快速收敛遗传算法在振动控制中的应用

"《一种快速收敛的遗传算法及其应用》是西安交通大学机械工程学院的研究者闫洁、曹秉刚和史维祥共同发表的论文，旨在解决遗传算法在收敛速度和全局收敛性上的矛盾，提出了一种新型的快速收敛遗传算法，即结合‘适应度缩放’与‘有偏外来移民’策略的算法。该算法在柔性结构振动主动控制中的应用显示出了优于传统优化算法的效果，对复杂非线性约束优化问题具有较好的快速收敛性和全局收敛性。通过优化后的作动器/传感器位置和反馈增益，构建的控制系统能够实现有效的减振。该论文的关键字包括遗传算法、快速收敛和主动控制，属于计算机科学与技术分类中的‘计算机软件及计算机应用’领域。" 在遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的优化问题中，一个常见的挑战是算法的收敛速度与全局最优解的寻找之间的平衡。传统遗传算法可能会陷入局部最优，导致收敛速度慢且可能错过全局最优解。这篇论文提出的快速收敛遗传算法，通过对适应度函数进行缩放（Fitness Scaling）和引入“有偏外来移民”（Biased Immigration）策略，试图解决这一问题。 适应度缩放是一种调整适应度函数的方法，目的是使算法在搜索空间中更加均匀地探索，避免因某些个体适应度值过高而导致的早熟收敛。它通过调整每个个体的适应度值，使得种群中的所有个体都有一定的竞争机会，从而增加找到全局最优解的概率。 “有偏外来移民”策略则是在种群迭代过程中，引入具有一定优势的外来个体，这些个体可能来自于其他解决方案或者随机生成，但它们倾向于拥有更好的适应度。这种策略有助于打破原有的种群结构，引入新的遗传多样性，促进算法跳出局部最优，加快收敛速度。 论文将这种改进的遗传算法应用于柔性结构振动主动控制问题。在这一领域，作动器和传感器的位置以及反馈增益的优化至关重要，它们直接影响到控制系统的效果。通过对比传统优化算法，论文证明了所提算法在处理复杂非线性约束优化问题时，不仅能够快速收敛，而且能找到高质量的解决方案。 数字仿真结果显示，优化后的作动器/传感器布局和反馈增益显著提高了系统的减振性能，证明了该快速收敛遗传算法在实际工程问题中的实用价值和有效性。此外，这种方法对其他类似的优化问题也可能具有广泛的适用性，特别是在处理具有复杂约束条件的问题时，能提供一个更高效、更具全局性的优化工具。