利用改进的遗传算法优化产品性能参数模型
基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化
基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化翟莹莹;厉英;敖志广【摘要】采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子,根据适应度值来动态计算交叉和变异概率,能够得到更好的全局最优解,提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中,采用变间距差分法离散求解传热方程,对比粒子群算法、多目标遗传算法,改进的多目标遗传算法搜索效率高,得到的价值函数最小.在实际生产中,采用优化后的二冷工艺,使得总用水量减少约10％,提高了铸坯质量,达到了节能降耗的要求.【期刊名称】《东北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(040)005【总页数】5页(P658-662)【关键词】连铸;二冷工艺;凝固传热模型;多目标遗传算法;冶金准则【作者】翟莹莹;厉英;敖志广【作者单位】东北大学计算机科学与工程学院,辽宁沈阳 110169;东北大学冶金学院,辽宁沈阳 110819;东北大学计算机科学与工程学院,辽宁沈阳 110169【正文语种】中文【中图分类】T391.4连铸过程中,二次冷却工艺用于加速铸坯凝固进程,对出结晶器的带液芯的铸坯进行冷却,避免铸坯表面和内部产生缺陷,因此,合理控制各段水量是提高铸坯质量的重要因素.二次冷却工艺控制有静态和动态两种方式,目前,动态控制方式多处于理论研究阶段.国内外连铸生产中仍普遍采用静态控制方法.静态控制模式易于实现,在其他工艺参数变化不大,拉速较平稳时可以保证铸坯质量.连铸二冷过程优化既要使各段水量合理分配,又要使得铸坯凝固过程中的温度梯度和前沿速度在一定区间内,是典型的多目标优化问题.基于二维传热模型,应用冶金准则函数与先进的优化策略相结合的方法[1-2],建立稳定的二冷工艺优化模型能够提高连铸坯的质量.在优化模型中,需要分析数值求解传热模型的计算量,及基于冶金准则的价值函数的复杂性等问题,而传统的优化方法[3]求解该非线性优化问题的效率较低.为了合理控制工艺,提高铸坯质量,国内外学者做了大量研究工作,基于智能优化算法提出了多种二冷控制模式[4-8],如多目标优化[4]、粒子群算法[5]、遗传算法[7]等.但在优化过程中仍然存在很多问题,如基于凝固传热模型的求解优化过程中的收敛速度慢、搜索能力弱、优化时间长等.为了提高算法的收敛速度和局部搜索能力,本文提出一种基于改进的多目标遗传算法的二冷多目标优化方法,在建立铸坯凝固传热仿真模型的基础上,应用改进的多目标遗传算法,提高算法收敛精度,获取全局最优解,得到连铸二冷工艺的最优方案,使得铸坯均匀冷却,提高铸坯质量.1 多目标遗传算法及改进遗传算法是基于模拟生物进化过程与机制求解的自组织和自适应的人工智能技术,是一种从种群到种群的全局随机搜索和优化方法,广泛应用于多目标优化问题的求解.1.1 基本多目标遗传算法应用多目标遗传算法(MOGA)[9]求解,首先要找到Pareto最优解的评价方法,然后设计不同的选择、交叉和变异算子.在多目标算法优化设计过程中,利用优化关系,既可以独立地对每个子目标函数进行选择,也可以各个子目标函数进行个体选择.对于实际的多目标优化问题,如何选择算法,主要取决于决策者对问题的分析及算法的偏好.多目标遗传算法求解优化问题的步骤如下:步骤1 确定个体表现型及解空间,即决策变量和约束条件;步骤2 描述问题的数学形式及最终目标函数,构建优化模型;步骤3 确定个体表现型转换成基因型的编码方法及可行解的搜索空间;步骤4 确定个体基因型转换成表现型的解码方法;步骤5 确定适应度函数,明确目标函数与个体之间的映射规则;步骤6 设计选择、交叉、变异等算子的实现方法及遗传算法的运行参数.该算法在进化初期,能够保留适应度较好的个体,淘汰了种群中的其他个体,加快了种群的收敛速度.但是,在进化后期,种群中的个体处于停滞状态,很难收敛到全局最优解,易产生算法早熟收敛.1.2 改进的多目标遗传算法为了提高遗传算法的性能,克服求解问题中的困难,改善算法的早熟收敛性,本文提出了一种改进的多目标遗传算法(IMOGA),首先,为了降低算子的局部收敛性,本文采用概率法对选择算子进行筛选,在下一代中保留适应度较大的个体.具体步骤如下:步骤1 个体在下一代中的生存期望fiti根据群体中的个体适应度值来计算:(1)步骤2 计算个体的生存期望值Ni，取其整数部分[Ni]作为下一代的生存数目.步骤3 下一代个体的适应度值为(2)用基本比例法随机确定下一代中余下的个体.进一步地,根据适应度值来动态调整交叉概率、变异概率和基于概率法进行选择算子的选取.该方法降低了局部收敛性,提高全局搜索能力.交叉和变异概率公式为(3)(4)其中：fmax是种群的最大适应度值;favg是每代种群的平均适应度值;f′是交叉操作的两个个体中较大的适应度值;f是变异个体的适应度值;Pc3<Pc2<Pc1∈(0,1);Pm3<Pm2<Pm1∈(0,1).Pc和Pm随f呈阶段性线性变化,并且Pc和Pm在fmax的个体处均不为零,提高种群中优秀个体的Pc和Pm,使得这些个体一直处于运算过程中,算法不会局限于局部解,克服早熟收敛,从而得到全局最优解.2 连铸二冷工艺优化建模2.1 连铸坯凝固传热模型连铸凝固传热模型采用内热源的非稳态方程描述,根据不同的初始边界条件模拟铸坯的凝固过程,用于实际生产中的工艺参数优化.本文采用有限差分法求解凝固传热模型,得到铸坯的温度场分布、坯壳厚度及液芯长度等数据.1) 凝固传热建模.为了描述凝固传热模型,对具体的连铸过程进行假设:沿拉坯方向上铸坯的温度不随时间变化;忽略凝固冷却收缩引起的铸坯尺寸变化;在液相区中,采用增大导热系数法把对流传热等效成传导传热;忽略辊子的接触传热.采用薄片移动法,根据铸坯表面在不同冷却段的换热条件,建立热流与时间的函数关系,其中xy方向为铸坯的横截面;连铸过程的二维凝固传热控制方程:(5)其中:T为铸坯温度,K;ρ为密度,kg/m3;c为等效热容,J/(kg·℃);λ为导热系数,W/(m·℃);Q为内热源项.采用增大对流系数[10]的方式来处理二冷区不同传热方式带走的热量.对流传热方程:q=h(ts-ta)+σε[(ts+273)4-(ta+273)4].(6)其中:h为综合对流换热系数,W/(m2·℃);ts为铸坯表面温度,℃;ta为室温,℃;σ为斯蒂芬-玻耳兹曼常数,值为5.67×10-8W/(m2·K4);ε为铸坯表面黑度系数,值为0.8. 二冷区综合对流换热系数:h=[1 570W0.55(1-0.007 5tw)]/C.(7)其中:tw为二冷水温度,℃;W为水流密度,L/(m2s);C为常量,在不同的连铸过程中取值不同.2) 离散方法.凝固传热模型采用薄片移动法模拟,在空间上采用变间距有限差分法进行离散化处理,在时间上采用向后差分进行处理.为了保证差分计算精度和收敛性,采用变间距网格划分,圆坯横截面划分为外环部分和内环部分,在内外环划分大小不同的切向角网格,其交界位置可任意选择,在温度变化较大的外环区域,网格稠密,在温度较为平缓的内环区域,网格稀疏.2.2 基于冶金准则的多目标优化模型连铸坯在冷却过程中,水量分配不均,导致铸坯产生裂纹、疏松等缺陷.在二冷过程中应考虑冷却强度、水量分配、喷雾区的划分以及喷嘴的布置形式等冶金准则.