遗传编程与机电系统创新设计PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1研究背景 1

1.2相关概念与基础知识 2

1.2.1机电系统 2

1.2.2机电控制系统 7

1.2.3微机电系统（MEMS） 14

1.3机电系统设计方法与建模技术 15

1.3.1机电系统设计方法 16

1.3.2机电系统建模方法 20

1.3.3新兴前沿设计理论与方法 23

1.3.4计算机辅助设计软件 28

1.4计算设计 34

1.4.1进化算法 34

1.4.2进化设计 35

1.4.3进化设计的发展趋势 36

参考文献 37

第2章 进化算法 40

2.1基于达尔文进化论的进化算法 40

2.2遗传算法 41

2.2.1历史背景与研究现状 41

2.2.2遗传算法的基本结构 43

2.2.3遗传算法的数学机理 49

2.2.4遗传算法与优化问题 57

2.2.5小结 59

2.3遗传编程 60

2.3.1研究现状与应用领域 60

2.3.2遗传编程的基本概念 62

2.3.3算法的表示方式与主体流程 67

2.3.4小结 71

2.4进化策略和进化规划 73

2.4.1进化策略 73

2.4.2进化规划 75

参考文献 77

第3章 可持续遗传算法 82

3.1基于分等级搜索的可持续遗传算法 82

3.1.1标准遗传算法及其缺陷 82

3.1.2HFC层次化可持续进化模型 83

3.1.3验证实例 89

3.2可持续Pareto遗传算法 91

3.2.1Pareto最优性概念 93

3.2.2SPGA的算法结构 93

3.2.3种群多样度维持技术与适应度值辩识算法 94

3.2.4实验与结果分析 97

3.3基于相对适应策略与自适应学习算子的可持续遗传算法 100

3.3.1自适应学习算法及分析 101

3.3.2相对适应策略 101

3.3.3冗余繁殖算子 102

3.3.4SGA流程 103

3.3.5实验与分析 104

3.3.6小结 105

参考文献 105

第4章 基于HFC的可持续性遗传编程 108

4.1改进标准HFC算法的动机与设计原理 108

4.2基于遗传编程的结构参数混合进化算法 110

4.3遗传编程结构参数混合优化方法 111

4.3.1在进化中拓扑搜索和参数搜索的平衡 111

4.3.2适应度共享方法 114

4.4基于遗传编程的HFC算法 117

4.4.1静态的HFC算法 117

4.4.2自适应性输入阈值的HFC算法 118

4.4.3自适应性移动结构的HFC算法 119

4.5算法实现及实例 120

4.5.1SHFC与HFC-ADM算法实现 120

4.5.2HFC-ATP算法实现 122

4.5.3三种HFC算法实例对比分析 123

4.5.4算法源代码 128

参考文献 136

第5章 基于分等级搜索的可持续模拟退火算法 138

5.1模拟退火算法概述 138

5.1.1标准的模拟退火算法 138

5.1.2并行模拟退火算法 140

5.1.3自适应模拟退火算法 141

5.1.4混合模拟退火算法 142

5.1.5模拟退火算法的发展趋势 143

5.2基于HFC模型的可持续模拟退火算法 143

5.2.1标准模拟退火算法及其缺陷 144

5.2.2改进标准模拟退火算法的基本思路 145

5.2.3HFCSA算法实例1 148

5.2.4HFCSA算法实例2 151

5.3基于遗传编程的HFCSA算法 155

5.3.1对比实验 155

5.3.2基于GP-HFCSA的滤波器设计 158

5.4HFCSA、GP-HFCSA算法实现源代码 163

参考文献 175

第6章 基于功率键合图的机电系统建模与仿真 178

6.1键合图基本理论 178

6.1.1键合图常用术语 178

6.1.2基本键合图元 179

6.1.3键合图的增广 182

6.1.4键合图的变换和简化 185

6.2系统功率键合图建模 187

6.2.1简单电系统建模 187

6.2.2简单机械系统建模 193

6.3基于键合图的机电系统模块化建模 199

