多目标遗传算法和有限元相结合程序的计算步骤(伪代码)
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步骤1:编码。遗传算法在进行搜索之前,将变量编成一个定长的编码——用二进制字符串来表示,这些字符串的不同组合,
便构成了搜索空间不同的搜索点。
步骤2:产生初始群体。随机产生N个字符串,每个字符串代表一个个体。
步骤3:按目标函数的个数分割子群体,对每个子群体进行如下操作:
1)计算目标函数值(此步调用ANSYs有限元程序,将ANSYS有限元程序得到的后处理结果传给MATLAB程序作为目标函数值);
2)计算每个个体的适应度,本文中采用线性排序法和选择压差为2估算适应度;
3)用随机遍历抽样方法在每个子种群中选择个体。
步骤4:将每个子种群中选择出的个体进行合并。
步骤5:交叉操作。本文中采用的是单点交叉操作。
步骤6:变异。对个体按给定的概率进行变异,形成新一代群体。
步骤7:将步骤6产生的个体合重复进行步骤3~ 步骤6的操作,直至完成规定的遗传迭代总次数。
参考文献:
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- 多目标遗传算法和有限元相结合程序的计算步骤(伪代码)
- 有限元算法-4:有限元代码(由Shell63,Solid45,Fluid30组合在一起形成的耦合程序)
- 多目标遗传算法研究
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- 多目标遗传算法优化
- 多目标遗传算法NSGA
- 【搞搞算法】多目标遗传算法NSGA-II的C语言代码使用手册
- 遗传算法与多目标遗传算法
- 学习-基于遗传算法的多目标优化算法
- C++实现多目标遗传算法(0/1背包问题)
- 遗传算法与SVM相结合的特征选择方法
- N皇后——回溯法、遗传算法、CSP最小冲突法(提供伪代码和C++源代码)
- 【建模必备】遗传算法的基本原理与步骤(选择)
- 【建模必备】遗传算法的基本原理与步骤(交叉)
- 【建模必备】遗传算法的基本原理与步骤(变异)
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