基于传热模型,采用多目标遗传算法迭代计算各二冷段的传热系数,使价值函数的值最小,得到满足冶金准则的二冷区的工艺参数.1) 表面目标温度.根据钢的高温力学性能、冶金准则及生产工艺要求确定的铸坯表面目标温度tM,i,计算得到的表面温度tb,i应该充分接近目标温度,该函数尽量取最小值.f1,i(Qi)=(tM,i-tb,i)2.(8)2) 冷却水量消耗.从节能减排的角度考虑,整个二冷区的总冷却水量越少越好.即表示任一冷却段,n为总的冷却段数,该函数应取最小值,优化过程中,各个段的水量取为相应的目标水量:f2,i(Qi)=Qi.(9)3) 冶金长度限制.考虑到生产安全及连铸坯质量,液芯长度应该限制在某一区间内.为了减少应力作用下铸坯凝固前沿产生的裂纹,液芯LM在矫直点Ld之前完全凝固. f3,i(Qi)=(Max(0,LM-Ld))2.(10)4) 表面温度的最大冷却速度和回升速率限制.铸坯表面温度回升使得凝固前沿产生巨大的应力,铸坯内部易产生裂纹;铸坯沿拉坯方向的表面回温速率上限值Cp(℃·m)和冷却率上限为Cn(℃·m)，表面回温速率和最大冷却速率满足限制条件:(11)(12)5) 其他约束性条件.矫直区温度应避开脆性温度区间,可以减少横裂纹的产生,脆性温度取值范围700 ℃<tBmin<900 ℃;铸坯鼓肚时,沿铸坯凝固前沿产生拉应力,使得凝固前沿发生断裂或者偏析.通常铸坯表面温度tBmax<1 100 ℃,即温度脆性区间温度取值范围为tBmax>ti,τ>tBmin,拉速根据实际生产状况,限定范围vmax>v貌一新i>vmin.由于以上各约束条件的单位不同,数量差异很大,为此需要将上述目标函数进行归一化处理fk,i∈[0,1],k=1,2,…,5.由于上述不同的约束条件对铸坯质量的影响程度不同,为此,选定不同加权系数对多目标价值函数进行评价:(13)其优化策略是通过寻找主控向量Q=[Q1,…,Qn]T(n为二冷区的分段个数),得到价值函数的最小值.3 现场应用及结果分析为了测试应用改进的多目标遗传算法的二冷优化模型的精确性,对石油套管钢26CrMoVTiB圆坯的二冷工艺进行优化分析.根据现场实际工艺条件,连铸机的主要设备参数为:圆坯直径为178 mm;结晶器长度0.9 m,足辊段长度为0.35 m,水雾冷却区分四段,长度分别为1.55,1.4,2.9,3.5 m,辐射区长度为5 m.浇注过程中拉速为1.9 m/min;浇铸温度为1 554 ℃;液相线温度为1 508 ℃,固相线温度为1 420 ℃;结晶器水流量为1 700 L/min,冷却水温差6.5 ℃.26CrMoVTiB的物性参数为:比热容为830 J/(kg·K);液态钢密度为ρl=6.9×103kg/m3, 固态钢密度ρs=7.5×103kg/m3;导热系数液态为kl=31.2 W/(m·K),固态为ks=37.4 W/(m·K).在传热模型及其他工艺条件相同的情况下,使用多目标遗传算法(MOGA)、粒子群算法(PSO)和改进的多目标遗传算法(IMOGA)对二冷工艺进行优化,其迭代搜索的优化过程如图1所示.IMOGA比其他两种算法的收敛效果更好,在经过35次迭代后,价值函数的取值最低,寻优效果最好.图1 二冷配水优化搜索过程的寻优曲线Fig.1 Optimization curve of water distribution in secondary cooling zone表1为优化前后二冷配水量对比.由表1可知,优化后的总用水量较优化前节省了10%左右,二冷各段的水量均有不同程度的降低,沿拉坯方向水量逐渐减少,减少铸坯应力的产生,不易产生内裂纹.表1 优化前后二冷配水量对比Table 1 Compare water distribution of secondary cooling scheme L/min二冷各段拉速 1.9m/min拉速2.1m/min拉速2.3m/min优化前优化后优化前优化前优化后优化前足辊段30.928.13431.162.259.31段45.941.147.544.268.466.32段28.925.527.325.739.337.93段20.718.522.719.337.236.94段16.815.917.715.629.127.6总水量143.2129.1149.2135.9236.2228.026CrMoVTiB钢优化前后的表面温度和液芯温度及坯壳厚度分布如图2所示.优化后26CrMoVTiB钢铸坯表面温度在结晶器出口处温度高于900 ℃,避开了低塑性区,不易在弯曲段出现裂纹;二冷区的铸坯表面温度低于1 100 ℃,符合防止铸坯鼓肚的要求;铸坯表面温度的回温速率低于100 ℃/m,表面温度降温速率小于200 ℃/m,温度变化平缓,有效地防止铸坯表面裂纹生成.二冷区三段、四段的铸坯表面温度波动幅度较小,均在奥氏体化温度以上,减小铸坯内的热应力及相变引起的组织应力,防止内裂纹的产生.图2 优化前后铸坯温度对比Fig.2 Comparison temperature distribution before and after optimization在实际生产中,分别抽取优化前和优化后的铸坯40块,铸坯质量缺陷等级分布如图3所示.水量优化后,温度变化更加平缓,温度梯度变小,铸坯质量较优化前提高较大.其中,中心疏松小于1.0级由49.45%上升到85.26%,中心缩孔小于1.0级由68.13%上升到80.17%,中心裂纹低于0.5级由44.84%上升到70.01%,且平均等轴晶率由28.42%上升到42.13%.二冷工艺优化后,铸坯低倍评级得到明显改善.图3 铸坯质量缺陷等级分布Fig.3 Grade distribution of various defects4 结论1) 本文提出了一种改进的多目标遗传算法,增强了全局搜索能力,避免过早陷入局部最优,解决了不可微、非线性优化问题,提高了算法的收敛精度.2) 采用改进的多目标遗传算法,优化连铸二冷工艺,其价值函数比改进前低0.1,比粒子群算法低0.05,得到了更优的全局解.3) 优化后的二冷工艺应用于生产实际中,铸坯表面温度和温度梯度趋势平缓,减少铸坯缺陷,二冷总用水量减少了约10%,既达到节能降耗的要求,又提高铸坯质量.参考文献：【相关文献】[1]Santos C A,Spim J A,Garcia A.Mathematical modeling and optimization strategies applied to the continuous casting of steel [J].Engineering Applications of Artificial Intelligence,2003,16(5/6):511-527.[2]Cheung N,Garcia A.The use of a heuristic search technique for the optimization of quality of steel billets produced by continuous casting [J].Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2001,14(2):229-238.[3]Lotov A V,Kamenev G K,Berezkin V E,et al.Optimal control of cooling process in continuous casting of steel using a visualization-based multi-criteria approach [J].Applied Mathmatical Modeling,2005,29(7):653-672.