改进遗传算法及其在行星齿轮传动优化中的应用

摘要

针对浮点数编码遗传算法(SGAF) 局部寻优能力不足的问题,在增加对初始群体的"分散选优"过程和基因补偿算子以改善其局部搜索能力的基础上,提出了一种改进的基于浮点数编码的遗传算法,以增强SGAF的全局收敛性和并行性,通过对交叉、变异概率和搜索空间的调整,提高了收敛速度,防止SGAF常出现的早熟和随机性太大等缺点,并将其应用到行星齿轮传动优化实例中.实验结果表明,改进后的遗传算法能够有效地避免陷入局部最优解的现象,提高了搜索效率和解的精度.