機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)遺傳算法

內(nèi)容概要

機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)遺傳算法是基于自然進(jìn)化論和計(jì)算機(jī)科學(xué)相互滲透，生命科學(xué)與機(jī)械工程相交所產(chǎn)生的一種新計(jì)算方法。
　　本書介紹遺傳算法的基本原理和數(shù)學(xué)知識，根據(jù)遺傳算法的概念和方法來解決機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)問題，可以避免傳統(tǒng)的優(yōu)化方法出現(xiàn)的局部最優(yōu)現(xiàn)象，從而達(dá)到整體最優(yōu)解。為了結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，書中給出了機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)遺傳算法實(shí)例供讀者參考。
　　本書可供機(jī)械工程技術(shù)人員、機(jī)械專業(yè)高年級大學(xué)生及研究生學(xué)習(xí)使用。

書籍目錄

前言第1章 緒論1.1 生物進(jìn)化的基本知識1.2 遺傳算法簡述1.3 遺傳算法的特點(diǎn)1.4 遺傳算法的發(fā)展概況1.5 遺傳算法在機(jī)械工程中的應(yīng)用前景第2章 遺傳算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論2.1 模式定理2.2 隱含并行性2.3 基因塊假設(shè)2.4 欺騙性問題2.5 遺傳算法的收斂性第3章 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)方法3.1 編碼方法3.2 群體設(shè)定3.3 適應(yīng)度函數(shù)3.4 遺傳算子3.5 遺傳算法運(yùn)行參數(shù)的選擇3.6 約束條件的處理問題第4章 組合優(yōu)化的遺傳算法4.1 混合遺傳算法4.2 模擬退火算法4.3 遺傳模擬退火算法4.4 二倍體與顯性操作算法4.5 小生境技術(shù)4.6 背包問題4.7 裝箱問題4.8 遺傳模擬退火算法解平面連桿變幅機(jī)構(gòu)軌跡優(yōu)化問題第5章 并行遺傳算法5.1 概述5.2 遺傳算法的并行性分析和實(shí)現(xiàn)方法5.3 單群體并行遺傳算法5.4 多群體并行遺傳算法5.5 并行遺傳算法的層次模型5.6 偽并行遺傳算法簡介5.7 并行遺傳算法在天線結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用第6章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法6.1 基本神經(jīng)元模型6.2 BP網(wǎng)絡(luò)6.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法6.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的斜齒圓柱齒輪傳動優(yōu)化設(shè)計(jì)第7章 模糊優(yōu)化的遺傳算法7.1 引言7.2 模糊優(yōu)化的概述7.3 多目標(biāo)遺傳算法的模糊優(yōu)化7.4 行星齒輪多目標(biāo)模糊優(yōu)化的遺傳算法第8章 機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)的遺傳算法8.1 遺傳算法在機(jī)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用8.2 遺傳算法在螺栓彈簧優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用8.3 遺傳算法在機(jī)械傳動方案中的應(yīng)用8.4 遺傳算法在齒輪傳動優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用8.5 新型節(jié)能電磁換向閥優(yōu)化設(shè)計(jì)的遺傳算法8.6 機(jī)械零件可靠性設(shè)計(jì)的遺傳算法參考文獻(xiàn)

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　　機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)遺傳算法是基于自然進(jìn)化論和計(jì)算機(jī)科學(xué)相互滲透，生命科學(xué)與機(jī)械工程相交所產(chǎn)生的一種新計(jì)算方法?！　”緯榻B遺傳算法的基本原理和數(shù)學(xué)知識，根據(jù)遺傳算法的概念和方法來解決機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)問題，可以避免傳統(tǒng)的優(yōu)化方法出現(xiàn)的局部最優(yōu)現(xiàn)象，從而達(dá)到整體最優(yōu)解。為了結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，書中給出了機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)遺傳算法實(shí)例供讀者參考?！　”緯晒C(jī)械工程技術(shù)人員、機(jī)械專業(yè)高年級大學(xué)生及研究生學(xué)習(xí)使用。

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