基于自适应遗传算法的叶片铸件最佳匹配问题求解

摘要

针对遗传算法易早熟和收敛速度慢的不足提出自适应遗传算法,引入自适应变异算子自动调整自变量步长v使收敛加速,以个体适应值计算交换率和交叉点位置增强了算法的智能性,同时在进化过程中加入特殊的个体保证基因的完备性。水轮机叶片型面复杂,因此铸件铸造成形后难以设置测量基准点和坐标系,需要通过测量数据与设计曲面的坐标变换实现最佳匹配。将自适应遗传算法引入最佳匹配问题的求解,算例分析表明该方法与标准遗传算法相比具有运算速度快和稳定性好等特点。