【摘 要】
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起重机金属结构占整机重量的60%左右,因此从经济性方面考虑,应用现代优化方法对起重机金属结构进行优化设计,是起重机设计中一个必不可少并且很有实用价值的一个环节。 鉴于单一算法在解决工程优化问题中存在的一些问题,本文在分析遗传算法特点的基础上,分别针对其未成熟收敛和后期迭代速度缓慢的缺点,将模拟退火算法和进化策略引入到遗传算法之中进行弥补,从而构造了进化类混合算法。算法中处理的几个关键问题分别
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起重机金属结构占整机重量的60%左右,因此从经济性方面考虑,应用现代优化方法对起重机金属结构进行优化设计,是起重机设计中一个必不可少并且很有实用价值的一个环节。 鉴于单一算法在解决工程优化问题中存在的一些问题,本文在分析遗传算法特点的基础上,分别针对其未成熟收敛和后期迭代速度缓慢的缺点,将模拟退火算法和进化策略引入到遗传算法之中进行弥补,从而构造了进化类混合算法。算法中处理的几个关键问题分别是: 1) 解决了混合离散变量的编码表示问题。算法
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