基于改进NSGA-Ⅱ的大功率拖拉机变速箱箱体多目标优化

为实现大功率拖拉机变速箱箱体在强度、刚度要求下的轻量化,提出一种基于改进非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）的大功率拖拉机变速箱箱体多目标优化方法。首先,分析大功率拖拉机变速箱箱体的受力情况,提出承载式变速箱箱体的静力学仿真分析方法,利用ANSYS分析箱体的强度、刚度;然后,引入K-均值聚类算法、正态分布交叉算子（Normal distribution crossover,NDX）和差分变异搜索策略改进NSGA-Ⅱ算法,并开展算例测试,结果表明,改进NSGA-Ⅱ的解集分布均匀性和算法稳定性均优于NSGA-Ⅱ,寻优效果更好,验证了所提算法的有效性与优越性;最后,基于改进NSGA-Ⅱ算法开展变速箱箱体多目标优化,对优化后的箱体进行仿真分析验证。结果表明,优化后的箱体质量、最大变形量、最大应力分别为168.16kg、0.449mm、215MPa,优于NSGA-Ⅱ的168.16kg、0.454mm、216.12MPa,在满足强度、刚度要求的前提下达到了轻量化的目的,同时进一步验证了本文算法在解决大功率拖拉机变速箱箱体多目标优化问题中的有效性和优越性。研究可为大功率拖拉机变速箱箱体的仿真、优化过程提供方法参考。     

东北半干旱抗旱灌溉区节水农业综合效益等级评价模型

建立了节水农业综合效益评价的投影寻踪模型,其利用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)优化其投影方向,将多维数据指标(样本评价指标)转换到低维子空间,根据投影函数值的大小做出评价,最大限度避免了权重矩阵取值的人为干扰。以东北干旱半干旱抗旱灌溉区为例,利用所建模型进行技术集成和单一技术(喷灌)综合效益等级评价,取得了满意的效果,为节水农业评价及其它评判问题提供一条新的方法与思路。     

基于遗传算法的遥感数字图像镶嵌研究

遥感数字图像的镶嵌处理是遥感图像处理的基本工作之一，为此介绍了一种基于遗传算法确定图像重叠区和调整图像色度，以辅助完成遥感图像的镶嵌工作的新方法。     

玉米籽粒的特征选择算法——基于支持向量机与遗传算法

在基于数字图像的玉米品种自动识别的研究中,寻找对识别贡献大的新特征项,对玉米品种识别率的提高具有十分重大的意义.把遗传算法和支持向量机算法相结合,设计了具体的基于支持向量机和遗传算法的玉米籽粒特征选择算法,利用这种算法优选提取出的玉米籽粒特征,从玉米籽粒的胚部和冠部的颜色特征与形状特征中找出了对玉米品种识别贡献较大的新特征.     

基于遗传算法和神经网络的车辆主动悬架控制技

采用遗传算法与神经网络相结合的控制策略,以四自由度车辆主动悬架半车模型为仿真对象,与传统的被动悬架进行控制性能比较.通过改变神经网络训练参数、遗传算法输入函数以及车速,对系统的响应特性进行了分析.结果表明车辆主动悬架控制策略可以减小车辆的振动,改善车辆行驶平顺性.     

基于遗传算法的模糊优选BP网络的

黄河内蒙段地处黄河流域最北端,由于它的特殊地理位置、水文气象条件、河道特性,几乎每年产生凌汛。应用基于遗传算法的模糊优选BP网络模型, 对黄河内蒙段封河、开河日期进行预报。结果表明,该模型既能合理地构造神经网络的拓扑结构, 又可加快网络的收敛速度, 并能改善网络的全局寻优能力。     

基于实码遗传算法的河流水质模型的参数估计

针对理想条件下采用解析法往往导致水质参数估计较大误差的问题，以及针对含有多参数的二维水质模型的参数估计问题，具体介绍了采用有限单元法和实码遗传算法求解二维水质模型未知参数的基本步骤，对水质参数(包括纵向、横向弥散系数和衰减系数)分别进行编码，通过计算机模拟浓度输出，并与实测值比较从而得出最优的水质参数估计值．算例表明，采用有限单元法-遗传算法估计河流水质模型的参数是可行的．     

杉木人工林胸径的Weibull分布及其最优拟合研究

运用遗传算法最优拟合Ｗｅｉｂｕｌ分布,研究杉木人工林胸径分布规律。结果表明,最优拟合的Ｗｅｉｂｕｌ模型拟合杉木人工林胸径分布的接受率达８０％以上,证明遗传算法是非线性模型的一种有效拟合方法。     

基于资源环境承载力约束的多目标协同国土空间优化 ——以晋中市为例

基于资源环境承载力评价,识别短板要素,确定最大承载规模,进行国土空间优化布局.运用加权求和模型进行晋中市资源环境承载力评价,并测算出短板要素约束下的承载规模,利用耦合多目标遗传算法和FLUS模型得到生态保护、粮食安全、经济增长和均衡发展4个情景下的土地利用类型数量结构和最优情景下的空间布局.结果表明,各类空间的本底资源...     

基于种间竞争的遗传算法的改进

提出基于种间竞争的基本遗传算法的改进算法,并编写程序实现该改进算法.通过考核实例计算,发现改进后的算法具有更强的鲁棒性.