[4]Imran M,Pambudi N,Farooq M.Thermal and hydraulic optimization of plate heat exchanger using multi objective genetic algorithm [J].Case Studies in Thermal Engineering,2017,10(9):570-578.[5]纪振平,马交成,谢植,等.基于混沌蚁群算法的连铸二冷参数多准则优化[J].东北大学学报(自然科学版),2008,29(6):782-785.(Ji Zhen-ping Ma Jiao-cheng,Xie Zhi,et al.Multi-criteria optimization based on chaos ant colony algorithm for secondary cooling parameters in continuous casting [J].Journal of Northeastern University(Natural Science),2008,29(6):782-785.)[6]Chakraborti N,Gupta R S P.Optimization of continuous casting process using genetic algorithms:studies of spray and radiation cooling regions [J].Ironmaking and Steelmaking,2003,30(4):273-278.[7]Zhai Y Y,Li Y,Ma B Y,et al.The optimisation of the secondary cooling water distributionwith improved genetic algorithm in continuous casting of steels [J].Materials Research Innovations,2015,19(1):26-31.[8]Wang X D,Wang Z F,Liu Y,et al.A particle swarm approach for optimization of secondary cooling process in slab continuous casting [J].International Journal of Heat and Mass Transfer,2016,93(1):250-256.[9]Fonseca C M,Fleming P J.Genetic algorithms for multiobjectiveoptimization:formulation,discussion and generalization [C]//Proceedings of the Fifth International Conference on Genetic Algorithms.San Mateo,1993:416-423.[10]Mosayebidorcheh S,Gorji-Bandpy M.Local and averaged-area analysis of steel slab heat transfer and phase change in continuous casting process [J].Applied Thermal Engineering,2017,118:724-733.。
基于改进双种群遗传算法的装配线平衡优化研究
- 118 -设备，引进面向绿色制造的工艺技术，如光伏发电系统和风力发电系统、干式切削技术等。
2）提高生产管理水平，树立低碳节能意识，如使用精益生产思想提高生产线的产能效率、提高设备和能源的利用率、使用准时化生产方式对产线进行整改并建立物料和能源管理系统，实现能耗可视化。
参考文献[1]李聪波，崔龙国，刘飞，等.基于广义边界的机械加工系统碳排放量化方法[J].计算机集成制造系统，2013，19（9）：2229-2236.[2]李爱平，古志勇，朱璟，等.基于低碳制造的多工步孔加工切削参数优化[J].计算机集成制造系统，2015，21（6）：1515-1522.[3]ZHOU G，ZHOU C，LU Q，et al.Feature-based carbon emission quantitation strategy for the part machining process[J].InternationalJournal of Computer Integrated Manufacturing，2017，31（4-5）：406-425.[4]黄绮煜，张妍，李涛.基于“三流合一”视角的碳中和贡献力评价研究——以传统能源企业为例[J].科技管理研究，2023，43（2）：186-196.[5]孙菡悦.基于改进价值流程图分析的机械制造系统碳排放模型及应用研究[D].重庆：重庆大学，2017.[6]王晓伟，张绪龙，张东杰，等.机床切削加工碳排放计算模型研究进展[J].山东建筑大学学报，2018，33（5）：79-83.[7]汪军，程敏，陈颖雯，等.汽车制造企业温室气体排放核算和参数因子研究[J].中国汽车，2022（7）：8-16.[8]NARITA H，KAWAMURA H，CHEN L，et al.Development of Prediction System of Environmental Burden for Machine Tool Operation[J].Journal of Environment and Engineering，2006，49（4）：1188-1195.[9]ZHENG L.Carbon emission measurement method of heavy industry based on LMDI decomposition method[J].International Journal of Global Energy Issues，2023，45（2）：113-124.[10]舒心.工程机械齿轮加工与热处理工艺研究[J].造纸装备及材料，2023，52（4）：43-45.[11]李先广，杨勇，李聪波，等.面向绿色制造的干式齿轮加工过程碳排放分析[J].中国机械工程，2014，25（16）：2184-2190.图5 电能碳排放结构占比图（数值单位：kgCO 2e）废屑，54.544 38%外围设备 16.36311%运输设备，1.315，1%装配线平衡优化问题是指在装配线上的工作站间合理分配任务，最大程度地提高生产效率和资源利用率[1]。
遗传算法与模型预测控制的结合研究综述
遗传算法与模型预测控制的结合研究综述引言在现代科学和工程领域中，模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种强大的控制方法，已经得到了广泛的应用。
然而，MPC的设计和优化过程往往是复杂且耗时的。
为了解决这一问题，研究人员开始探索将遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与MPC相结合的方法，以提高控制系统的性能。
本文将对遗传算法与模型预测控制的结合研究进行综述。
遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然遗传和进化过程的优化算法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，来搜索问题的最优解。
