一种遗传算法的优化方法
【专利摘要】本发明公开了一种遗传算法的优化方法，包括：⑴规定算术杂交；⑵边界算子适用于约束优化问题，球杂交；⑶根据进化策略得到高斯变异，高斯变异中一个子代含有两个向量即，与的意义分别是代表空间搜索里某个点和标准差。本发明所述遗传算法的优化方法，可以克服现有技术中可靠性低、操作过程复杂和成本高等缺陷，以实现可靠性高、操作过程简单和成本低的优点。
【专利说明】一种遗传算法的优化方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及土木工程【技术领域】，具体地，涉及一种遗传算法的优化方法。
【背景技术】
[0002] 目前基于振动信号的土木工程损伤识别技术受到国内外广大科研者的认可，由于 信号的获取较容易，通常只需要简单仪器就能获取，并且处理起来比较方便，因此受到了广 泛应用。在结构健康监测方面，损伤识别技术一直都是困扰世界各国工程师的一个难题，而 且是一个必须攻克的核心问题，损伤识别技术直接影响结构健康监测的发展。当前损伤诊 断技术还不太完善，一些识别技术无法很好地识别结构的损伤，也无法很好地评估结构的 运营状态，离实用性还有很长的一段路要走。基于振动信号的损伤识别技术具有广泛的研 宄前景，其现实价值不可估量，它涉及到了很多的理论知识，包括结构动力学理论、随机振 动理论、遗传算法理论、频响函数理论、残余力向量法理论、信息科学理论等一系列科学知 识，同时控制科学与工程、计算机科学与技术、系统论在损伤识别中都有广泛的应用，因此 结构损伤识别技术拥有强大的理论背景。
[0003] 判断土木工程结构是否存在损坏，这是健康监测的第一步，也决定了接下来工作 的方向。确定结构发生损伤后，接下来是要找到损伤发生的具体位置，这是损伤识别技术中 重点要研宄的问题之一，也是研宄的关键和难点问题。知道了具体的损伤位置，然后评估结 构的损伤严重程度，对结构进行健康诊断的目的就是要知道结构损伤的严重程度，它为结 构加固，维修和使用提供了依据，最后对工程结构剩余使用年限进行预测。近100年来结构 健康诊断技术取得了一些重大成绩，20世纪中叶主要以目测来检查识别结构的损伤，刚开 始主要应用于检测桥梁工程的安全。对于海洋平台而言，其损伤监测研宄开始于70年代， 目前国内外取得了一些重要的研宄成果，70年代至今，结构健康诊断技术逐渐趋于完善，知 识工程的应用等把结构损伤识别技术推向了智能化和信息化。虽然结构健康诊断技术逐 渐趋向了信息化和智能化，但人工检测仍然是当前主要的诊断方法，如局部法、目测法等方 法，此类方法不能第一时间发现结构的损伤，具有诸多缺点，因此应用起来具有较大局限。 例如美国姥岛大桥裂纹被发现时已经发展了 3天，因未第一时间发现裂纹而造成了重大经 济损失，而且对于结构的一些隐蔽部位和一些无法接近的部位，人工检测尚无法识别，这也 是其缺陷之一。
[0004] 在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在可靠性低、操作过程复 杂和成本高等缺陷。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种遗传算法的优化方法，以实现可靠性 高、操作过程简单和成本低的优点。
[0006] 为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种遗传算法的优化方法，包括：
[0007] ⑴规定算术杂交为
[0008]xr!=λJX1+λ2χ2 (4-4)
[0009] χ'2=λιΧ2+λ2Χι (4-5)其中Vι、χ'2为子染色体，χρΧ2为父代，根据 入^λ2的限制条件，得到不同的组合类型；
[0010] ⑵边界算子主要适用于约束优化问题，其中球杂交就是边界算子一个主要应用， 通过不同父代（X^Xy·"，χη)与…上）得到子代为（ζι，ζ2，…，zJ
【权利要求】
1. 一种遗传算法的优化方法，其特征在于，包括： ⑴规定算术杂交为
其中X'i、X'2为子染色体，Xl、x2为父代，根据入i、入2的限制条件，得到不同的组合类 型； ⑵边界算子主要适用于约束优化问题，其中球杂交就是边界算子一个主要应用，通过 不同父代（Xi，x2，……）与（yi，y2，…，yn)得到子代为（Zi，z2，…，zn)
式中a为规定范围里一个随机数； 非均勾变异最早是Janilow与Michalewicz设计的，其微调能力使精确度更准确，设x是一已知父代，其内有一基因xk被选中，让其变异操作，那么x的子代X' = (Xl，…，x'k，… ，xn)且X' k的选择为
式中t为遗传代数，对于函数取值区间是[0,y]，A(t，y)随着t不断变大而逐渐变小， 最后收敛于〇 ;A(t,y)表达A(t,y)式为
式里r是个随机数，范围为[0, 1]，T为t的最大值，b主要反映非均匀程度；对于式 (4-8)得到的子代如果不理想，采取降低r来解决； ⑶根据进化策略得到高斯变异，高斯变异中一个子代含有两个向量即（X，〇)，1与〇 的意义分别是代表空间搜索里某个点和标准差；对于子代（X'，〇 '）表示为
式（4-10)中N(0,A〇 '）是独立高斯随机数向量。
【文档编号】G06N3/12GK104484705SQ201410769186
【公开日】2015年4月1日 申请日期:2014年12月12日 优先权日:2014年12月12日
【发明者】邹万杰, 陆国东 申请人:广西科技大学