一種基于鍵合圖和遺傳編程的工程設(shè)計(jì)方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及工程設(shè)計(jì)【技術(shù)領(lǐng)域】，更具體地說(shuō)，涉及一種基于鍵合圖工具和遺傳編程算法對(duì)混合領(lǐng)域系統(tǒng)或各種不同領(lǐng)域系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)化進(jìn)化設(shè)計(jì)的工程設(shè)計(jì)方法，包括以下步驟：指定胚胎物理結(jié)構(gòu)示意圖；用戶輸入；創(chuàng)建遺傳編程樹(shù)的初始種群；個(gè)體分析；進(jìn)化操作；終止判定。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的設(shè)計(jì)方法擴(kuò)展性好、適用范圍廣，效率高、規(guī)范性強(qiáng)、能以自動(dòng)化方式設(shè)計(jì)出滿足設(shè)計(jì)者要求的復(fù)雜工程問(wèn)題。
【專利說(shuō)明】一種基于鍵合圖和遺傳編程的工程設(shè)計(jì)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及工程設(shè)計(jì)【技術(shù)領(lǐng)域】，更具體地說(shuō)，涉及一種基于鍵合圖工具和遺傳編程算法對(duì)混合領(lǐng)域系統(tǒng)或各種不同領(lǐng)域系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)化進(jìn)化設(shè)計(jì)的工程設(shè)計(jì)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在傳統(tǒng)的工程設(shè)計(jì)中，存在著大量約定俗成的模式，設(shè)計(jì)人員根據(jù)經(jīng)驗(yàn)形成產(chǎn)品的初步設(shè)計(jì)方案，然后據(jù)此建立物理樣機(jī)，并對(duì)物理樣機(jī)進(jìn)行分析或試驗(yàn)，以便獲得產(chǎn)品的性能數(shù)據(jù)。如果這些數(shù)據(jù)不能達(dá)到要求，則返回并重新修改設(shè)計(jì)方案，再試制產(chǎn)品，然后再分析或試驗(yàn)，反復(fù)該過(guò)程，直至得到滿足性能要求的產(chǎn)品。當(dāng)然，一旦設(shè)計(jì)的產(chǎn)品比較復(fù)雜，則整個(gè)設(shè)計(jì)周期會(huì)比較長(zhǎng)。占有的資源會(huì)較多，且難以保證設(shè)計(jì)質(zhì)量。
[0003]隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的普及和應(yīng)用的不斷擴(kuò)展，社會(huì)各領(lǐng)域的科技水平得到了大幅度的提升。在機(jī)械工程設(shè)計(jì)方面，出現(xiàn)了一系列新技術(shù)，大大提高了設(shè)計(jì)制造過(guò)程的效率，減低了生產(chǎn)成本，對(duì)推動(dòng)機(jī)械行業(yè)的發(fā)展發(fā)揮了越來(lái)越重要的作用。而同時(shí)隨著市場(chǎng)需求的新變化，使得傳統(tǒng)機(jī)械設(shè)計(jì)制造與生產(chǎn)過(guò)程在很多方面也越來(lái)越無(wú)法滿足現(xiàn)代生產(chǎn)的需要，現(xiàn)代的CAD與CAM、CAPP, PDM等技術(shù)結(jié)合起來(lái)，已經(jīng)大大改變了過(guò)去落后的設(shè)計(jì)制造和生產(chǎn)管理模式。計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，使得設(shè)計(jì)師越來(lái)越關(guān)注自動(dòng)化設(shè)計(jì)，很多科技工作者也致力于利用進(jìn)化方法來(lái)改進(jìn)一些系統(tǒng)的性能，以設(shè)計(jì)出更高效、且應(yīng)用方法更廣的設(shè)計(jì)方法。
