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海珠路燈升降車出租安裝路燈
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廣州粵嘉起重裝卸有限公司  
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    優(yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型的建立建立優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型,需要三個(gè)基本要素來(lái)對(duì)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題進(jìn)行描述,即設(shè)計(jì)變量、目標(biāo)函數(shù)及約束條件。1、設(shè)計(jì)變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的結(jié)果通過(guò)一組設(shè)計(jì)參數(shù)的最優(yōu)化組合來(lái)表現(xiàn)的。在優(yōu)化設(shè)計(jì)過(guò)程中根據(jù)已有數(shù)據(jù)、規(guī)律預(yù)先設(shè)定一些獨(dú)立參數(shù),在搜尋最優(yōu)解的過(guò)程中逐步調(diào)整、修正,這些獨(dú)立參數(shù)就是設(shè)計(jì)變量。優(yōu)化問(wèn)題的維度就是這些參數(shù)的個(gè)數(shù)。2、目標(biāo)函數(shù)47目標(biāo)函數(shù)是反映設(shè)計(jì)變量關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式,可以將所需求的性能指標(biāo)通過(guò)該數(shù)學(xué)表達(dá)式表示,通過(guò)對(duì)比最終函數(shù)值的大小評(píng)價(jià)優(yōu)化方案的好壞。可以根據(jù)目標(biāo)函數(shù)的數(shù)目分為單目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)和多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)。3、約束條件約束條件也稱約束函數(shù),是設(shè)計(jì)變量限制條件的表達(dá)式。根據(jù)約束條件,可以分為邊界約束和性能約束;根據(jù)有無(wú)約束條件,可分為約束優(yōu)化和無(wú)約束優(yōu)化,工程中的優(yōu)化問(wèn)題多為約束優(yōu)化。

 

 

 

 

 

    多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題在產(chǎn)品的實(shí)際問(wèn)題中以多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題居多。優(yōu)化目標(biāo)相互聯(lián)系或相互制約,一個(gè)設(shè)計(jì)指標(biāo)性能的提高會(huì)使其他優(yōu)化指標(biāo)性能下降。因此工程中一般無(wú)法使所有優(yōu)化目標(biāo)都達(dá)到最優(yōu),而是存在一個(gè)折衷解的集合,被稱為Pareto最優(yōu)解集。這些最優(yōu)解需要決策者根據(jù)設(shè)計(jì)要求和工作經(jīng)驗(yàn)折衷處理,選出一個(gè)或多個(gè)解作為問(wèn)題的最優(yōu)解。對(duì)芯體裝配機(jī)壓裝部結(jié)構(gòu)部分進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí),需要對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行減重,同時(shí)還需要提高結(jié)構(gòu)的動(dòng)靜態(tài)特性,在實(shí)際情況中這兩方面的優(yōu)化目標(biāo)是相互矛盾的,因此,芯體裝配機(jī)壓裝部結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)屬于多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)的范疇,其優(yōu)化設(shè)計(jì)的目的就是找出減輕重量、提高性能等對(duì)立優(yōu)化目標(biāo)間的平衡點(diǎn)。

 

 

 

 

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     多目標(biāo)遺傳算法上文指出芯體裝配機(jī)壓裝部結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)是一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,而目前在一系列優(yōu)化方法中,遺傳算法是一種有效的直接搜索方法,能夠避免一般算法容易陷入局部陷阱出現(xiàn)死循環(huán)現(xiàn)象,對(duì)于解決大型、復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題有很強(qiáng)的適用性,因此,本文基于多目標(biāo)遺傳算法對(duì)壓裝部結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。遺傳算法應(yīng)用自然界的進(jìn)化方法求解現(xiàn)代工程中的問(wèn)題,基本操作包括:選擇、交叉和變異,具體含義如下:

 

 

 

    1)選擇。根據(jù)個(gè)體的適應(yīng)性,從父代種群中選取優(yōu)良的個(gè)體并遺傳到子代種群中。一般選擇的方法有隨機(jī)遍歷抽樣、截?cái)噙x擇、局部選擇等。

 

 

 

    2)交叉。交叉是遺傳算法中最重要的一項(xiàng)操作,基本思想是產(chǎn)生結(jié)合父代種群信息、能繼承父代個(gè)體特征的新個(gè)體。在實(shí)數(shù)編碼中,交叉產(chǎn)生的新個(gè)體可以表示如下:,是一個(gè)隨機(jī)數(shù),0,1;1x2x是交叉前的個(gè)體;1x?2x?是交叉后產(chǎn)生的新個(gè)體。交叉是新個(gè)體產(chǎn)生的主要途徑,可以通過(guò)增大交叉概率cP來(lái)提高新個(gè)體的產(chǎn)生速度,一般取值范圍為0.59~0.99。

 

 

 

 

 

    3)變異。變異的基本思想是對(duì)個(gè)體的某些部位取反運(yùn)算,使算法獲得高效的局部搜索能力,可以防止早熟現(xiàn)象的發(fā)生,保持種群的多樣性。實(shí)數(shù)編碼中變異產(chǎn)生的新個(gè)體表示如下:maxmin(0.5)()meanx?x+xx5.3)式中,(0,1)的一個(gè)隨機(jī)數(shù);xmax、xmin是變異過(guò)程中存在的最大值和最小值;xmean=xmax+xmin/2;x?是變異后的新個(gè)體。為了防止種群中優(yōu)良個(gè)體發(fā)生變異,變異概率Pm不宜過(guò)大,一般取值范圍為0.0001~0.1。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化來(lái)獲得針對(duì)某一目標(biāo)的一個(gè)解,經(jīng)過(guò)多次求解后近似得到多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的最優(yōu)解集。而多目標(biāo)遺傳算法是在多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,能夠一次求解優(yōu)化出不同權(quán)重分配下的所有的Pareto最優(yōu)解集,更高效。而且,多目標(biāo)遺傳算法通過(guò)對(duì)現(xiàn)有種群選擇、交叉和變異,通過(guò)生成的新解替代確定的劣解,對(duì)足夠數(shù)目的種群進(jìn)行適當(dāng)次數(shù)的計(jì)算獲得Pareto最優(yōu)解集,從而找到最優(yōu)解。

 

 

 

 

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