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将一种全程控制的模糊遗传算法(FGA 算法)引入结构优化设计.区别于一般的标准遗传算法(SGA算法),该算法基于模糊推断机理,可对遗传算法的选择、交叉、变异以及搜索空间的变化进行全程控制.通过2个典型数值多峰函数对FGA算法与SGA算法性能进行了考核和对比,证明该算法在跳出局部最优和搜索效率等方面均有较大改进.将此改进的模糊遗传算法(FGA算法)应用于含整型和离散变量的铆钉连接结构连接效率优化.结果表明:连接效率和优化效率均得到改善.