[0004]自20世紀(jì)60年代末、70年代初以來(lái)出現(xiàn)了許多基于進(jìn)化算法的計(jì)算設(shè)計(jì)，如基于遺傳編程的自動(dòng)設(shè)計(jì)方法，基于遺傳算法的設(shè)計(jì)等。遺傳編程(Genetic Programming, GP)是利用遺傳算法的進(jìn)化原理來(lái)自動(dòng)進(jìn)化出計(jì)算機(jī)程序的一種開(kāi)放式搜索算法。在1989年美國(guó)斯坦福大學(xué)Koza教授基于遺傳算法提出了遺傳編程的概念并對(duì)其進(jìn)行了深入研究。自20世紀(jì)90年以來(lái)，他利用1000臺(tái)350MHz PC機(jī)自動(dòng)進(jìn)化出30多項(xiàng)模擬電子電路專利。1999年美國(guó)國(guó)家航空航天研究中心的研究員Colombano提出了一種基于遺傳算法的電路自動(dòng)化設(shè)計(jì)，其不足之處就是僅僅允許對(duì)一定數(shù)目的元件進(jìn)行進(jìn)化。2000年英國(guó)瑞丁大學(xué)教授Grimbleby提出了一種基于遺傳算法的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)電路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化的設(shè)計(jì)。2004年國(guó)際遺傳與進(jìn)化計(jì)算國(guó)際會(huì)議頒發(fā)了首屆全球挑戰(zhàn)人類設(shè)計(jì)錦標(biāo)賽，獲獎(jiǎng)成果包括利用遺傳編程實(shí)現(xiàn)的量子電路設(shè)計(jì)、美國(guó)航天宇航局(NSNA)進(jìn)化出的性能優(yōu)異外形奇特的衛(wèi)星天線、康奈爾大學(xué)Lipson進(jìn)化出能夠?qū)崿F(xiàn)直線運(yùn)動(dòng)的連桿結(jié)構(gòu)、美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)化出了特殊的電子電路。
[0005]然而，現(xiàn)代產(chǎn)品設(shè)計(jì)往往是一個(gè)多領(lǐng)域、多學(xué)科設(shè)計(jì)的過(guò)程。一個(gè)多領(lǐng)域的工程系統(tǒng)(如機(jī)電系統(tǒng))設(shè)計(jì)，不同于單一領(lǐng)域的系統(tǒng)(如電路、機(jī)械、液壓系統(tǒng))設(shè)計(jì)，它需要整合不同領(lǐng)域的特征來(lái)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的行為。雖然進(jìn)化設(shè)計(jì)方法在設(shè)計(jì)周期、設(shè)計(jì)方案性能上比傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法更加具有優(yōu)勢(shì)，但是，這些基于進(jìn)化算法的自動(dòng)設(shè)計(jì)也存在不足:主要用于單一領(lǐng)域系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，如模擬電路設(shè)計(jì)；且在設(shè)計(jì)過(guò)程中，為滿足設(shè)計(jì)的要求，它們需要占用大量的計(jì)算資源和耗費(fèi)大量的計(jì)算時(shí)間。[0006]綜上所述，目前傳統(tǒng)工程設(shè)計(jì)和已有的進(jìn)化算法設(shè)計(jì)依然存在許多不足:在傳統(tǒng)工程設(shè)計(jì)中存在設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)，通用性差、人力成本高、設(shè)計(jì)效率低以及產(chǎn)品性能低等問(wèn)題；
