混凝土泵车臂架结构的智能优化设计

针对混凝土泵车臂架结构优化设计非线性的复杂性和优化目标的多样性，利用BP神经网络算法建立起结构设计参数与变形、应力等的非线性全局映射关系，从而获得遗传算法求解结构优化问题所需的目标函数近似值，动态完成混凝土泵车臂架结构优化设计．     

多值编码遗传算法

针对经典遗传算法过早收敛，不利于保留种群多样性的问题，提出一种采用k阶扩展二进制编码的多值编码遗传算法．该算法可以更好地保留种群的多样性，更容易达到全局的最优点，应用结果比较也证实了多值编码遗传算法比经典遗传算法具有更好的优化效果．     

遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用

以三杆桁架结构优化设计演示了遗传算法在离散变量优化设计中的应用．优化结果与传统结构优化设计结果相比较，表明遗传算法的有效性．运用遗传算法求解十杆超静定桁架结构优化问题．针对三杆、十杆桁架结构分析了群体规模大小对算法收敛的影响，说明群体规模的选取是与染色体长度密切相关的．     

城市交通流配流问题的遗传算法求解

路径的选择和交通量的分配是智能交通运输系统的主要问题．本文以遗传算法为基础，设计了一个求解该问题的优化算法，将其化为一个多约束条件的0-1规划。对路网优化设计实例表明，这一方法能迅速求出问题的全局近似最优解，并具有较高的计算精度。     

混合遗传算法在结构优化设计中的应用

基于邻域搜索的自适应遗传算法和标准遗传算法的一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法,既能发挥邻域自适应算法省时、高效、成熟收敛的特点,又能发挥遗传算法全局最优的特点.优化设计结果表明:改进后的混合遗传算法的收敛性得到了很好的改善,使个体既能沿着当前种群优势方向前进,又能跳出局部最优,寻求全局最优.     

基于遗传算法的汽车动力传动系匹配设计变量优化

汽车动力性、燃料经济性是汽车最重要、最基本的性能，优良的汽车动力性、经济性很大程度上取决于汽车动力传动系统的合理匹配．本论文运用优化设计的思想，采用了世界上较为先进的遗传算法对汽车动力传动系统进行合理的匹配，计算结果表明，遗传算法在汽车动力性、经济性参数优化问题上是一种行之有效的方法．从而达到从根本上提高汽车的动力、经济性能，避免设计阶段的盲目性、缩短产品开发研制时间的目的．     

基于遗传算法的公路纵断面优化

提出了一种基于遗传算法的纵断面优化方法，这种方法可以在一个可行域中自动搜索一个最优或较优解。其基本思想是首先根据纵断面初始解建立一个可行域，通过编码建立染色体与实际设计变量之间的一一对应关系，然后对可行域中的可能解用一个评价函数(适应度)进行度量，利用遗传算法在可行域中选择最优解。实践表明：该方法具有全局解空间搜索能力，从而实现了全局寻优的目的，对道路优化设计是有效的，可行的。     

传统机械优化设计方法和遗传算法的比较

以箱形盖板优化设计为例，分别得出了应用传统机械设计优化方法和遗传算法机械优化设计的结果。并进行了比较，体现了遗传算法的特点。结果表明，遗传算法是一种非常有效的机械优化设计方法。     

遗传算法在MATLAB环境中的实现

探讨了在ＭＡＴＬＡＢ环境中实现遗传算法仿真的方法，并以一个简单的求函数最值的问题作为遗传算的应用实例，说明遗传算法的全局寻优性及用ＭＡＴＬＡＢ实现仿真的可行性。     

基于MSC．Marc接口的遗传算法结构优化设计

提出了一种结构优化设计系统，该系统采用C语言和FORTRAN语言混合编写而成．在应用遗传算法的基础上，构建了与Mare模块的应用程序接口，直接调用Marc进行有限元分析，实现对目标体的结构优化设计．此系统被应用于车体优化设计中，取得了成功，充分说明该方法是正确、有效的．