问题存在多个不同的最优解。
如何在遗传算法中处理多目标优化问题呢？一个常用的方法是引入多目标适应度函数。
在单目标优化问题中，适应度函数是对问题解的一个度量，用来评估解的好坏。
而在多目标优化问题中，适应度函数用于评估解的多个指标的表现。
通常，在遗传算法中引入多目标适应度函数需要考虑到不同指标之间的关系，以及指标之间的权重分配问题。
在不考虑权重分配的情况下，多目标优化问题通常被称为 Pareto 优化问题。
Pareto最优解集是指所有最优解组成的集合，其中每个最优解都不能被改进而不损失其他指标的表现。
在遗传算法中搜索Pareto 最优解集通常需要使用多种技术，例如对多目标适应度函数进行改进，或者对遗传算法进行修改以适应多目标优化问题的需要。
在实际应用中，遗传算法在多目标优化问题中的表现往往受到其算法参数的影响。
这些参数包括选择操作、交叉操作和变异操作等。
例如，选择操作的策略通常决定了算法搜索过程中的多样性和收敛速度；交叉操作和变异操作则决定了新解的产生方式。
因此，在实际使用中需要根据问题的具体特点，对算法参数进行调整以达到最佳优化结果。
最后，需要注意的是，遗传算法不是解决多目标优化问题的唯一方法，还有很多其他优化算法也能够解决这类问题，例如粒子群优化、模拟退火等。
选择何种算法，应根据实际问题的特点和算法的性质综合考虑。
基于模糊神经网络与遗传算法的质量成本优化
基于模糊神经网络与遗传算法的质量成本优化摘要:为满足企业对产品质量等级的要求,降低企业的质量成本,在研究可靠性与经济性相互关系的基础上,找出产品可靠性与质量成本的内在联系。
根据遗传算法与模糊神经网络的基本原理及各自特点,利用两者相结合的算法建立了质量成本优化模型,从而得到产品的最优质量等级及与其相对应的最低质量成本。
该优化模型具有搜索速度快、准确度高,简单且便于实现的特点,为可靠性与质量成本之间相互协调提供了一个新的途径。
关键词:可靠性质量成本关系模型质量成本优化模型遗传算法模糊神经网络最近,越来越多的学者研究每项工作的质量等级与成本的关系,提出的质量成本模型主要有四种:P-A-F模型[1]、Crosby模型[2]、机会成本模型及过程成本模型[3]。
这些质量成本模型虽然为以后质量成本的更深入研究奠定了基础,但大多都是关于质量成本的理论研究,没有着重研究质量成本优化问题。
本文则将模糊神经网络与遗传算法应用到质量成本优化过程中,并且在此基础上建立了质量成本优化模型。
1 质量成本优化模型的建立1.1 可靠性原理与质量成本质量成本优化问题也可称为系统的可靠性与经济性协调问题。
一般可靠性与经济性的协调,主要涉及到以下几方面[4]:(1)限定系统总的质量成本,以便寻找其最佳可靠性(在企业中表现为质量等级)。
(2)在给定系统可靠性水平下,求系统的最小质量成本。
(3)确定系统总质量成本的前提下,恰当的分配成本费用。
(4)基于不同的可靠性和质量成本,比较不同的方案。
在企业实际运营中,通常先定一个质量目标,然后据此进行成本的优化与控制,使总质量成本最低。
可靠性与质量成本的关系模型如下:1.2 质量成本优化模型遗传算法来源于生物遗传学和适者生存的自然规律,是一种自适应、全局优化的群体操作,该操作以种群中的所有染色体为对象,通过选择、交叉和变异等遗传操作产生新一代群体,直到获得满意的结果[6]。
(1)模糊神经网络由输入层、模糊化层、规则层及输出层构成。
基于神经网络与遗传算法的结构优化设计方法
第２ ７卷 第 １期
２０ ０
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＧｕｌ ｉｅ ｓｔ ｆ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏ ｒ ａ ｉ ｎ Ｕｎｖ ｒｉ ｏ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｉ ｙ Ｔ
Ｖ ｌ２ ｏ １ ｏ＿ ７ Ｎ ．
计法确 定 的训练样 本足 够大 的基础 上得 出 的 ，具有较 强 的可靠 性．
关键词 ：神经 网络 ；遗传 算法 ；结构 优化
中图分 类号 ：Ｔ １ ３ Ｐ８ 文献标 志码 ：Ａ
长 期 以来 ，人 们 在 结 构 优 化 设 计 中发 展 了许 传算法解决 了焊 接梁 的结构优化 问题 ；Ｈ ｊ ｅ ａｌ ｅ 多有效 的 算 法 … ，这 些 算 法 的一 个 主 要 特 点 是 需 等人利用遗传算法解决 了结构多准则优化设计 问
解 上述 优化 问题 ，包 括 如下过 程 ．
