基于混合遗传算法的连采机减速器试验模态参数识别
针对经典遗传算法在复杂空间上局部搜索能力较弱,易过早陷入未成熟收敛,并在接近最优解时,由于优化压力较小导致搜索效率低等问题,在传统遗传算法群体进化中引入拉马克学习机制,构造基于拉马克学习机制的局部搜索算子,建立起混合遗传算法模型。两种算法相互融合,使学习的优势得到发挥,提高局部深度搜索能力并加快了全局收敛速度。将其应用于连采机减速器试验模态参数识别中,结果证明了混合遗传算法的有效性和准确性。...
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Veröffentlicht in: | 机械工程学报 2013, Vol.49 (3), p.74-79 |
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1. Verfasser: | |
Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | 针对经典遗传算法在复杂空间上局部搜索能力较弱,易过早陷入未成熟收敛,并在接近最优解时,由于优化压力较小导致搜索效率低等问题,在传统遗传算法群体进化中引入拉马克学习机制,构造基于拉马克学习机制的局部搜索算子,建立起混合遗传算法模型。两种算法相互融合,使学习的优势得到发挥,提高局部深度搜索能力并加快了全局收敛速度。将其应用于连采机减速器试验模态参数识别中,结果证明了混合遗传算法的有效性和准确性。 |
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ISSN: | 0577-6686 |
DOI: | 10.3901/JME.2013.03.074 |