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遗传算法在电力结构优化设计上的应用(原稿) 遗传算法在电力结构优化设计上的应用(原稿)

格式:word 上传:2022-06-26 21:55:08

《遗传算法在电力结构优化设计上的应用(原稿)》修改意见稿

1、“.....算例已知条件线荷载,钢重度。关键词电力结构遗传算法设计优化方案评价,遗传算法在电力结构优化设计上的应用原稿该问题在数学上属于数值逼近非线性边界条件的最小解,情况较为复杂,通过对问题的简化及程序化处理,能够利用工具箱对实际工程问题进行优化,并取得了显著的成效,说明遗传算法能够较好的适应复杂的工程方案评价。参考文献于数值逼近非线性边界条件的最小解,情况较为复杂,通过对问题的简化及程序化处理,能够利用工具箱对实际工程问题进行优化,并取得了显著的成效,说明遗传算法能够较好的适应复杂的工程方案评价。参考文献玄光男程伟润遗传对比本施工图在跨度的情况下给出的截面,经优化后......”

2、“.....通过上述算例分析,表明经过遗传算法对方案进行优化,能够有效地减少工程造价,对于我院日后的投标方案确定有积极的指导意义。由于友好,对于语言不熟悉的结构工作者,建议通过参数定义完成操作。通过定义,就可以使用对算例问题进行求解。,由上表可知,在分段数时,对应的总用钢量最小,即跨度选取在之间为经济跨度。对比本施工图下,对比各分段方式下的最优化方案,从中选取问题的最优解。工具箱的参数选取及应用本文利用中自带的工具箱对上述问题进行求解。工具箱又称,跨度的情况下给出的截面,经优化后,截面优化率为截面优化率为截面优化率为。通过上述算例分析,表明经过遗传算法对方案进行优化,能够有效地减少工程造价......”

3、“.....由于该问题在数学上遗传算法,最早是由美国大学的教授于上世纪年提出的种模拟生物进化来解决复杂优化问题的有效算法。做为当今影响最为广泛进化计算方法,遗传算法具有强有或有指向性的变换,由此产生新的个体。新的个体被称为后代,并继续被评价优劣。若干代后,算法收敛到个最优个体,那么该个体就有可能代表着个问题的最优解或次优解。遗传算法在电力结构优化设计上的应用原稿。方案优化,是采用种模拟生物进化来解决复杂优化问题的有效算法。做为当今影响最为广泛进化计算方法,遗传算法具有强有力且广泛的随机搜素和优化能力,使其在工业工程领域的实践中被作为寻求优质解决方案的工具和手段。方案优化......”

4、“.....。遗传算法在电力结构优化设计上的应用原稿。算例已知条件线荷载,钢重度,许用应力,管道支架总长度,管道支架高度,支架单边悬挑长度优化变量和分别表示杆件的横截面面积和管道支架段数跨度的情况下给出的截面,经优化后,截面优化率为截面优化率为截面优化率为。通过上述算例分析,表明经过遗传算法对方案进行优化,能够有效地减少工程造价,对于我院日后的投标方案确定有积极的指导意义。由于该问题在数学上该问题在数学上属于数值逼近非线性边界条件的最小解,情况较为复杂,通过对问题的简化及程序化处理,能够利用工具箱对实际工程问题进行优化,并取得了显著的成效......”

5、“.....参考文献界面较为友好,对于语言不熟悉的结构工作者,建议通过参数定义完成操作。通过定义,就可以使用对算例问题进行求解。,由上表可知,在分段数时,对应的总用钢量最小,即跨度选取在之间为经济跨度遗传算法在电力结构优化设计上的应用原稿学方法研究各种系统的优化途径及方案,为决策者提供科学决策的依据。针对结构的构件优化,解决方法必须能够较方便的描述非线性边界条件,并且需要有应对非线性边界条件问题的解决能力。故本文选取遗传算法作为结构方案优化的解决工该问题在数学上属于数值逼近非线性边界条件的最小解,情况较为复杂,通过对问题的简化及程序化处理,能够利用工具箱对实际工程问题进行优化......”

6、“.....说明遗传算法能够较好的适应复杂的工程方案评价。参考文献光男教授在遗传算法与工程优化有过如下描述遗传算法维持由群个体组成的种群代表遗传代数。每个个体均代表问题的个潜在解。通过恰当的适应性指标评价每个个体的优劣,然后选取个或些个体使其经历遗传操作变异或杂交的随机变分段方式的情况下,对比各分段方式下的最优化方案,从中选取问题的最优解。工具箱的参数选取及应用本文利用中自带的工具箱对上述问题进行求解。工具箱又称,种系统的优化途径及方案,为决策者提供科学决策的依据。针对结构的构件优化,解决方法必须能够较方便的描述非线性边界条件,并且需要有应对非线性边界条件问题的解决能力......”

7、“.....日本的玄跨度的情况下给出的截面,经优化后,截面优化率为截面优化率为截面优化率为。通过上述算例分析,表明经过遗传算法对方案进行优化,能够有效地减少工程造价,对于我院日后的投标方案确定有积极的指导意义。由于该问题在数学上光男程伟润遗传算法与工程优化北京清华大学出版社,。遗传算法在电力结构优化设计上的应用原稿。遗传算法,最早是由美国大学的教授于上世纪年提出对比本施工图在跨度的情况下给出的截面,经优化后,截面优化率为截面优化率为截面优化率为。通过上述算例分析,表明经过遗传算法对方案进行优化,能够有效地减少工程造价,对于我院日后的投标方案确定有积极的指导意义......”

8、“.....使其在工业工程领域的实践中被作为寻求优质解决方案的工具和手段。由于以工程材料量最小为目标,则选取材料总重量作为适应度指标对个体进行评价,那么定义适应度函数本文考虑共种均匀分段方式的情,即遗传算法与直接搜索工具箱。它的使用方法较为灵活,既可以在命令行中直接使用,通过文件在程序中调用函数也可以通过界面,输入必要的参数由程序自动形成文件进行计算。由遗传算法在电力结构优化设计上的应用原稿该问题在数学上属于数值逼近非线性边界条件的最小解,情况较为复杂,通过对问题的简化及程序化处理,能够利用工具箱对实际工程问题进行优化,并取得了显著的成效,说明遗传算法能够较好的适应复杂的工程方案评价。参考文献许用应力......”

9、“.....管道支架高度,支架单边悬挑长度优化变量和分别表示杆件的横截面面积和管道支架段数。由于以工程材料量最小为目标,则选取材料总重量作为适应度指标对个体进行评价,那么定义适应度函数本文考虑共种均对比本施工图在跨度的情况下给出的截面,经优化后,截面优化率为截面优化率为截面优化率为。通过上述算例分析,表明经过遗传算法对方案进行优化,能够有效地减少工程造价,对于我院日后的投标方案确定有积极的指导意义。由于法与工程优化北京清华大学出版社,。遗传算法在电力结构优化设计上的应用原稿。算例已知条件线荷载,钢重度,许用应力,管道支架总长度,管道支架高度......”

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