改进的遗传算法在同步器优化中的应用

简介

汽车同步器是自动变速器的重要组成部分。对同步器的模拟优化能为同步器的设计生产提供重要的参考。为了获得一个较好的优化效果,提出了一种改进的遗传算法。通过对遗传算法选择过程的标准进行了改进,结合适应度函数与染色体之间差异,形成一种新的适应度函数。该函数同时考虑了选择压力和物种多样性。通过对函数中两个常量的调整,可以使算法在不同情况下可以有不同的偏重。引入两种典型测试函数的分别从高纬度变量和低纬度变量进行试验,分析改进算法中两个影响因子的作用。并与几类遗传算法进行比较,结果表明该改进的遗传算法能更快更稳定的找到较优的解。最后将改进选择策略结合自适应遗传算法对同步器进行优化,证明了该选择策略具有良好的鲁棒性和实效性。