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载重 32 吨轮边 减速器

资源描述：

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内容简介：

9.MATLAB遗传算法优化遗传算法是基于达尔文的进化论，使用计算机技术模拟遗传选择和适者生存的生物进化论机制发展而来的，具有“生存+检测”的迭代过程的全局搜索算法。遗传算法从一个代表优化问题解的一组初值进行搜索，这组解称为一个种群，他们是由一定数量的通过基因编码的个体组成。种群中的每个个体成为染色体，它用一串代码来标识。不同的个体通过染色体的复制，交叉或变异生成新的后代。后代也在一代一代的进化，在每一代中使用“适应度”评估来检验染色体的优劣，根据适应度的大小淘汰部分劣质后代，选择部分优良品质后代得以保留和组合，使整个种群向优化的方向发展，经过若干代进化后最终得出条件最优的个体作为算法的收敛条件。239.1惩罚函数法惩罚函数法是一种求解约束优化问题的间接法，它将约束优化问题转化为一系列无约束的优化问题来求解，又称为序列无约束极小化技术。根据惩罚向函数形式不同，惩罚函数又分为外点惩罚函数法和内点惩罚函数法。239.2优化程序定义适用度函数：function sol,y=GA_youhua(sol,options)%za=x(1);b=x(2);m=x(3);x(1)=sol(1);x(2)=sol(2);x(3)=sol(3);目标函数：iah=4.47;v=(pi/4)*x(2)*(x(3)2)*(4.14*x(1)+2.5).2;Ka=1.35;Kbh=1.1;bh=1500;bF=470;Ta=15000;k=3;KbF=1.105;g1=x(1)-15;g2=x(2)-140;g3=x(3)-3;g8=0.3113705*x(1)-2;r1=1;r2=0.8;r3=0.5;r4=0.4;p=r1*(g8).2+r2*(g1).2+r3*(g2).2+r4*(g3).2;if(g1=0)&(g2=0)&(g3=0)&(g8=0) y=-v;else y=-(v+p);end生成初始种群：bounds=15 19;130 136;8 10;startPop=initializega(50,bounds,GA_youhua,);遗传优化搜索：xf,endPop,beestSols,trace=ga(bounds,GA_youhua,maxGenTerm,100);vpa(beestSols,4)vpa(xf,4)分析结果：ans = 1., 15.83, 131.6, 8.068, -.3113e8 2., 15.56, 135.6, 8., -.3051e8 3., 15.49, 134.1, 8., -.2993e8 4., 15.42, 130.3, 8.068, -.2932e8 5., 15.22, 130., 8.067, -.2853e8 7., 15.26, 130.0, 8.000, -.2819e8 8., 15.22, 130.0, 8.000, -.2806e8 9., 15.05, 130.0, 8.065, -.2791e8 10., 15.05, 130.0, 8.000, -.2747e8 12., 15.05, 130.0, 8., -.2746e8 13., 15.04, 130.0, 8.000, -.2742e8 15., 15.03, 130.0, 8.000, -.2738e8 17., 15.02, 130.1, 8.000, -.2736e8 18., 15.02, 130.0, 8.000, -.2734e8 19., 15., 130.0, 8.000, -.2728e8 20., 15., 130.0, 8., -.2728e8 22., 15., 130., 8., -.2727e8 100., 15., 130., 8., -.2727e8ans = 15., 130., 8., -.2727e89.3本章小结从上面的分析数据来看，与本文中所设计的轮边减速器参