将神经网络与遗传算法结合进行结 构优化设
计 的基本思 想 为 ：
（ ）按 一 定 的概 率 密 度 遍 历 结 构 设 计 变 量 的 １ 整个 空间 ，选择 一 定 数 量 的样 本 点 ，并 对 上 述 样
（ ）一次性进行若干具有不同设计参数 的有 本 点 中的输 出值 按一 定 的 比例 因子进 行 归一化 ； １ （ ）输入样本集 ，设置神经 网络初始参数 ； ２ 限元分 析 ，得 到 结 构 设 计 参 数 与重 量 、位 移 、应
得往往要耗费大量的人力 与物力． 因此 ，寻求 更 当数量的染色体组成集 团，进行 大量的 目标 函数
为简便 有效 的结 构 优 化 设 计 方 法 一 直是 人 们 关 注 值 计算 ，就 结构 优 化 分 析 而 言 ，每 个 函数 值 的 获
的课题 ．
取 需要 进 行 一 次有 限 元 分 析 ，世 代 繁 殖 搜 索 优 化
多目标优化算法在机械设计中的应用
多目标优化算法在机械设计中的应用随着现代机械设计的发展，越来越多的工程师开始关注如何利用计算机科学和人工智能的技术来优化机械设计问题。
在这方面，多目标优化算法成为了一种非常有效的方法。
本文将介绍多目标优化算法在机械设计中的应用，包括算法的基本原理、常见的优化方法、应用案例等方面。
一、算法原理多目标优化算法的基本原理是利用数学模型和计算机模拟来求解一个多目标优化函数，以得到最优解或近似最优解。
这个过程中需要考虑多个目标指标，如工程设计中的成本、质量、性能等。
这些目标指标常常是矛盾的，因此需要在它们之间进行权衡和优化，而多目标优化算法正是用来解决这一问题的。
二、常见的优化方法1. 遗传算法遗传算法是一种基于生物进化的优化方法，它通过模拟自然进化的过程，通过交叉、变异等操作来产生新的解，直到达到最优解。
这种方法最适合用于那些解空间复杂、多维度等难以用传统方法解决的问题。
2. 粒子群算法粒子群算法是一种智能优化算法，它采用了多种自适应方法，使粒子能够自主地搜索空间内的最优解。
这种方法比较适用于求解连续优化问题，比如在机械设计中的优化问题。
3. 蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食的自然过程的优化算法。
它能够处理多种不同的目标函数，同时能够处理约束条件和离散变量优化问题，常用于在限制和不确定的环境中进行决策。
三、应用案例1. 机械结构优化在机械结构的优化中，目标通常是寻找一种合适的结构方案，以满足多个指标，如强度、刚度、稳定性等。
一般来说，机械结构的优化可以通过多目标优化算法进行求解。
通过设计一个基于遗传算法和有限元方法的自适应模型，研究者们实现了一个高效的自适应多目标结构优化算法，可以为机械结构的优化提供更好的支持。
2. 机器人路径规划机器人路径规划是指给定一组起点和终点的情况下，找到一条最短路径或最优路径。
这个问题可以通过多目标优化算法进行求解，通过对机器人的动态特性进行建模和分析，可以得出最优路径和控制策略，从而提高机器人运动的效率和稳定性。
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万方数据万方数据万方数据６０塑性工程学报第１７卷对非线性模型的逼近功能，获得优化问题的目标函数值，实现优化迭代过程中个体适应度值的实时求解，减少迭代过程中数字化分析的计算量。
４）多目标遗传算法优化模块。
根据神经网络模型预测，获得迭代进化中个体的适应度值，采用具有全局收敛性的多种群并行遗传算法，对所要优化的问题采用基于Ｐａｒｅｔｏ遗传算法进行多目标优化。
系统针对冲压成形优化设计的需要，结合数字化分析技术、人工神经网络及优化技术，完成整个系统的集成，各模块间信息通过数据文件传输。
４实例验证方盒形制件在拉深成形过程中各部位的材料流动不同，直边处的材料流动较快，而角部材料流动较慢，从而导致圆角处易出现破裂、直边处易产生起皱、在油箱底部出现大面积的未充分拉深区域等缺陷，如图３所示。
如果增大压边力或摩擦系数，则能较好地解决未充分拉深和起皱问题，但破裂问题将更加严重，图４为压边力增大至１８ｋＮ，摩擦系数增至０．２，得到的有限元分析结果图。
从图４中看出，破裂区增大，并且出现有破裂趋向区，而起皱区已逐渐移至法兰部位，筒壁部位大面积减少，图３中筒壁部位未充分拉深区域变成安全区域，说明金属在此部位发生了较好的塑性变形，大大提高了产品的质量。
图３方盒形制件实物图Ｆｉｇ．３Ｓｕｂｓｔａｎｃｅｄｒａｗｏｆｓｑｕａｒｅｐａｒｔｓ随着冲压形状的更新换代，常规的设计和现场试模经常会出现顾此失彼，几乎很难达到整体成形性的最优，因此，采用优化设计技术得到的该制件的成形，可以认为是一个典型的多目标优化问题。
