[发明专利]一种基于自适应精英遗传算法的两栖车辆布列优化方法有效

专利信息
申请号: 201910347970.1 申请日: 2019-04-28
公开(公告)号: CN110046460B 公开(公告)日: 2022-03-29
发明(设计)人: 栾添添;孙明晓;徐军 申请(专利权)人: 哈尔滨理工大学
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06F30/392
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 150080 黑龙*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 自适应 精英 遗传 算法 两栖 车辆 优化 方法
【说明书】:

发明涉及一种基于自适应精英遗传算法的两栖车辆布列优化方法。本发明包括:获取两栖车辆及布列空间尺寸;明确两栖车辆布列约束条件;确定两栖车辆布列目标函数;设定自适应精英遗传算法初始参数;随机产生第一代两栖车辆布列种群编码;解算当代个体适应度,保存最优个体作为精英个体;判断是否达到最大迭代次数或平均适应度达到预期值;所有个体与最差个体适应度的差作为所有个体新适应度;进行遗传选择、交叉和变异,产生新一代种群;精英个体替换新一代种群最差个体;对最后一代种群中的最优个体进行解码,得到车辆布列的最优顺序;利用最低水平线定位算法确定两栖车辆布列位置。

(一)技术领域

本发明是一种基于自适应精英遗传算法的两栖车辆布列优化方法。

(二)背景技术

两栖作战是通过水面舰艇将己方的陆军和空军力量投放至敌对的海岸或者指定的海滩。在非战斗装载模式下,“黄蜂级”两栖攻击舰执行任务时,其装载目标是最大化车辆舱甲板面积利用率。

两栖攻击舰的车辆布列问题的本质是矩形二维排样,属于组合优化问题的一种。布列目的是在有限空间内求解最优排列方式,通常利用智能算法求解近似最优解。随着优化算法的发展,算法的速度和精度等性能得到了很大的提升。将新的优化算法应用于二维排样问题是现今研究的热点。C.Alves提出了基于变领域的搜索算法,解决不规则座椅零件在未加工的皮料内最佳的布局问题。

但是,传统遗传算法的解算时间长,收敛速度慢,有可能产生退化。遗传算法是根据适应度大小对当前个体进行选择,随着算法迭代次数的增加,当前代种群中个体适应度的差值会很小,较为优秀的个体在选择过程中不会占据很大的优势,最终导致解的优秀程度较低。为此,本发明的目的在于提出基于自适应精英遗传算法的两栖车辆布列优化方法。

(三)发明内容

本发明的目的在于提供一种基于自适应精英遗传算法的两栖车辆布列优化方法。

本发明的目的是这样实现的:

(1)获取两栖车辆及布列空间尺寸;

(2)明确两栖车辆布列约束条件;

(3)确定两栖车辆布列目标函数;

(4)设定自适应精英遗传算法初始参数;

(5)随机产生第一代两栖车辆布列种群编码;

(6)解算当代个体适应度,保存最优个体作为精英个体;

(7)判断是否达到最大迭代次数或平均适应度达到预期值,如果是则转到步骤(11),否则转到步骤(8);

(8)所有个体与最差个体适应度的差作为所有个体新适应度;

(9)进行遗传选择、交叉和变异,产生新一代种群;

(10)精英个体替换新一代种群最差个体,转到步骤(6);

(11)对最后一代种群中的最优个体进行解码,得到车辆布列的最优顺序;

(12)利用最低水平线定位算法确定两栖车辆布列位置;

(13)完成两栖车辆布列。

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