遗传算法的基本原理包括个体编码、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤。
个体编码是将问题的解表示为一个染色体，适应度评价是根据问题的目标函数来评估染色体的优劣，选择是根据适应度值选择优秀的个体，交叉是将两个个体的染色体进行交换，变异是对染色体进行随机改变。
遗传算法在模型预测控制中的应用遗传算法在模型预测控制中的应用主要包括参数优化和约束处理两个方面。
参数优化是指通过遗传算法来寻找最优的控制参数，以使系统的性能指标达到最佳。
约束处理是指通过遗传算法来处理系统约束条件，以确保控制系统的稳定性和安全性。
在参数优化方面，研究人员通常将MPC的控制参数作为染色体的编码，以目标函数的最小化为优化目标，通过遗传算法来搜索最优的控制参数。
例如，某些研究将MPC的预测模型参数和控制权重作为染色体的编码，通过遗传算法来优化这些参数，以使系统的性能指标如稳定性、响应速度等达到最佳。
在约束处理方面，遗传算法可以用于处理MPC中的约束条件，例如状态变量的上下限、输入变量的变化率限制等。
通过将约束条件转化为适应度函数，遗传算法可以搜索满足约束条件的最优解。
一些研究还将遗传算法与其他优化方法相结合，以提高约束处理的效果。
结合研究的案例分析为了更好地理解遗传算法与模型预测控制的结合，我们将对一些相关的案例进行分析。
遗传算法优化模型训练过程及结果预测准确度比较
遗传算法优化模型训练过程及结果预测准确度比较遗传算法是一种模仿自然进化原理的优化算法，广泛应用于解决复杂的优化问题。
在机器学习领域，遗传算法也可以用于优化模型的训练过程，以提高模型的预测准确度。
本文将探讨遗传算法优化模型训练过程及结果预测准确度的比较。
首先，我们需要了解遗传算法的基本原理和步骤。
遗传算法通常包括初始化种群、选择、交叉、变异和替换等步骤。
在初始化种群阶段，通过随机生成一些初始解来构建一个初始的种群。
接下来，通过选择操作，根据某种适应度函数评估每个个体的适应度，并选择一部分适应度较高的个体作为父代。
然后，通过交叉操作，将父代个体的染色体信息进行随机组合生成新的个体。
最后，通过变异操作，在新个体的染色体上引入随机突变来提供种群的多样性。
重复上述步骤，直到达到终止条件。
在模型训练过程中，遗传算法可以用于优化模型的参数。
传统的机器学习算法通常使用梯度下降等优化方法来调整模型的参数，但这些方法对于复杂的模型和优化问题可能面临局部最优和收敛速度慢的困境。
遗传算法因其全局搜索和并行计算的特点，可以在一定程度上避免这些问题。
与传统的优化方法相比，遗传算法对初始解的选择更加灵活。
由于遗传算法具有较好的全局搜索能力，能够通过随机生成初始解的方式来探索更广阔的参数空间。
这对于模型的参数选择来说是非常重要的，因为良好的初始化可以使模型更快地收敛。
此外，遗传算法通过选择、交叉和变异等操作保持种群的多样性，以防止陷入局部最优解。
这种多样性维护使遗传算法更有可能找到更优的模型参数组合，并具有更好的泛化能力。
在优化模型训练过程时，我们可以将遗传算法与其他优化方法进行比较。
一种常用的方法是使用梯度下降法或其他传统的优化算法进行模型的参数调整，然后使用遗传算法对其进行进一步优化。
这种混合的优化策略可以充分利用遗传算法的全局搜索能力，并在较短的时间内获得更好的结果。
另一种方法是直接使用遗传算法进行模型的参数调整。
在这种情况下，我们可以通过比较使用遗传算法与传统优化方法得到的模型参数组合以及模型的预测准确度来评估遗传算法的效果。
基于改进遗传算法多体模型的汽车悬架参数优化
摘 要 ：针对遗传算法普遍存在的概率参数主观选取问题、早熟问题以 及汽车悬架优化模型采用集中质量模型问题，提出了改进遗
传 算法 ，采 用 交叉 算子 和变 异算 子 分别 独立 作用 于父 代 个体 ，使 父代 所有 个 体都 进行 交叉 和 变异 来避 免概 率参 数 的选 取 问题 ；然 后按 父 子 混合杰 出者选 择策 略产 生子 代个 体 ：使用 局 部多 次搜 索算 子和 替换 策略 来加 快遗 传算 法 的收敛 速度 ：建立 遗传 算法 和 ＡＤ ＡＭＳ软
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第 ２ 卷第 ３ ６ 期
、０ ．６ ，１ ２ Ｎｏ． ３
辽 宁工程技术大学学报
Ｊ ｕｒ ａ ｆＬｉｏ ｎ ｅ ｈ ｉ ａ ｉ ｅ ｓｔ ｏ ｎ ｌｏ ａ ｎｉ ｇ Ｔ ｃ ｎ ｃ ｌＵｎ ｖ ｒｉｙ
２０ ０ ７年 ６月
Ｊ ｎ． ｕ ２ ７ ００
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基于改进遗传算法的计算机网络可靠性优化设计
计算机诞生之初，还不是计算机网络，只作为单机 工作。随着互联网普及到现在已经过了很久，而人们现在 所用的所有通信程序也无疑都是通过互联网来完成的 [1]。 ARPANET( 阿帕网 ) 是中国的主要互联网网络之一，它 也是因特网的创始人。ARPANET 是最先使用数据包交 换技术的计算机之一，利用包交换技术进行通信时的资 料都会被格式化成含有目标计算机地址的数据包，然后 再发送到互联网上供下一个目标计算机接受 [2]。数据包 一词是由 Donald Davies 于 1965 年创建的，用来形容经 过网络而在计算机系统内部传送的数据，因为数据包在 计算机网络中的地位至关重要，所以可以说数据包是整 个网络的主要主人公。在 1969 年，加州大学洛杉矶分校 (UCLA) 的教授 Steve Crocker 发布了第一个 RFC 论文， 这也被看作是现代网络的开始 [3]。同时，中国第一个网 络交换机也完成了在 ARPANET 上的首次传输，这也标
收稿日期 ：2023-02-20 作者简介 ：李继康（1982—），男，广西防城港人，本科，讲师，研究方向 ：计算机多媒体技术、网络技术。
遗传算法参数的动态优化方案
遗传算法参数的动态优化方案遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，它通过不断进化，逐步优化变量组合，得到最优解。
然而，遗传算法的性能和效果受到诸多参数的影响，而如何选择恰当的参数，以进一步提高遗传算法的性能和效果，成为研究者关注的问题之一。
因此，本文将探讨一种动态优化遗传算法参数的方案。
一、遗传算法参数的分类遗传算法中，常用的参数包括种群大小、交叉率、变异率等。
其中，种群大小是指每一代中所包含的个体数量，交叉率是指个体之间进行交叉的概率，变异率则表示每个变量在进化过程中突变的概率。
二、动态优化遗传算法参数方案1. 模型选择首先，需要确定一个代价函数（或目标函数），该函数将用于评估遗传算法的性能和效果。
对于复杂的问题，一般选择替代模型，如支持向量回归模型、决策树模型等。
然后，针对模型参数，设计基于遗传算法的优化策略。
2. 参数初始化在遗传算法启动之前，为遗传算法参数设置初值，并通过几十代的进化来寻找最优解。
一般来说，种群大小可以设为50到100左右，交叉率可以设为0.8到0.9，变异率可以设为0.005到0.01。
然后，将初值作为代价函数或目标函数的输入，以检验初值选择是否合理。
3. 优化策略基于上述的初值，开始进行动态优化遗传算法参数。
具体而言，在每次进化时，根据当前进化代数和遗传算法性能的变化情况，实时调整遗传算法参数。
如在前几代时，可以采用较小的交叉率和变异率，以保持种群多样性。
当进化代数较大时，应考虑加大交叉率和变异率，以加速收敛并求得最优解。
