工程优化的发展历程
现代优化是全系统优化
传统优化往往只适 用于简单零部件， 广义优化把对象由 此扩展到复杂零部 件、整机、系列产 品和组合产品的整 体优化，可统称为 全系统优化。
现代优化是全性能协调优化
传统优化往往只侧重于某 一方面性能的优化，处理 不同类性能时一般分先后 而优之。广义优化把优化 准则由某方面性能扩展到 各方面性能，要实现技术 性、经济性和社会性的综 合评估和优化。
4.
5. 6. 7.
遗传算法收敛判据
达到规定迭代的次数; 设定连续几次得到的解群中最好的解没有变化;
2.对产品寿命周期优化的市场需求导致设计模型的纵向扩展, 例如从功能优化、原理方案设计优化到技术设计优化;从性 能参数优化、结构参数优化到面向制造的优化;从设计参数 优化到加工方案和工艺参数,也即ＣＡＭ的优化;最终直至 考虑产品可装配性、可使用性,可维修性和可回用性等的全 寿命周期优化；
3. 对产品的要求由技术性扩展到经济性和社会性,导致基于 全性能的多目标优化。
编码 适应度
遗传算子
遗传算法的二进制编码过程 对设计变量进行离散化处理，得出每一个分量 的离散值和离散值个数：
xi x , x ,
(1) i (2) i

,x
( mi ) i

i 1, 2,
,n
确定每一个设计变量的编码长度 (二进制位数)：
bi int{log2 mi } 1
第七章 现代优化方法
第一节
第二节 第三节
绪论
遗传算法 蚁群算法
第四节 基于神经网络的优化方法
第一节
绪论
广义优化设计方法产生的背景
1.现代机械产品的系统性,综合性、复杂性和规模化导致设计 模型的横向扩展.例如,由零件的优化发展到部件,整机、系 列和组合产品的优化,由单学科领域的优化发展到机、液、 光、电、信息的集成优化；
z1取值为17～49， 共32个离散值， 采用5位二进制码
0 0 1 1 1
m取2， 2.5， 3， 4， 5， 6， 8， 10 共8个离散值， 采用3位二进制码
0 1 0
b2 [10～30]，精确到0.1， 故共有201个离散值， 采用8位二进制码
1 0 0 0 1 1 1 1
X [24,
3,
24.4]
T
适应度函数的确定 min f ( X ) X R n s.t. g j ( X ) 0 j 1, 2, , p
hk ( X ) 0
p
k 1, 2,
,q n
q
min p( X , r ) f ( X ) r max(0, g j ( X )) r hk ( X )
现代优化是全设计过程优化
传统优化往往局限 于产品技术设计阶 段的优化，广义优 化则把优化的范围 扩展到包含功能、 原理方案和原理参 数、结构方案、结 构参数、结构形状 和公差优化的全设 计过程，进而面向 制造、经销、使用 和用后处置的寿命 周期设计过程。
现代优化是智能优化
传统优化的搜索策略以数学规划方法为主，对模型 数学形态的要求苛刻。广义优化设计注重开发、综 合运用人类智能、人工智能和各种数学工具的新一 代搜索策略，处理大规模复杂形态模型的能力显著 提高，从而为全系统、全性能和全寿命周期优化模 型的综合求解提供了可能。
Y
N
达到进化代数
遗传算法实现
1. 2. 3.
确定种群规模n（一般ｎ=40-300) 、交叉概率pc（0.6到 1.0之间)、交叉概率pm（0.001到0.01之间) 和迭代代数， 令k=0； 随机产生的一组初始种群； 计算种群中每个解(个体)相应的目标函数值(适应度)，按 每个个体的适应度占种群适应度的百分数分配选择率； 在所有个体中，选出适应度较大的ｎ个个体(有些个体是 重复的)，这个过程称为选择； 在选择后的种群中，按交叉概率随机选取一对个体，进 行交叉运算，产生一对新的个体，重复该过程； 在交叉后的种群中，按变异概率随机选取一个个体，进 行变异运算，产生一个新的个体，重复该过程； K=k+1，若达到预定的迭代代数，则将种群中适应度最 大的个体作为最优解输出，停止迭代；否则，转(3)。
禁 忌 算 法
现代优化设计方法
法计出设 的问了备 产题大等航 生，量的天 提为的快、 供 航 了现复速 动代杂发空 力优优展、 。化化，通 方设提讯 技为以算 术现及技 支代商术生 撑优用和物 。化软人技 方件工术 法等智、 提的能并 供发技行 了展术计
第二节
遗传算法
遗传算法(Genetic Algorithm) 是模拟达尔文的遗传选择 和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是自然遗传学和计 算机科学相互结合与渗透而形成的新的计算方法。 该方法最 早是由美国Michigan大学的Holland教授于1975年提出。 生物进化 基因 染色体 种群 环境适应性 进化 遗传算法 字符 字符串 解集 目标函数值 算子 关键技术
对每一个设计变量进行编码： 将所有设计变量编码按顺序排列在一起，变形成 一个染色体。染色体长度为LΒιβλιοθήκη bi 1n
i
二进制编码选例 在直齿圆柱齿轮减速器优化设计中，设计变量为：
x1 主动轮齿数 z1 X x2 两齿轮模数m x 从动轮齿宽b 2 3
2 j 1 k 1
2
max F ( X ) C 1/ p( X )
遗传算子
选择 (Selection)
交叉 (Crossover)
遗传 算子
变异 (Mutation)
移民 (Immigrant)
遗传算法的流程框图
开 始 输入种群数、交叉概率、变异概率 随机产生一组初始种群 依据个体的适应度，随机进行选择 依据交叉概率，随机进行交叉 结 束 依据变异概率，随机进行变异
现代优化是多学科优化
传统优化一般是单学 科、单方面性能、单 计算机串行优化的过 程，不但费时，而且 难以得到综合优化解。 广义优化实现了多学 科、多方面性能、多 计算机分布式并行协 同优化,以追求综合优 化解。
常用现代优化方法
遗 传 算 法 神 经 网 络 拓 扑 优 化 蚁 群 算 法 模 拟 退 火 混 沌 优 化