在現(xiàn)有進(jìn)化算法設(shè)計(jì)中存在設(shè)計(jì)領(lǐng)域單一化、進(jìn)化時(shí)間長(zhǎng)、占用計(jì)算資源量大、目標(biāo)搜索能力不足，搜索目標(biāo)值常常陷于局部最優(yōu)值等缺點(diǎn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的目的在于針對(duì)傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法和現(xiàn)有進(jìn)化算法設(shè)計(jì)中存在的以上不足，提供一種基于鍵合圖和遺傳編程的工程設(shè)計(jì)方法，結(jié)合了鍵合圖工具和遺傳編程算法的優(yōu)點(diǎn)，能對(duì)各種不同領(lǐng)域系統(tǒng)或混合領(lǐng)域動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)化工程設(shè)計(jì)，達(dá)到解放人力、提高效率、規(guī)范化設(shè)計(jì)的效果。
[0008]為了實(shí)現(xiàn)上述的目的，采用如下的技術(shù)方案:一種基于鍵合圖和遺傳編程的工程設(shè)計(jì)方法，結(jié)合鍵合圖工具和遺傳編程進(jìn)化算法的優(yōu)點(diǎn)來(lái)對(duì)不同領(lǐng)域系統(tǒng)或混合領(lǐng)域系統(tǒng)，以自動(dòng)化方式進(jìn)行設(shè)計(jì)的方法，是對(duì)鍵合圖解析和遺傳算子的操作進(jìn)行循環(huán)直至滿足終止條件，進(jìn)而對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行物理實(shí)現(xiàn)的過(guò)程。不同領(lǐng)域或混合領(lǐng)域包括機(jī)械、電氣、液壓、氣動(dòng)、熱力學(xué)領(lǐng)域或由這些領(lǐng)域組成的混合領(lǐng)域。本方法包括以下步驟:
a.指定胚胎物理結(jié)構(gòu)不意圖；
b.用戶輸入:根據(jù)胚胎物理結(jié)構(gòu)示意圖指定胚胎的鍵合圖模型，輸入遺傳編程運(yùn)行參數(shù)和定義適應(yīng)度函數(shù)Fitness (X)或目標(biāo)函數(shù)f (X)，所述胚胎鍵合圖模型指定一個(gè)或多個(gè)允許執(zhí)行插入或者增加或者替換操作的可生長(zhǎng)點(diǎn)；
c.創(chuàng)建遺傳編程樹(shù)的初始種群:根據(jù)用戶指定的胚胎鍵合圖模型和輸入的遺傳編程運(yùn)行參數(shù)，隨機(jī)創(chuàng)建初始的遺傳編程樹(shù)種群；
d.個(gè)體分析:對(duì)所產(chǎn)生種群中的每個(gè)個(gè)體進(jìn)行鍵合圖解析和適應(yīng)度值的求解與比較；
e.進(jìn)化操作:首先對(duì)種群進(jìn)行評(píng)價(jià)，然后對(duì)種群依據(jù)分等級(jí)公平競(jìng)爭(zhēng)模型進(jìn)行分級(jí)，并選擇適應(yīng)度值大的個(gè)體利用交叉算子和變異算子進(jìn)行遺傳操作，產(chǎn)生新一代種群；
f.終止判定:如果第t+Ι次迭代得到的最好個(gè)體的適應(yīng)度值達(dá)到了設(shè)計(jì)者的要求或t超過(guò)了設(shè)計(jì)的最大迭代次數(shù)tmax，則輸出最優(yōu)個(gè)體的鍵合圖模型并對(duì)其進(jìn)行最終的物理實(shí)現(xiàn)，否則t加I并返回步驟d。物理實(shí)現(xiàn)過(guò)程是用物理元件將最優(yōu)個(gè)體的鍵合圖模型表示成結(jié)構(gòu)圖的過(guò)程。
[0009]所述步驟a中胚胎物理結(jié)構(gòu)示意圖在設(shè)計(jì)過(guò)程中是不會(huì)變化的，所述結(jié)構(gòu)示意圖中包括所有的外部輸入，通常是隨時(shí)間變化的勢(shì)源和流源，還包括評(píng)價(jià)適應(yīng)度值所需的所有輸出。
