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1、遺傳算法(Genetic Algorithm)是一種模擬自然界生物進(jìn)化的搜索算法,它是一類借鑒生物界進(jìn)化規(guī)律(適者生存,優(yōu)勝劣汰遺傳機(jī)制)演化而來(lái)的隨機(jī)優(yōu)化搜索方法。本文在介紹遺傳算法的起源、歷程、遺傳算法的基本原理以及遺傳算法應(yīng)用特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,對(duì)遺傳算法各組成要素的具體策略進(jìn)行研究,在別人改進(jìn)的遺傳算法的基礎(chǔ)上,提出了兩種改進(jìn)的遺傳算法。最后利用遺傳算法和改進(jìn)的遺傳算法對(duì)機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)進(jìn)行了實(shí)例研究,還對(duì)運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真進(jìn)行了一些研究,通過(guò)仿
2、真證明了機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)的效果。 為此,本文的主要工作包括:(1)研究模式定理,遺傳算法的收斂性,染色體的編碼方式、適應(yīng)值評(píng)價(jià)函數(shù)、選擇算子、交叉算子、變異算子和參數(shù)選擇,還有一些別人改進(jìn)的遺傳算法。(2)在別人提出的改進(jìn)的遺傳算法基礎(chǔ)上提出了兩種改進(jìn)的遺傳算法:基于小生環(huán)境的自適應(yīng)遺傳算法模擬退火算法和基于模式定理改進(jìn)的遺傳算法與自適應(yīng)遺傳算法的結(jié)合的遺傳算法。(3)利用遺傳算法在機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了實(shí)例研究。主要是利用改
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