基于遗传算法的行星轮系混合离散变量优化

摘要

行星轮系设计复杂,各参数受到配齿、可靠性和干涉等条件的限制.模数还受到国家标准的制约,只能选取一些离散值,用经典优化算法求解效果很差.遗传算法处理对象不是变量本身,而是经过编码后的基因,这种先天的优势能较好的处理这类变量类型多样的优化问题.通过对齿数和模数的处理,将无序的离散值转变为连续的整型数.提出了一种改进的实值编码方式,建立满足配齿、变位系数、干涉和强度等约束条件,以体积最小为目标函数的优化模型.合理选择遗传算法控制参数,编写了Matlab程序对所建的模型进行求解.研究结果表明:该改进算法全局寻优能力强,多次启动均能收敛于统一最优解.在满足各约束条件的情况下,优化后体积减小了21.056％.