4. 优化终止当遗传算法达到预定的停止条件时，不再进行进化。
一般而言，停止条件包括代数足够、收敛到最优解等。
此时，通过对遗传算法参数的调整，得到优化后的遗传算法模型参数，以获取进一步的性能提升。
三、优化效果分析本方案将基于实验数据来验证其优化效果。
取50个连续函数优化问题和10个离散函数优化问题，分别采用传统的遗传算法（未设置动态优化参数）和本文所提出的动态优化方案进行比较。
基于机器学习与遗传算法的注塑产品工艺参数优化
基于机器学习与遗传算法的注塑产品工艺参数优化
龚川;项薇;陈昱
【期刊名称】《机械制造》
【年(卷),期】2024(62)5
【摘要】注塑成型工艺可以高效成型高精度产品,被广泛使用。
通过优化注塑产品工艺参数,可以获得更高的表面质量和尺寸精度。
为了获得最佳工艺参数组合,设计了基于关键工艺参数组合的极端梯度提升决策树模型。
为了解决训练数据不平衡问题,引入尺寸加权修正方法,提高对不合格产品尺寸的预测精度。
使用遗传算法对改进极端梯度提升决策树模型以产品尺寸误差最小为目标进行全局寻优,得到最佳工艺参数组合。
最佳工艺参数组合为模腔压力39.4 bar、切换压力33.8 bar、射嘴压力49.4 bar、回水温度72.6℃、模温机水流量58.7 cm^(3)/s。
【总页数】6页(P60-65)
【作者】龚川;项薇;陈昱
【作者单位】宁波大学机械工程与力学学院;浙江省零件轧制成形技术研究重点实验室;宁波大学先进储能技术与装备研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TH162
【相关文献】
1.基于高斯过程机器学习的注塑过程建模及工艺参数优化设计
2.基于遗传算法的汽车复杂注塑件成形工艺参数优化
3.基于遗传算法的注塑成型工艺参数优化
4.基于
遗传算法的注塑成型工艺参数优化研究5.基于遗传算法和神经网络的注塑工艺参数优化
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遗传算法与贝叶斯优化的结合在超参数调优中的应用
遗传算法与贝叶斯优化的结合在超参数调优中的应用引言：超参数调优是机器学习中非常重要的一环，它决定了模型的性能和泛化能力。
传统的超参数调优方法往往需要大量的计算资源和时间，而遗传算法和贝叶斯优化则成为了目前应用较为广泛的两种高效方法。
本文将探讨遗传算法与贝叶斯优化的结合在超参数调优中的应用，并分析其优势和不足之处。
一、遗传算法在超参数调优中的应用遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
在超参数调优中，遗传算法通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，不断优化超参数的取值，以找到最优解。
1.1 遗传算法的基本原理遗传算法的基本原理是通过模拟自然界的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，不断优化解的适应度。
在超参数调优中，我们可以将每个超参数的取值看作一个个体，将超参数的取值空间看作一个种群。
通过不断迭代，遗传算法可以找到适应度最高的个体，即最优解。
1.2 遗传算法在超参数调优中的应用遗传算法在超参数调优中广泛应用，其优势在于可以处理大规模的超参数空间，并且能够找到全局最优解。
通过不断迭代，遗传算法可以逐步优化超参数的取值，提高模型的性能。
二、贝叶斯优化在超参数调优中的应用贝叶斯优化是一种基于贝叶斯定理的优化方法，它通过建立一个高斯过程模型来估计目标函数的不确定性，并根据不确定性进行采样和优化。
2.1 贝叶斯优化的基本原理贝叶斯优化的基本原理是通过建立一个高斯过程模型来估计目标函数的不确定性，并根据不确定性进行采样和优化。
贝叶斯优化通过不断迭代，逐步收敛到最优解。
2.2 贝叶斯优化在超参数调优中的应用贝叶斯优化在超参数调优中的应用越来越广泛。
与遗传算法相比，贝叶斯优化能够更好地处理高维和非凸问题。
通过建立高斯过程模型，贝叶斯优化可以根据目标函数的不确定性进行采样和优化，从而找到最优解。
三、遗传算法与贝叶斯优化的结合遗传算法与贝叶斯优化的结合可以充分发挥两者的优势，提高超参数调优的效率和准确性。
3.1 遗传算法与贝叶斯优化的结合方法遗传算法与贝叶斯优化的结合可以通过两种方式实现。
遗传算法在机器学习中参数优化作用
遗传算法在机器学习中参数优化作用机器学习领域中，参数优化是提高模型性能和泛化能力的重要环节。
而遗传算法作为一种经典的优化算法，因其对搜索空间的全局探索和多样性维持能力，被广泛应用于机器学习中的参数优化问题。
本文将介绍遗传算法在机器学习中的参数优化作用，并探讨其应用的优势和限制。
首先，遗传算法在机器学习中的参数优化作用体现在以下几个方面：1. 全局搜索能力：遗传算法通过在参数空间进行随机搜索和迭代优化，能够有效地遍历搜索空间并找到全局最优解。
相比于其他优化算法，如梯度下降等，遗传算法更适用于非凸、高维的参数优化问题。
2. 多样性维持能力：遗传算法通过使用交叉、变异等操作来产生新的个体，从而保持种群的多样性。
这一特性可以防止陷入局部最优解，并提高整体搜索的效率。
3. 适应度评估机制：遗传算法通过适应度函数来评估每个个体的优劣，并根据适应度的大小进行选择、交叉和变异操作。
这一机制可以根据问题的需求来设计不同的适应度函数，从而实现对优化目标的灵活定义和调整。
除了以上的优势，遗传算法在机器学习中的参数优化也存在一些限制和挑战：1. 计算复杂度高：由于遗传算法需要维护一个种群并进行大量的随机搜索和迭代优化，其计算复杂度较高。
特别是当参数空间较大或需要进行大规模的并行优化时，计算负载会进一步增加。
2. 参数设置困难：遗传算法中的参数设置对最终优化结果有很大的影响。
选择合适的遗传算法参数和设置交叉、变异操作的概率等参数都需要经验和实验的支持，往往需要进行多次实验和调优。
3. 适应度函数设计：适应度函数的设计对遗传算法的性能至关重要。
合理设计适应度函数可以引导算法在搜索空间中快速找到感兴趣的区域，但如果适应度函数定义不合适，可能导致算法陷入局部最优解或过早收敛。
尽管存在一些限制和挑战，遗传算法仍然被广泛应用于机器学习中的参数优化问题，并取得了一定的成果。
下面将介绍几个实际应用的例子：1. 神经网络参数优化：神经网络作为一种强大的机器学习模型，其性能很大程度上依赖于参数的选择。
基于改进遗传算法的造纸机干燥部排风系统参数优化
