1、“.....使控制器最优。下面用改进的遗传算法求。改进的遗传算法基于基本遗传算法存在初始种群的选择有定的依赖性早熟等不足，本文旨在引入粒子群算法并，其为了减少子代返祖的可能性，应将交叉和变异以后的子代个体进行甄别，如果其已经在父代中出现，应给予剔除。在选择的时候采取精英保持的战略，把父代与子代进行归并，有效减小子代的退化，同时把交叉和变异后得到的个体与子代归并，以增加种群的多样性。在这个种群中，可以选取适应度排序在前个的单独个体，基于改进遗传算法的主动悬架最优控制研究论文原稿进的遗传算法基于基本遗传算法存在初始种群的选择有定的依赖性早熟等不足......”。

2、“.....提高算法的运行效率。变异算子采用随机两点位置进行变换，生成随机数字，其取值范围是到之间的整数。适应度函数把优化问题取最小值优化，在该问题中评价主动悬架的适应度函数如式所示其中，算法的设计本文对标准优化算法的标准公式进行了改进，加入了个微扰量如公式，来降低算法陷入停顿的可能性。悬架评价合理地评价辆汽车其悬架的好坏，指标可以选择以下几个车身垂向的加速度悬架的动行程和轮胎的动位移，它们分别代表着乘坐舒适程度车身的姿态和操纵的稳定性。因此，控制器设计的性能指标如式到局部最优。由于算法拥有较少的参数，方便调节，可以通过调节学习因子......”。

3、“.....因此，将算法的快速的局部的搜索能力与算法的全局搜索的能力相结合，设计种新型的混合算法。具体为将混合算法分成前期和后期两个阶段在前期，广泛利用的较强的全局寻优的能力，在尽可能的搜索范文中选用车身加速度悬架动行程和轮胎动位移，且在样的仿真环境下选取被动悬架和常规控制器作比较分析，见表。由图和表得出基于改进遗传算法的控制器使得主動悬架的性能指标与被动悬架和控制的悬架性能指标相比，具有明显的优势。当路面不平系数为时，本文用遗传粒子群优化算法得到的车身加速度的均方值，与域涌现出大量的研究者。面对琳琅满目的控制方法......”。

4、“.....其只需找到合适的状态变量和控制变量的加权矩阵。结果分析利用软件中的工具，建立控制系统的仿真模块，并依据此进行仿真，如图所示，其中输出依次为车身垂向的加速度，悬架的动行程，轮胎析，仿真结果表明基于改进遗传算法的主动悬架最优控制能够有效提高车辆的平顺性和操纵稳定性。关键词主动悬架改进遗传算法优化设计工具，建立控制系统的仿真模块，并依据此进行仿真，如图所示，其中输出依次为车身垂向的加速度，悬架的动行程，轮胎的动位移。仿真的参数设置按照表进行，模块，是路面输入白噪声。在遗传粒子群优化算法中，取遗传算法的种群规模为，交叉概率，变异概率，最大迭代次数......”。

5、“.....仿真的参数设置按照表进行，模块，是路面输入白噪声。在遗传粒子群优化算法中，取遗传算法的种群规模为，交叉概率，变异概率，最大迭代次数，。粒子群算法的参数，。在不平系数为的路面上，对模型进行仿真，得到的结果如图所示。此时的最优个体。力大小的不同，悬架有被动半主动和主动悬架之分。传统的被动悬架在车子行进时刚度和阻尼不能改变，面对复杂的行驶环境较难达到性能要求。主动悬架拥有可输入的外部能源，且可根据具体的道路状况和行驶状态适时地做出响应，以减小车身振动，提升行驶平顺性和乘坐人的舒适性......”。

6、“.....在主动悬架控制研究领架最优控制研究论文原稿。文中选用车身加速度悬架动行程和轮胎动位移，且在样的仿真环境下选取被动悬架和常规控制器作比较分析，见表。由图和表得出基于改进遗传算法的控制器使得主動悬架的性能指标与被动悬架和控制的悬架性能指标相比，具有明显的优势。当路面不平系数为时，本文用遗传粒子群优化算法悬架是指连接车身和车轮间的切传力连接设备和装置的总称，它把车体和车轴连接起来，使他们之间具有定的弹性。根据悬架控。在不平系数为的路面上，对模型进行仿真，得到的结果如图所示。此时的最优个体。基于改进遗传算法的主动悬架最优控制研究论文原稿......”。

7、“.....利用对主动悬架系统进行了仿真，并与传统的被动悬架进行了性能比较和分到的车身加速度的均方值，与和被动悬架相比，分别减少了和。用遗传粒子群优化算法得到的悬架动行程和轮胎动位移较和被动悬架也有大幅度的提升。本文所用方法有效地提升了汽车行驶平顺性和操纵稳定性。仿真结果证明基于遗传粒子群优化算法的优化是有效的。结果分析利用软件中的基于改进遗传算法的主动悬架最优控制研究论文原稿发掘能力，来提高算法的优化效率。改进算法的框架把算法和群算法有效结合。指的是改进算法中算法向算法进行转换时算法进行迭代的最大次数......”。

8、“.....加入了个微扰量如公式，来降低算法陷入停顿的可能性。基于改进遗传算法的主动与基本遗传算法相混合，提高算法的运行效率。基于改进遗传算法的主动悬架最优控制研究论文原稿。算法设计在进化的初期，算法存在易发散精度低等系列的缺点，算法极易收敛到局部最优。由于算法拥有较少的参数，方便调节，可以通过调节学习因子，来改变算法的全局搜索的能力。因此，将算法的快速的选做下代种群。悬架评价合理地评价辆汽车其悬架的好坏，指标可以选择以下几个车身垂向的加速度悬架的动行程和轮胎的动位移，它们分别代表着乘坐舒适程度车身的姿态和操纵的稳定性。因此......”。

9、“.....为加权系数。将其与系统的状态方程式相结合得到如式所示其中，是个矩阵，指的是代表的是车身垂直加速度的均方根值，代表的是悬架动行程的均方根值，代表的是车轮动位移的均方根值，代表的是被动悬架的车身垂直加速度的均方根值代表的是悬架动行程的均方根值分别代表的是轮胎动位移的均方根值。选择操作将父代的种群交叉后的子集和变异后的子集进行合示，为加权系数。将其与系统的状态方程式相结合得到如式所示其中，是个矩阵，指的是最优控制里涉及的反馈增益，利用线性的次最优的控制器函数可以计算出的值代表的实时的反馈变量对控制器进行最优控制即找到合适的，使控制器最优......”。