【摘 要】
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论文针对复合材料层合板的铺层顺序优化,设计随适应度自适应变化的变异算子和交叉算子,提出了一种改进的自适应遗传算法。通过铺层顺序优化算例证明：与标准遗传算法相比,改进
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究基金(2017JM5018);国家自然科学基金(51305351);高等教育博士点基金(20136102120031)资助
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论文针对复合材料层合板的铺层顺序优化,设计随适应度自适应变化的变异算子和交叉算子,提出了一种改进的自适应遗传算法。通过铺层顺序优化算例证明：与标准遗传算法相比,改进的自适应遗传算法在组合优化方面具有更好的稳定性、收敛性和运行效率。针对不同的设计变量个数,变异算子和交叉算子应选取不同的参数,当设计变量较多时,自适应遗传算法选取Pc1 =0.9, Pc2=0.6, Pm1 =0.19, Pm2 =0.01具有更优的收敛效率。
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