基于改进遗传算法的造纸机干燥部排风系统参数优化汤伟;杨润珊;孙振宇【摘要】For the purpose of reducing energy consumption of paper machine drying section,the method of optimizing the parameters for ventilation system based on improved genetic algorithm was put forward.The energy consumption model of paper machine drying section was established and by using the improved genetic algorithm,the exhaust temperature,exhaust humidity and air flow were optimized.MATLAB simulation experiments showed that after using this optimizing method,the energy consumption of paper machine drying section was further reduced,which had remarkable benefits for energy conservation.%为降低造纸机干燥部能耗,提出了一种基于改进遗传算法的干燥部通风系统参数优化的方法.通过建立造纸机干燥部能耗模型并利用改进遗传算法对排风温度、排风湿度和排风量进行优化.MATLAB仿真实验表明,本课题提出的优化方法使造纸机干燥部能耗进一步降低,具有显著的节能降耗效益.【期刊名称】《中国造纸》【年(卷),期】2017(036)010【总页数】6页(P44-49)【关键词】造纸机干燥部;能耗优化;遗传算法;MATLAB仿真【作者】汤伟;杨润珊;孙振宇【作者单位】陕西科技大学电气与信息工程学院,陕西西安,710021;陕西科技大学电气与信息工程学院,陕西西安,710021;陕西科技大学机电工程学院,陕西西安,710021【正文语种】中文【中图分类】TS755造纸工业是典型的水、能源和原料密集型工业，为了响应“十三五”规划，推动造纸工业向节能环保、绿色方向发展，对造纸生产过程能耗优化显得尤为重要。
基于AVL Cruise的某重型商用车动力性、经济性分析及优化
基于AVL Cruise的某重型商用车动力性、经济性分析及优化摘要：本文结合AVL Cruise仿真平台，对某重型商用车的动力性、经济性进行分析与优化。
在分析了该车型的性能参数与载荷要求后，设计了不同的工况下的仿真模型，运用优化算法对发动机参数进行优化，得出了最优化的发动机参数，并评估其性能表现。
结果表明，优化后的发动机能够满足车辆运行要求，实现了动力性与经济性的平衡，具有较高的经济性和驾驶舒适性。
关键词：AVL Cruise；商用车；动力性；经济性；优化算法正文：一、引言随着现代物流业的飞速发展，越来越多的商用车投入到货运、物流等领域中。
对于这类车型，动力性和经济性是其最重要的性能指标之一。
为了满足市场的需求，车辆制造商不断地提升商用车的动力性能和经济性能，以提高车辆的可靠性和利润率。
AVL Cruise是一种基于Matlab/Simulink平台的汽车仿真工具，可用于评估和优化车辆性能。
本文将结合AVL Cruise仿真平台，对某重型商用车的动力性、经济性进行分析与优化，旨在提高车辆的性能表现和运营效益。
二、分析模型1. 车辆性能参数对于商用车来说，其运行状态和载荷要求是确定性能参数的关键因素。
本文选取某重型商用车作为研究对象，其主要性能参数如下：①车重：25吨。
②最高时速：70km/h。
③载荷：25吨。
④发动机最大功率：300kW。
⑤变速器齿比范围：10~0.8。
2. 仿真模型基于以上性能参数，本文设计了不同工况下的仿真模型，包括起步、加速、行驶和制动等工况。
其中，速度和时间分别受到限制，以确保车辆在安全的范围内行驶。
在仿真过程中，考虑到车辆质量、空气阻力、滚动阻力等对车辆性能的影响，以实现对车辆动力性、经济性的准确分析。
三、优化算法优化算法是本文研究的重点，其目的在于优化发动机参数，以提高车辆的动力性和经济性。
本文采用遗传算法作为优化算法，并设计了相应的遗传算法模型，在仿真平台上运行，获得最优化的发动机参数。
遗传算法在工程设计优化中的应用案例分析
遗传算法在工程设计优化中的应用案例分析在工程设计中，优化是一个非常重要的环节。
优化的目标是通过合理的设计参数和模型，使得工程系统的性能指标最优化。
而遗传算法作为一种常用的优化算法，在工程设计优化中起到了重要的作用。
本文将通过分析两个实际应用案例，来探讨遗传算法在工程设计优化中的应用。
一、钢梁结构设计优化案例钢梁结构设计是土木工程中的一个重要环节，在完成结构功能的前提下，需要尽可能减小材料的使用量以降低成本。
这个案例将钢梁的截面形状作为设计参数，优化目标是最小化梁的总重量。
遗传算法的主要运作过程包括初始化种群、选择、交叉和变异。
在这个案例中，初始化种群时，可以采用随机产生具有不同截面形状的梁，从而形成初始的设计参数集合。
而在选择环节，使用先进精英选择策略，即选择适应度最高的个体作为下一代父代。
交叉和变异操作则可以通过调整梁的截面形状来生成新的设计方案。
通过不断迭代优化，最终找到最优的梁截面形状参数，达到减小梁总重量的目标。
在实际应用中，通过编程软件将这个优化问题转化为遗传算法求解问题，通过计算机的高效计算能力可以快速找到最优的设计方案。
这种方法在很多设计优化任务中都有广泛的应用，不仅能够提高设计效率，还能降低成本，优化工程性能。
二、电路板布线优化案例电路板布线优化是电子工程设计中的重要环节。
电路板上的导线布线直接影响设备的性能，因此需要找到一种布线方式，以最小化电路板上导线的总长度。
在这个案例中，遗传算法被用来求解电路板布线优化问题。
首先，将电路板的空间进行离散化，将电路板上的每个点作为一个节点，通过节点之间的连线来表示导线的布线。
然后，将每个节点和连线作为个体来表示，并将这些个体组成种群。
优化目标是最小化布线解的总长度。
通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，可以不断地生成新的布线解，同时避免了进入局部极值的情况。
通过不断迭代和进化，经过若干代的优化，最终可以找到最优的布线方式。
这种基于遗传算法的电路板布线优化方法，在实际应用中具有很高的效率和可行性。
遗传算法优化机器学习模型参数调整方法
遗传算法优化机器学习模型参数调整方法机器学习模型参数调整是机器学习中重要的一环，通过调整模型的参数可以使模型性能得到优化。
然而，由于模型参数空间庞大，传统的手动调整方法往往效果有限且耗费时间。
因此，使用遗传算法来优化机器学习模型参数调整成为一种有效的方法。
遗传算法是一种基于进化论思想的优化算法，通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉和变异等操作，以搜索最优解。
在机器学习中，遗传算法可以被应用于模型参数优化。
它不仅可以更快地找到最佳参数组合，还可以克服传统方法中陷入局部最优解的缺点。
遗传算法的基本流程如下：1. 初始化种群：随机生成初始种群，种群中的每个个体都是一个模型参数的组合。
2. 评估适应度：利用目标函数（如交叉验证准确率）评估每个个体的适应度，适应度越高表示个体性能越好。
3. 选择操作：根据个体的适应度进行选择操作，通常采用轮盘赌选择或排名选择等策略，选出较好的个体作为父代。
4. 交叉操作：将选出的父代个体进行交叉操作，产生新的子代个体。
交叉操作可以通过交换、重组等方式改变个体的基因组合。
5. 变异操作：对子代个体进行变异操作，引入随机扰动，以增加种群的多样性。
变异操作可以通过变换、插入、删除等方式改变个体的基因组合。
6. 新种群形成：将父代和子代个体组合形成新的种群。
7. 终止条件判断：通过设定迭代次数、达到一定适应度阈值等方式，判断是否终止遗传算法。
8. 输出结果：输出最优的参数组合作为机器学习模型的最终调整结果。
遗传算法优化机器学习模型参数调整方法有以下优点：1. 并行化处理：遗传算法适合进行并行化处理，可以同时处理多个个体，提高参数优化效率。
2. 全局优化能力：遗传算法能够在参数空间中进行全局搜索，避免陷入局部最优解，从而找到更好的参数组合。
3. 自适应性：遗传算法通过不断交叉和变异操作，可以自适应地调整搜索策略，以适应不同的问题和目标函数。
