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《北京工业大学》 2004年
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经验遗传算法及其应用研究

韩玲  
【摘要】:摘 要 遗传算法是近些年来发展比较完善的一种全局寻优方法,鲁棒性能好,适用 性强、精度高,尤其适用于损伤指标常常对损伤敏感性差、观测数据噪声大的土 木工程结构的反演分析。对于复杂大自由度系统的反演分析,遗传算法计算量巨 大,关键在于进化计算中包含大量正演分析。减少反演分析中的正演计算次数, 是扩大遗传算法使用范围的有效途径。 神经网络由于其大规模并行处理、容错性、自组织、自适应能力和联想功能 强的特点,已成为解决很多问题的重要手段,广泛应用于各工程领域。本文提出 将神经元网络模型用于遗传进化中适应度函数的预测,实现了遗传代内算法的并 行性。本文将此算法称为经验遗传算法。六个经典算例表明:本文提出的经验遗 传算法计算效率高,大大减少了正演计算工作量,对大型复杂问题的反演分析有 重要的意义。 损伤识别指标的确定是结构健康监测的关键,通过研究分析及比较,本文选 择柔度矩阵作为损伤识别的指标,提出将经验遗传算法应用于高架桥结构损伤识 别的思路。
【学位授予单位】:北京工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TU311.4

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