基于灰度和實(shí)數(shù)編碼的改進(jìn)遺傳算法研究及其應(yīng)用.pdf

1、遺傳算法是一種隨機(jī)搜索方法，具有很強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力，是目前影響和應(yīng)用最為廣泛的優(yōu)化方法之一。但遺傳算法仍存在一些不足，如不同程度的存在概率參數(shù)的主觀選取問題、早熟問題、陷入局部最優(yōu)等，本文針對(duì)這些問題給出兩種改進(jìn)方法。在基于灰度編碼的改進(jìn)的遺傳算法中，充分利用模式定理，使交叉算子和變異算子有機(jī)結(jié)合，父代所有個(gè)體都進(jìn)行交叉，避免概率參數(shù)的選取問題，用變異后產(chǎn)生的優(yōu)良個(gè)體代替適應(yīng)度差的父代個(gè)體，產(chǎn)生子代個(gè)體，提出初始種群的生成標(biāo)準(zhǔn)，這種種群

2、的生成方法保證了最優(yōu)個(gè)體的獲得，并且有較快的收斂速度。在基于實(shí)數(shù)編碼的改進(jìn)遺傳算法中，借鑒二進(jìn)制編碼的模式理論，繁殖操作初期變異概率較大，通過變異操作使種群規(guī)模逐漸擴(kuò)大，當(dāng)種群達(dá)到一定規(guī)模時(shí)，只進(jìn)行交叉操作，只要有足夠的時(shí)間一定能找到最優(yōu)個(gè)體，避免陷入局部最優(yōu)。 汽車懸架是一個(gè)典型的精密空間多體系統(tǒng)，它的性能如何直接關(guān)系到諸多汽車性能，如平順性、操縱穩(wěn)定性、安全性和制動(dòng)性等，選用合適的方法對(duì)汽車懸架動(dòng)力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，對(duì)于民