4. 鲁棒性：由于遗传算法的随机性和多样性，它对问题的初始条件和局部极值不敏感，可以克服传统方法的局限性。
基于kriging模型和两目标约束应对策略的代理优化算法
基于kriging模型和两目标约束应对策略的代理优化算法一、引言随着科技的发展和工程实践的不断拓展，不确定性优化问题在实际应用中愈发重要。
Kriging模型作为一种插值方法，在处理非线性函数优化和不确定性问题中具有广泛的应用。
然而，当面临多目标约束问题时，传统的Kriging 模型和现有的一些优化算法往往无法有效求解。
为了应对这一挑战，本文提出了一种基于Kriging模型和两目标约束应对策略的代理优化算法。
二、Kriging模型简介1.Kriging模型原理Kriging模型是一种基于空间协方差函数的插值方法，可以用来拟合非线性函数和不确定性数据。
其主要思想是通过若干已知点的观测值，构建一个加权平均函数，以预测未知点的值。
2.Kriging模型应用场景Kriging模型在诸多领域均有应用，如地球物理学、地质勘探、环境科学等。
其优点在于能够较好地处理非线性问题和不确定性数据，且具有较高的预测精度。
三、两目标约束应对策略1.两目标约束问题描述在多目标优化问题中，两目标约束问题是一种常见形式。
假设我们的目标是最大化目标函数F(x)，同时最小化目标函数G(x)，其中x为决策变量。
传统的优化算法往往难以同时处理多个目标约束。
2.应对策略概述为了解决两目标约束问题，本文提出了一种应对策略。
首先，将两个目标函数转化为一个单目标函数，通过加权求和或线性组合的方式合并两个目标。
然后，利用Kriging模型对合并后的单目标函数进行预测。
最后，根据预测结果，采用改进的遗传算法进行求解。
四、代理优化算法设计1.算法框架本文提出的代理优化算法主要包括以下三个步骤：（1）利用Kriging模型预测目标函数值；（2）根据预测结果，生成初始种群；（3）采用改进的遗传算法进行迭代优化，直至满足终止条件。
2.关键步骤与算法改进（1）Kriging模型参数优化：通过交叉验证方法，选取最优的参数配置；（2）改进遗传算法：引入自适应交叉和变异概率，提高算法全局搜索能力；（3）适应度函数设计：结合预测误差和目标函数值，综合评价个体优劣。
工艺参数优化总结
工艺参数优化总结在工业生产和制造领域，工艺参数的优化是提高产品质量、降低成本、提升生产效率的关键环节。
通过对工艺参数的合理调整和优化，可以使生产过程更加稳定、可控，从而达到预期的生产目标。
本文将对工艺参数优化的相关内容进行总结和探讨。
一、工艺参数优化的重要性工艺参数直接影响着产品的性能、质量和生产效率。
例如，在机械加工中，切削速度、进给量和切削深度等参数的选择会影响零件的表面粗糙度、尺寸精度和加工时间；在化工生产中，反应温度、压力、反应物浓度等参数的控制会决定产品的收率、纯度和反应速率。
因此，优化工艺参数对于提高企业的竞争力和经济效益具有重要意义。
二、工艺参数优化的方法1、实验设计法实验设计是一种常用的工艺参数优化方法。
通过设计合理的实验方案，对不同的工艺参数组合进行试验，然后对实验结果进行分析和评估，从而确定最优的工艺参数组合。
常见的实验设计方法有正交实验设计、均匀实验设计和响应面实验设计等。
正交实验设计是一种高效的实验设计方法，它可以通过较少的实验次数获得较为全面的信息。
在正交实验中，通过选择合适的正交表，将工艺参数进行合理的安排和组合，然后进行实验，并对实验结果进行直观分析和方差分析，从而找出显著影响因素和最优工艺参数组合。
响应面实验设计则是通过建立工艺参数与响应值之间的数学模型，来预测最优工艺参数组合。
它可以更加精确地描述工艺参数与响应值之间的关系，从而为工艺参数的优化提供更加可靠的依据。
2、数值模拟法随着计算机技术的发展，数值模拟在工艺参数优化中得到了广泛的应用。
通过建立数学模型和物理模型，利用数值计算方法对生产过程进行模拟，可以预测不同工艺参数下的生产结果，从而为工艺参数的优化提供指导。
例如，在铸造过程中，可以通过数值模拟来预测铸件的凝固过程、温度场分布和缺陷形成，从而优化铸造工艺参数，提高铸件质量。
3、智能优化算法智能优化算法是一种基于生物进化、群体智能等原理的优化方法，如遗传算法、粒子群算法和蚁群算法等。
基于遗传算法的工艺参数优化研究
基于遗传算法的工艺参数优化研究一、绪论工艺参数优化是现代制造业中重要的课题之一，合理的工艺参数能够提高生产效率，减少生产成本，提高产品质量。
而遗传算法是一种被广泛应用于工艺参数优化的数学方法，其能够在不知道优化目标函数解析式的情况下进行参数优化，因此被广泛应用于制造业中。
本文旨在探究基于遗传算法的工艺参数优化研究。
二、遗传算法遗传算法是一种基于生物进化理论的优化方法，对于需要求解的优化问题，根据一定的约束条件建立优化目标函数，然后运用遗传进化原理对目标函数进行优化，得到最优解。
遗传算法包括以下步骤：1.初始化2.选择3.交叉4.变异5.评估6.终止条件满足其中，选择、交叉和变异三个操作可以理解为生物进化中的自然选择、重组和突变的过程。
三、工艺参数优化工艺参数优化是一种能够使生产效率提高、成本降低、品质提高的方法，其优化过程中需要定义生产效益指标，比如通过机器运行的效率、生产的产品数目等。
对于复杂的制造流程，可能会涉及到多个生产效益指标，此时需要通过权衡多个目标函数，将其融合为一个综合指标，从而进行优化。
四、工艺参数优化的遗传算法应用工艺参数优化通常可以通过遗传算法进行，其基本过程如下：1. 根据工艺参数的定义，确定待优化参数和优化目标函数。
2. 初始化遗传算法的种群，通过设置参数区间、种群和代数限制来进行。
3. 将优化目标函数转化为适应度函数，进而对种群中的每个个体进行评估。
4. 运用选择、交叉和变异操作对种群进行进化，得到下一代种群。
5. 根据收敛性标准判断是否达到预期优化效果，如满足则跳出循环；否则继续进行进化，直到收敛性标准满足。
实际应用中，优化参数的个数通常较多，并且优化目标函数较为复杂，此时需要通过多次迭代来进行优化。
在每次迭代中，优化过程包括三个部分：评估种群、选择生存种群、交叉和变异种群，并更新种群。
五、应用案例以汽车制造为例，考虑在车身焊接中优化焊接速度、电压等多个参数，从而使得焊接质量提高、成本降低。
遗传算法的一些改进及其应用共3篇
遗传算法的一些改进及其应用共3篇遗传算法的一些改进及其应用1遗传算法 (Genetic Algorithm) 是一种优化算法，它通过模拟生物进化过程来寻找最优解。
遗传算法最初由 J. Holland 在 1975 年提出，是模仿自然界生物的进化过程，利用选择、交叉和变异等基本遗传操作，搜索解空间中的最优解。
遗传算法优点在于能够处理复杂的非线性、多模优化问题，但在实际应用过程中存在一些问题，为了解决这些问题，对遗传算法进行了许多改进，下面介绍其中几种改进方法和应用。
改进一：精英选择策略在传统的遗传算法中，每次进行选择操作时都是随机选择个体进行交配，这导致一些较优秀的个体有可能被淘汰，因此提出了精英选择策略，即在每次进化过程中一定比例地选择适应度最好的个体，避免较好的个体被淘汰。
改进二：基因突变概率自适应策略在遗传算法中，变异操作可以增加个体的多样性，但是变异概率设置不当，可能会导致算法早熟收敛或者长时间停留在局部最优解。
为了避免这种情况，提出基因突变概率自适应策略，即根据当前代的适应度情况自适应计算变异概率，使变异概率既不过大，也不过小。
改进三：群体多样性保持策略为了保证遗传算法群体多样性，提出了数种策略：保持多样性的染色体种群操作，通过引进外来个体以增加多样性，以及通过避免重复染色体来保持多样性等方法。