为使起皱目标函数、未充分拉深目标函数和材料最大减薄率目标函数最小，根据经验选定既定的控制点，采用ｅｔａ／ＤＹＮＡＦＯＲＭ有限元软件进行弹塑性有限元数值计算，分析结果如表１所示，并作为神经网络样本。
图４有限元分析结果Ｆｉｇ．４Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ表１数字化分析结果Ｔａｂ．１Ｒｅｓｕｌｔｓｏｆｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ序压边凸模圆角摩擦拉延筋破裂未充分拉起皱减薄号力／ｋＮ半径／ｒｒｃｎ系数高度／ｒａｍ程度深程度程度率／％１５２０．１３ｌ２２２２．５２５３Ｏ．１３４１２２２１．５３５４Ｏ．１６５Ｏ２２１６．８４５５Ｏ．１９６Ｏ２２１４．１５５６Ｏ．２２７ＯＯ２１３．８６１０２Ｏ．１３５２１１３４７１０３０．１６６２ｌ１３１．８８１０４０．１９７１１２２８．１９１０５Ｏ．２２３Ｏ２ｌ１８．３１０１０６Ｏ．１４Ｏ１１１６１ｌ１５２Ｏ．１６７２１２６４．７１２１５３０．１９３１１１２６．８１３１５４Ｏ．２２４２Ｏｌ３１１４１５５０．１５ｌＯ１３１１５１５６Ｏ．１３６２ＯＯ３０．７１６２０２０．１９４２１１４０．３１７２０３Ｏ．２２５２１Ｏ７３．３１８２０４Ｏ．１６２ＯＯ７５．６１９２０５Ｏ．１３７２ＯＯ７７．６２０２０６Ｏ．１６３０１ｌ１８．９２１２５２０．２２６２１Ｏ８０．５２２２５３０．１７２ＯＯ７７．１２３２５４Ｏ．１３３ｌ１１２４．２２４２５５０．１６４１Ｏ０２８．４２５２５６０．１９５２ＯＯ６６．８注：表中筒肇部位起皱程度，０为无起皱，ｌ为轻微起皱，２为严重起皱；底部少量未充分拉深为０，底部大面积未充分为ｌ，底部和壁部为均有未充分拉深为２；法兰和筒壁，无起皱为ｏ，起皱轻微为１，起皱为２。
以已知的有限个目标函数值作为ＢＰ神经网络的样本信号，采用三层ＢＰ神经网络，建立压边力、摩擦系数、凸模圆角半径和拉延筋高度及目标函数值的映射关系。
输入层为压边力、摩擦系数、凸模圆角半径和拉延筋高度４个神经元；隐含层为４５个神经元。
输出层神经元３个，即３个目标的函数值。
万方数据第１期彭必友等：基于神经网络和遗传算法的冲压成形多目标优化技术６１输入层与隐含层采用ｌｏｇｓｉｇ函数连接，隐含层与输出层采用线性ｐｕｒｅｌｉｎ函数连接。
神经网络训练时，参数为期望误差１×１０＿６；最大循环次数４００００；学习速率０．００５；经过２８７８５６次训练，误差平方和５．７７８２５７Ｘ１０一。
设定种群Ｍ一１０，交叉概率Ｐ，一１．０，变异概率Ｐ。
一ｏ．０１，终止代数Ｔ＝２００。
优化后的制件拉深成形质量图如图５所示。
从图５中可以看出，破裂、起皱和未充分拉深得到控制。
根据实际情况确定了压边力２３ｋＮ，凸模圆角半径６ｍｍ，拉延筋高度３．５ｍｍ，摩擦系数０．１４。
图６为该工艺条件下制件成形后厚度分布情况，由图６中可以得出，制件最薄处的减薄率为１９．４２％，小于２０％，实际生产结果如图７所示，制件成形质量符合要求。
图５优化后制件拉深成形质量Ｆｉｇ．５Ｔｈｅｄｒａｗｆｏｒｍｉｎｇｑｕａｌｉｔｙａｆｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚｅ图６制件成形后厚度分布（最薄处减薄率１９．４２％）Ｆｉｇ．６Ｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｉｃｋｎｅｓｓａｆｔｅｒｆｏｒｍｉｎｇ图７优化后制件成形质量实物图Ｆｉｇ．７Ｔｈｅｄｒａｗｆｏｒｍｉｎｇｑｕａｌｉｔｙｏｆｓｕｂｓｔａｎｃｅｄｒａｗａｆｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚｅ５结论本文针对在冲压成形质量控制中的多目标优化问题，提出了一种集数字化分析技术、神经网络和遗传算法于一体的优化设计技术。
即，将数字化分析计算获得的目标函数值作为学习样本，训练根据具体问题所建立的神经网络模型，训练结束后，再采用数字化分析验证神经网络模型的有效性，遗传算法所需的目标函数值由神经网络模型来预测。
该技术实现了遗传算法优化迭代过程中，个体适应度值的实时快速求解，解决了数字化分析计算量大的缺陷，为冲压成形优化设计提出了一种新的方法。
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