【摘 要】
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针对传统遗传算法在求解非线性规划问题时局部搜索能力较弱,惩罚函数求解精度不高的缺陷,将非线性规划算法引入到遗传算法中,提出一种基于动态惩罚函数的非线性规划遗传算法,
【机 构】
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中北大学机械与动力工程学院,山西省深孔加工工程技术研究中心,
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针对传统遗传算法在求解非线性规划问题时局部搜索能力较弱,惩罚函数求解精度不高的缺陷,将非线性规划算法引入到遗传算法中,提出一种基于动态惩罚函数的非线性规划遗传算法,将遗传算法的全局寻优能力和非线性规划算法的局部寻优能力结合起来,并引入动态惩罚函数,根据不可行点到可行域的距离和可行度自适应的调整惩罚项的值,从而能够快速求出全局最优解。介绍了动态惩罚函数的设计、改进遗传算法的关键技术和流程。最后,以某型号汽车变速器的优化设计验证了算法的合理性。与传统遗传算法相比,改进后的遗传算法解的质量、收敛速度明显提高,因而为遗传算法的改进提供了一种新的思路。
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