导读:本文包含了微型遗传算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:微型公交,开放式居住区,遗传算法
微型遗传算法论文文献综述
周进[1]（2016）在《基于遗传算法的开放式居住区微型公交选线研究——以北京天通苑社区为例》一文中研究指出在我国城市居住区逐渐对外开放的背景下,微型公交作为解决居住区居民"最后一公里"出行问题以及填补常规公交服务空白区域的公交系统,将发挥越来越重要的作用。本文以双层理论为基础,运用遗传算法,从公交公司、公交乘客两者之间的利益出发,对微型公交的线路设计进行研究,并以北京天通苑社区为算例,验证了模型的可行性,对微型公交的进一步研究具有一定的指导意义。(本文来源于《规划60年：成就与挑战——2016中国城市规划年会论文集（05城市交通规划）》期刊2016-09-24）
符纯明,姜潮,刘桂萍,邓善良[2]（2015）在《基于网格支配的微型多目标遗传算法》一文中研究指出提出了一种基于网格支配的微型多目标遗传算法,该算法在求解较多目标函数的优化问题时具有较好的收敛性和较高的计算效率。该算法引入网格支配概念并结合微型多目标遗传算法,在每一代进化种群中计算各个个体的网格值、网格拥挤距离和网格坐标点距离,根据网格支配分级和网格选择机制策略选取精英个体,并对其进行交叉和变异操作,使其朝前沿面收敛以获得Pareto最优解。4个测试函数和2个工程实例验证了该算法的有效性。(本文来源于《中国机械工程》期刊2015年16期）
金明,周兵[3]（2015）在《基于遗传算法的某微型纯电动汽车平顺性优化》一文中研究指出针对某微型纯电动汽车在C级路面行驶时座椅处振动较大、乘员有不舒适感等平顺性问题,建立了整车多体动力学模型,在C级路面下对车辆平顺性进行了仿真,结果与实车行驶时驾驶员的主观感觉基本一致,验证了所建模型的准确性,以质心总加权加速度均方根值最小为优化目标,悬架刚度和阻尼为设计变量,最后利用遗传算法联合ADAMS和MATLAB进行了优化仿真。联合仿真结果表明,优化后的整车平顺性有明显改善,为实际优化改进提供依据。(本文来源于《计算机仿真》期刊2015年02期）
陈黎卿,李艳,曹成茂,郑泉[4]（2015）在《基于遗传算法的山区微型播种施肥机减振优化设计》一文中研究指出针对山区以汽油发动机为动力的微型播种施肥机振动大难以操作的问题,提出了一种降低振动的方法。文中首先建立了五自由度播种施肥机数学模型,运用Matlab软件构建了仿真模型并对其进行了振动分析;其次建立了以垂直振动加速度和俯仰角加速度为指标的多目标优化数学模型,运用遗传算法进行了优化设计,优化后播种机机架处垂直振动加速度均方根值减少32.9%,俯仰角加速度均方根值减少37.6%;在此基础上,重新设计了播种施肥机的履带、减振器和橡胶垫等结构部件;最后对改进后的播种施肥机进行田间试验,对比改进前的振动测试数值可得:改进后的微型播种施肥机垂直振动均方根值在发动机安装处、机架处和把手处均显着降低,其中机架处降低28.31%,验证了优化结果的正确性。该方法也为同类产品的减振提供了方法。(本文来源于《农业工程学报》期刊2015年03期）
符纯明,姜潮[5]（2014）在《基于网格支配的微型多目标遗传算法》一文中研究指出本文提出了一种具有网格属性的微型多目标遗传算法,在求解较多目标函数的优化问题时具有较好的收敛性和计算效率。该方法引入网格支配概念结合微型多目标遗传算法(u MOGA),在每一个迭代步中先采用网格值(GR)描述个体的目标函数值,并计算网格拥挤距离(GCD)和网格坐标点距离(GCPD)。根据GR、GCD和GCPD值选择精英个体,再进行交叉和变异操作,使其朝Pareto前沿面收敛获得最优解。最后,通过四个经典测试函数验证该方法的有效性,并将该方法应用于求解汽车盘式制动器和高、低速耐撞性多目标优化设计问题中,获得了满意的解。(本文来源于《中国计算力学大会2014暨第叁届钱令希计算力学奖颁奖大会论文集》期刊2014-08-10）
刘桂萍,于瑞贞[6]（2014）在《高效动态微型多目标遗传算法及其应用》一文中研究指出针对具有多个优化目标且目标和约束会随时间(环境)变化的动态优化问题,提出了一种高效的动态多目标遗传算法。该算法在微型遗传算法的基础上,针对动态优化问题的特点,加入一种环境检测机制,以实现对不同环境下的Pareto最优解集的快速求取。通过对四种不同类型的动态多目标优化测试问题的求解,并与经典算法DNSGAII进行对比,验证了该算法具有较高的求解效率和求解精度。最后,将该算法应用于一个动态的垃圾焚烧系统的PID控制参数的优化问题中,将阶跃响应下的最大超调量和上升时间作为优化目标,对PID比例系数和微分系数两个参数进行优化,结果表明,算法能够快速求出不同环境下的Pareto最优解集。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2014年02期）