6.3.1各子系统键合图模型及数学模型 199

6.3.2子系统模型集成 207

6.4键合图仿真 208

6.4.1键合图仿真软件20-sim的功能和特点 208

6.4.2应用20-sim仿真 210

参考文献 214

第7章 基于键合图和遗传编程的进化设计 215

7.1基于键合图的进化设计基本方法 215

7.1.1进化种群个体的生成 216

7.1.2胚胎键合图的设定 216

7.1.3GP函数集拓扑操作算子的设计 217

7.1.4设计方案的交叉变异操作 220

7.1.5适应度值评价 220

7.1.6选择操作 221

7.1.7早熟收敛问题 221

7.1.8总体设计流程 221

7.2进化设计高级方法 224

7.2.1进化设计中的表示问题 224

7.2.2三种基于键合图的动态系统进化设计方法 225

7.2.3基准问题与试验 230

参考文献 236

第8章 基于Open BEAGLE的GP程序设计 238

8.1概述 238

8.1.10pen BEAGLE简介 238

8.1.20pen BEAGLE C+++命名惯例 240

8.2Open BEAGLE的面向对象基础 241

8.2.1对象 241

8.2.2智能指针 242

8.2.3分配算子 244

8.2.4数据结构 245

8.2.5XML输入/输出 247

8.2.6对象的包装 248

8.2.7异常 249

8.2.8小结 249

8.3进化计算EC框架 250

8.3.1种群和统计数据 250

8.3.2内部体系 253

8.3.3算子与进化器 254

8.3.4生长树模式 256

8.4体系组成元素 257

8.4.1评价运算符 257

8.4.2终止运算符 258

8.4.3标准的Open BEAGLE算子库成员 258

8.4.4GP基因型 262

8.4.5GP基本操作集合 263

8.4.6GP原始库 264

8.5Open BEAGLE的应用指南与典型GP程序 265

8.5.1概述 266

8.5.2创建一个进化系统 268

8.5.3运用寄存器 269

8.5.4定制进化算法 272

8.5.5典型GP程序 276

参考文献 280

第9章 模拟电路进化设计实例 283

9.1问题描述 283

9.2Philbrick电路进化设计 285

9.2.1RC电路进化设计 285

9.2.2对Philbrick电路的再创新 288

9.3模拟滤波器进化设计 292

9.3.1基本方法 292

9.3.2键合图结构 292

9.3.3结合键合图和遗传编程 293

9.3.4算法设计及对比分析 295

9.3.5滤波器进化设计结果 298

9.4Dymola7.0软件与电路仿真 302

9.4.1Dymola7.0软件 302

9.4.2使用与仿真 305

参考文献 310

第10章 减振器进化设计实例 311

10.1概述 311

10.2相关工作 311

10.3结合键合图和遗传编程的机械减振器 312

10.3.1问题定义 312

10.3.2使用键合图和遗传编程进化动力系统：GPBG框架 314

10.3.3进化减振器 316

10.4实验与结果 317

10.4.1实验设置 318

10.4.2实验结果 318

10.5结论 320

参考文献 320

第11章 微电子机械系统的进化设计 323

11.1MEMS设计概述 323

11.2MEMS设计的主要研究课题 324

11.3基于分等级的MEMS设计方法 326

11.4MEMS系统级设计 326

11.4.1键合图 327

11.4.2键合图设计与遗传编程的组合 328

11.4.3滤波器的拓扑结构 330

11.4.4函数集实现 330

11.4.5胚胎设计 334

11.4.6适应度函数 334

11.4.7实验设置 335

11.4.8实验结果 335

11.5物理级设计 338

11.5.1优化设计问题简述 338

11.5.2运用GA解决最优化问题 340

11.6结论 342

参考文献 343

结束语 345

后记 346