[0010]所述步驟b中遺傳編程運(yùn)行參數(shù)包括群體大小、遺傳編程樹(shù)的最大深度、最大節(jié)點(diǎn)數(shù)Nd、最大迭代次數(shù)tmax、初始種群的t = O、初始種群規(guī)模、初始種群遺傳編程樹(shù)的初始深度、選擇方法、交叉概率P?、變異概率Pm。
[0011]所述步驟d中鍵合圖解析包括對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行因果分析和系統(tǒng)的狀態(tài)方程分析，以便求解個(gè)體的適應(yīng)度值。
[0012]所述步驟e中分等級(jí)公平競(jìng)爭(zhēng)模型按照個(gè)體的適應(yīng)度水平將它們分成不同的等級(jí)，適應(yīng)度高的個(gè)體分入高等級(jí)，適應(yīng)度低的個(gè)體分入低等級(jí)，適應(yīng)度居中的個(gè)體分入到中間等級(jí)，并暫存于各等級(jí)的錄入緩沖區(qū)。[0013]所述外部輸入包括電壓、電流、壓力、速率、壓強(qiáng)。
[0014]所述輸出包括電壓通過(guò)一個(gè)給定負(fù)載時(shí)的阻抗、通過(guò)管道的流速、電容、電感、阻尼。
[0015]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是:
1、充分利用了鍵合圖的優(yōu)點(diǎn)，用鍵合圖來(lái)對(duì)不同領(lǐng)域系統(tǒng)或混合領(lǐng)域系統(tǒng)進(jìn)行建模，對(duì)單一領(lǐng)域的系統(tǒng)進(jìn)行擴(kuò)展，從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的工程設(shè)計(jì)；
2、在遺傳操作之前，利用分等級(jí)公平競(jìng)爭(zhēng)模型對(duì)種群按照適應(yīng)度值的不同分為不同的等級(jí)，然后對(duì)不同等級(jí)的群體進(jìn)行并行的選擇、交叉和變異操作，對(duì)進(jìn)化后的種群再進(jìn)行適應(yīng)度值評(píng)價(jià)，又分等級(jí)進(jìn)行遺傳操作，這樣的反復(fù)過(guò)程，使算法維持了種群多樣性和公平競(jìng)爭(zhēng)的規(guī)律，并保證了長(zhǎng)久的最優(yōu)解搜索，而不會(huì)出現(xiàn)早熟的現(xiàn)象；
3、結(jié)合鍵合圖和遺傳編程進(jìn)化算法的優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)對(duì)候選設(shè)計(jì)進(jìn)行鍵合圖解析，舍棄掉一些適應(yīng)度值低的個(gè)體，從而也能改善遺傳編程的搜索能力，并減少由于遺傳編程的無(wú)限擴(kuò)展能力所耗費(fèi)的大量的計(jì)算資源和時(shí)間。
[0016]綜上所述，本發(fā)明的設(shè)計(jì)方法擴(kuò)展性好、適用范圍廣，效率高、規(guī)范性強(qiáng)、能以自動(dòng)化方式設(shè)計(jì)出滿足設(shè)計(jì)者要求的復(fù)雜工程問(wèn)題。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0017]圖1是本發(fā)明的設(shè)計(jì)流程圖；
圖2 Ca)是高通濾波器設(shè)計(jì)所指定的胚胎電路圖；
圖2 (b)是高通濾波器設(shè)計(jì)所指定的胚胎鍵合圖模型；
圖3 Ca)是遺傳編程中add_R操作算子的鍵合圖；
圖3 (b)是遺傳編程中add_R操作算子的GP樹(shù)；
圖4 (a)是遺傳編程中insert_J0操作算子的鍵合圖；
圖4 (b)是遺傳編程中insert_J0操作算子的GP樹(shù)；
圖5是遺傳編程的分等級(jí)公平競(jìng)爭(zhēng)(HFC)模型的組織結(jié)構(gòu)示意圖；