刘桂萍,薛青青[7]（2013）在《基于微型遗传算法实现特定轨迹和姿态要求的新型机构设计及优化》一文中研究指出针对自动化机械生产中较为复杂的生产工艺要求,首先设计了一种可以实现特定轨迹和姿态要求的新型机构,该机构为齿轮凸轮组合机构,其中齿轮机构用于实现组合机构执行端的直线往复运动,凸轮机构用于实现组合机构执行端的特定姿态要求以及配合齿轮机构的直线运动实现不同的轨迹要求。然后基于微型遗传算法,提出了通过优化新型机构中凸轮廓线来实现执行端的特定轨迹和姿态要求,同时实现其运动性能优化的方法。作为算例,将新型机构应用于超高速烟草包装机的铝箔烟包传送系统中,通过对机构的凸轮廓线的优化实现了铝箔烟包上短边折迭及其推送动作,同时还实现了机构运动性能的优化。结果表明:基于微型遗传算法优化的齿轮凸轮组合机构不仅可以实现铝箔烟包的折迭和推送动作要求,而且具有良好的运动特性,可减小对铝箔烟包的损坏,提高包装质量。(本文来源于《中国机械工程》期刊2013年06期）
陈齐平,舒红宇,任凯,陈里敏,陈博[8]（2012）在《基于改进遗传算法的微型电动车轮毂电机优化设计》一文中研究指出为了获得高效率和低成本的微型电动车轮毂电机,优化设计一种新型驱动轮毂电机。介绍简单遗传算法和模式搜索法在驱动轮毂电机优化设计中的应用,针对它们优化设计效果不显着的缺点,提出一种改进的遗传算法。在对微型电动车轮毂电机进行研究的基础上,针对驱动轮毂电机设计特点,重新建立驱动轮毂电机优化设计数学模型,并以实例进行优化计算。研究结果表明:驱动轮毂电机的效率提高,成本降低,能满足微型电动车对驱动轮毂电机的使用要求,因此,对于驱动轮毂电机的优化设计,改进遗传算法是一种比较理想的算法,具有广阔的工程应用价值。(本文来源于《中南大学学报(自然科学版)》期刊2012年08期）
熊渊博,程绍清,韩旭[9]（2012）在《JC本构参数反求中的自适应微型遗传算法》一文中研究指出提出自适应微型遗传算法,使种群的交叉和变异概率可以根据适应度的大小自我调节,该算法经过了测试函数的测试。本文以JC(Johnson-Cook)本构模型描述的高导无氧铜材料为例,集成运用该算法和有限元方法来反求JC动态本构参数。结果表明,该方法提高了收敛速度和搜索效率,能够快速地获取参数。(本文来源于《计算力学学报》期刊2012年03期）
王小鹏,陈天宁,高扬[10]（2011）在《基于遗传算法的多腔体微型给药系统优化设计》一文中研究指出针对以生物可降解材料为基材的多腔体微型给药系统的结构参数优化设计问题,基于可降解多腔体微型给药系统的药物释放数学模型,结合具体释药需求,建立优化设计模型并采用了遗传算法进行优化求解。算例表明针对理想累积释药目标函数,该给药系统各腔体间的壁厚参数和环间距在优化后都有了明显的改变,优化后的外层壁厚明显变小,并且各环间的壁厚也不相同。优化后的给药系统释药仿真结果表明,其累积释药仿真曲线与理想累积释药曲线可达到基本一致,结构参数满足释药需求。(本文来源于《Proceedings of 2011 International Conference on Biomedicine and Engineering （ISBE 2011 V1）》期刊2011-08-04）
微型遗传算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出了一种基于网格支配的微型多目标遗传算法,该算法在求解较多目标函数的优化问题时具有较好的收敛性和较高的计算效率。该算法引入网格支配概念并结合微型多目标遗传算法,在每一代进化种群中计算各个个体的网格值、网格拥挤距离和网格坐标点距离,根据网格支配分级和网格选择机制策略选取精英个体,并对其进行交叉和变异操作,使其朝前沿面收敛以获得Pareto最优解。4个测试函数和2个工程实例验证了该算法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
微型遗传算法论文参考文献
[1].周进.基于遗传算法的开放式居住区微型公交选线研究——以北京天通苑社区为例[C].规划60年：成就与挑战——2016中国城市规划年会论文集（05城市交通规划）.2016
[2].符纯明,姜潮,刘桂萍,邓善良.基于网格支配的微型多目标遗传算法[J].中国机械工程.2015
[3].金明,周兵.基于遗传算法的某微型纯电动汽车平顺性优化[J].计算机仿真.2015
[4].陈黎卿,李艳,曹成茂,郑泉.基于遗传算法的山区微型播种施肥机减振优化设计[J].农业工程学报.2015
[5].符纯明,姜潮.基于网格支配的微型多目标遗传算法[C].中国计算力学大会2014暨第叁届钱令希计算力学奖颁奖大会论文集.2014
[6].刘桂萍,于瑞贞.高效动态微型多目标遗传算法及其应用[J].系统仿真学报.2014
[7].刘桂萍,薛青青.基于微型遗传算法实现特定轨迹和姿态要求的新型机构设计及优化[J].中国机械工程.2013
[8].陈齐平,舒红宇,任凯,陈里敏,陈博.基于改进遗传算法的微型电动车轮毂电机优化设计[J].中南大学学报(自然科学版).2012
[9].熊渊博,程绍清,韩旭.JC本构参数反求中的自适应微型遗传算法[J].计算力学学报.2012
[10].王小鹏,陈天宁,高扬.基于遗传算法的多腔体微型给药系统优化设计[C].Proceedingsof2011InternationalConferenceonBiomedicineandEngineering（ISBE2011V1）.2011