应用一：函数优化函数优化是运用遗传算法的主要应用之一，它的目标是通过最小化目标函数，寻求函数的最小值或最大值。
应用遗传算法的一个优势在于它能够优化非凸性函数，而其他传统优化算法在优化过程中会陷入局部最优解。
应用二：机器学习机器学习需要寻找一个最佳的模型，而遗传算法可以用于选择合适的特征和参数，从而构建最佳的模型。
此外，遗传算法还可以用于优化神经网络的结构和权重，以提高神经网络的分类和预测性能。
应用三：工程优化遗传算法在工程中也有广泛的应用，如在电子电路设计中，可以通过遗传算法来寻找尽可能优秀的元器件匹配，从而达到最佳的电路性能。
基于遗传算法的工程项目多目标管理定量分析模型
参考内容
随着现代工程领域的不断发展，越来越多的复杂多目标优化问题不断涌现。 这些问题通常涉及多个相互冲突的目标，如成本、质量、性能等，需要寻求一种 有效的优化方法以取得最佳的解决方案。遗传算法作为一种基于生物进化理论的 优化算法，已被广泛应用于多种领域，但在工程多目标优化方面的应用研究仍具 有广阔的发展空间。
遗传算法是受到生物界自然选择和遗传机制的启发而设计的。在遗传算法中， 每一个解决方案，或者说“个体”，都会有一个对应的适应度函数，这个函数用 来评估该个体的“适应度”，也就是该个体对于问题的适应性。在每一代的进化 过程中，会根据适应度来选择个体进行遗传操作，如交叉和突变。
多目标优化问题是复杂的问题，传统的优化方法往往无法有效地求解。遗传 算法通过将问题解空间映射到适应度空间，然后根据适应度选择、交叉和突变操 作进行搜索，可以有效地找到多目标优化问题的非支配解集。
在研究过程中，本次演示通过对典型工程多目标优化问题进行实例分析，验 证了基于遗传算法的优化方法在解决实际问题中的有效性和优越性。同时，本次 演示还对优化目标的选择、优化参数拓展遗传算法在工程多目标优化中的应用提供了参考。
总结本次演示的研究成果，基于遗传算法的工程多目标优化方法在解决实际 工程问题中具有较大的潜力和优势。通过改进遗传算法的策略和操作，能够有效 提高优化效果和准确性，为工程实践提供更为可靠的决策支持。然而，遗传算法 的应用仍存在一定的局限性，对于某些特定问题可能需要结合其他方法进行求解。
总之，多目标遗传算法作为一种先进的优化方法，已被广泛应用于解决项目 调度问题。通过对其改进和优化，能够更好地应用于实践，并取得良好的效果。 在未来的研究中，我们将进一步探索该算法在其他领域的应用，并继续对其进行 优化和改进。
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硌 华 郡 力 新
（ 华 侨 大学信 息科 学与 工程 学院 ， 福建 厦门 ３ ６ １ ０ ２ １ ）
摘
要 ：借鉴 机械 优化设 计 的思想 。 以总费用 为 目标 函数 、 以零 件参 数 （ 标 定 值 和容 差 等级 ） 为 自变 量 ， 建立 产 品性 能参 数 模 型 ， 并提
ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ．Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ，ｔ ｈ ｅ ｍｕｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｉ ｎ ｇ ｆ ｏ ｌ ｌ ｏ ｗｓ ｔ ｈ ｅ ｖ ａ ｉａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｓ ｏ ｆ ｉ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ，ｔ ｈｅ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｃ ｒ ｏ ｓ ｓ ｏ ｖ ｅ ｒ
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出 了一种 改进 的遗 传算 法 。该 算法 运用 了随 迭代 次数 变化 的变 异概 率 、 自适 应 变化 的交 叉概 率 以及结 合 赌 轮算 法 的精 英 选 择策 略 。 仿真 试验 证 明 ， 改进 的遗 传算 法不但 在 收敛 速度 和搜索 能力 上优 于 简单 的遗传 算法 ， 而且 能够 较好 地 避免 局部 最 优 ， 是较 好 的大 规模 参数 寻优 方法 。 关键 词 ：参 数模 型 优化 设计 遗 传算 法 交叉 概率 变 异概 率 非 线性 规划
中 图分类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ ９
文献 标 志码 ：Ａ
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｏ ｆ ｍ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ｌ ａ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ａ ｌ ， ｗ ｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｔ ｏ ｔ ａ ｌ ｃ ｏ ｓ ｔ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｐ ａ ｒ ａ ｍ ｅ ｔ ｅ ｒ ｓ（ ｓ ｃ ａ ｌ ｉ ｎ ｇ
ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｏ ｌ ｅ ｒ ａ ｎ ｃ ｅ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｓ ）ａ ｓ ｉ ｎ ｄ ｅ ｐ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｔ ｖ ａ ｉ ｒ ａ ｂ ｌ ｅ ｓ ， ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｐ ｅ ｆ ｒ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｉ ｓ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ 。ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ
利用改进的遗传算法优化进 的遗传算法优化产 品性 能参数模 型
Ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ Ｐａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ Ｐ ｒ ｏ ｄｕ ｃ ｔ Ｐ ｅｒ ｆ ｏｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ｇｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
０ 引言
标志工业产 品性 能的参数 主要 取决 于零件的定值 与容差 。进行零件参 数 的设 计 ． 就 是要 确定其 标定 值 和容差 。将零件组装成产 品时 ， 若产 品参 数偏离 预先 设定的 目标值 ， 就会 造成质 量损 失 ， 偏 离越大 ， 损失 越 大； 零件 的容差大小则决定 了制造成本 ， 容差设计得 越 小， 成本越高 。正确有效地设计零件 的最优化参数 ， 是