[发明专利]一种基于遗传算法计算汽车试验场路况循环数的方法

摘要

本发明提供了一种基于遗传算法计算汽车试验场路况循环数的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采用随机赋值的方式得到初始种群，将该初始种群作为父代种群，设定初始进化次数t＝0；步骤2，对父代种群进行当量计算得到试验场损伤Ysi；步骤3，计算得到目标函数；步骤4，计算父代种群中每个循环数的相对适应度；步骤5，进行遗传算子操作得到子代种群，同时设定进化次数t＝t+1；步骤6，若子代种群不满足收敛条件或进化次数小于最大进化次数，则令子代种群替代父代种群，回到步骤2，若子代种群满足收敛条件且进化次数大于等于最大进化次数，则将子代种群作为目的种群输出；步骤7，从目的种群中挑选目标函数的值最小的循环数作为结果输出。

主权项

一种基于遗传算法计算汽车试验场路况循环数的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采用随机赋值的方式产生k个循环数作为初始染色体，该k个所述循环数的集合为初始种群p(t)＝[β1,β2,…,βk]，将该初始种群p(t)作为父代种群，设定初始进化次数t＝0；步骤2，根据下式(1)对所述父代种群进行当量计算得到试验场损伤Ysi，Σi=1,j=1k[Xij][βi]=[Yi]---(1)]]>式(1)中，Xij表示通道i在道路类型j上的损伤，Yi表示通道i的目标损伤，βi表示道路i的循环次数；步骤3，根据式(2)，计算得到目标函数F(βi)，F(βi)＝|Ysi‑Yi|  (2)式(2)中，Ysi为试验场损伤，Yi表示通道i的目标损伤；步骤4，根据下式(3)计算所述父代种群中每个所述循环数的相对适应度，p＝F(βi)/∑F(βi)  (3)式(3)中，F(βi)为目标函数，∑F(βi)为所述父代种群中所有循环数的适应度的总和；步骤5，对所述父代种群进行相应的遗传算子操作，得到子代种群，同时设定进化次数t＝t+1；步骤6，若所述子代种群不满足所述收敛条件或进化次数小于最大进化次数，则令所述子代种群替代所述父代种群，回到所述步骤2，若所述子代种群满足所述收敛条件且进化次数大于等于最大进化次数，则将所述子代种群作为目的种群输出；步骤7，从所述目的种群中挑选所述目标函数的值最小的循环数作为结果输出。