遗传算法原理、实现及其在机械工程中的应用研究与展望.docx
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1、遗传算法原理、实现及其在机械工程中的应用研究与展望 摘 要 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜寻最优解的方法。本文笔者简要探究了遗传算法的原理,分析了遗传算法的实现过程,并论述了遗传算法在现阶段机械工程中的应用现状与相关问题,最终提出一些遗传算法的发展和展望建议,仅供参考。 关键词 遗传算法 原理 机械工程 应用 中图分类号:TH123 文献标识码:A 1遗传算法的原理 所谓遗传算法,即一种以事物的自然属性和遗传属性为基础,通过计算机对生物进化规律进行模拟以寻优的一种算法,它把寻优的范围和遗传的空间对应起来,而且把每一种可能的值通过二进制码的形式进行编码,就和染色体一样,它所形成的字符串就像
2、是基因,接着根据预期的结果对每一组编码进行评价,最终筛选出其中最合适的一个值。遗传算法在一起先是提出一些问题的解,接着再依据要求对这些解进行选择,继而重新拆解组合,去掉不合适的,最终留下最优值,这样就形成了一个新值,如此循环下去,经验不断的继承和改良。值得留意的是,遗传算法并不是一个简洁的重复过程,而是一种典型的螺旋式的上升过程,处于不断的进化状态,相对来说比较稳定。 2遗传算法的实现分析 2.1编码 编码是遗传算法的第一步,它是连接问题和算法之间的桥梁,是信息从一种形式转化为另一种形式的过程。遗传算法在执行求解之前,我们一是要选择合适的编码方式,把问题的全部参变量编码成对应的子串,然后把各子
3、串的首尾联接成肯定长度的串,也就是染色体,一个串代表解空间的一个解。最终证明,不同的码制和串长对问题的求解精度以及算法收敛速度有肯定影响。 2.2产生初始群体 首先我们可以选择一个整数N作为群体的规模参数,随机生成解空间的N个初始个体,把它们作为初始群体,用来代表问题的一些可能解。当然,通常来说它们的适应值是比较差的。遗传算法就是从这一初始群体动身,接着通过遗传进行操作,模拟进化的过程,最终获得较好的群体或个体。 2.3适应度评价 在适应度评价环节,我们须要结合问题的目标函数合理定义适应度函数,用来反映个体对问题环境适应实力的强弱,也就是解的优劣。事实上,适应度函数就是个体竞争的测度,即限制个
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- 关 键 词:
- 遗传 算法 原理 实现 及其 机械工程 中的 应用 研究 展望
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