圖6 (a)是遺傳編程中應(yīng)用于表示為GP樹(shù)的程序部分的交叉算子示意圖；
圖6 (b)是遺傳編程中應(yīng)用于表示為GP樹(shù)的程序部分的變異算子示意圖；
圖7是迭代運(yùn)行10次所進(jìn)化出來(lái)的最優(yōu)高通濾波器的頻域響應(yīng)曲線；
圖8是最終設(shè)計(jì)出來(lái)的高通濾波器的頻域響應(yīng)曲線；
圖9是高通濾波器設(shè)計(jì)過(guò)程中適應(yīng)度值的變化曲線；
圖10是所設(shè)計(jì)出的高通濾波器鍵合圖；
圖11是所設(shè)計(jì)出的高通濾波器電路圖。
【具體實(shí)施方式】
[0018]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的描述。
本發(fā)明的設(shè)計(jì)流程如圖1所示，以一個(gè)高通濾波器的設(shè)計(jì)問(wèn)題為例，該問(wèn)題屬于電路領(lǐng)域，而本發(fā)明的設(shè)計(jì)方法不僅限于電路領(lǐng)域。
[0019]a.指定高通濾波器的一個(gè)胚胎物理模型，如圖2 (a)所示的胚胎電路圖。圖中雙點(diǎn)劃線表示可進(jìn)行擴(kuò)展的生長(zhǎng)點(diǎn)，外部輸入電源Us和負(fù)載Rs、Rl在后續(xù)設(shè)計(jì)中是不會(huì)發(fā)生變化的。
[0020]b.用戶輸入:根據(jù)胚胎物理模型指定胚胎的鍵合圖模型，如圖2 (b)所示的胚胎鍵合圖模型。圖中指定了三個(gè)用虛框標(biāo)識(shí)的可生長(zhǎng)點(diǎn)，可以對(duì)生長(zhǎng)點(diǎn)進(jìn)行插入操作(如insert_J0 或 insert_Jl )、增加操作(如 add_C、add_I 或 add_R)或替換操作(如 replace_C、replace_I或replace_R)等進(jìn)化操作。具體的部分操作,形如圖3 (a)、3 (b)所示的add_R操作算子和圖4 (a)、4 (b)所示insert_J0操作算子。
[0021]輸入的遺傳編程運(yùn)行參數(shù)有:
最大迭代次數(shù)tmax=100 ；
初始種群的t = O ;
群體大小:整體種群規(guī)模Np = 3900，子種群數(shù)η = 13，各子群體中個(gè)體數(shù)為Νρ/η =300，遺傳編程分等級(jí)公平競(jìng)爭(zhēng)模型中分兩個(gè)等級(jí)，每個(gè)等級(jí)中的錄入緩沖區(qū)中最多存放2500個(gè)個(gè)體；
初始種群的大小為1/4 (half_and_half )種群規(guī)模；
初始種群遺傳編程樹(shù)的初始深度為4~6層；
個(gè)體的最大深度為50層；
個(gè)體最大節(jié)點(diǎn)數(shù)Nd = 5000 ；
選擇操作的方法為聯(lián)賽選擇法(Tournament)，聯(lián)賽規(guī)模為7 ；
交叉概率P? = 0.9 ；`
變異概率Pm = 0.3。
[0022]適應(yīng)度的定義如下:在設(shè)計(jì)目標(biāo)頻段，均勻選取100個(gè)采樣點(diǎn)，這里目標(biāo)截止頻率為1000Hz。對(duì)所有采樣點(diǎn)，比較候選鍵合圖的頻域響應(yīng)幅值與目標(biāo)頻域響應(yīng)幅值，計(jì)算其差值并求和作為原始適應(yīng)度值Fitnessraw，而本實(shí)施例中應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)適應(yīng)度值函數(shù):
Fitness (filter) = 100/ (100+Fitnessraw),
其中，F(xiàn)itnessraw = Σ error, Σ error為所有采樣點(diǎn)處,候選鍵合圖的頻域響應(yīng)幅值與目標(biāo)頻域響應(yīng)幅值之差的和。
[0023]c.創(chuàng)建遺傳編程樹(shù)(GP樹(shù))的初始種群:根據(jù)用戶指定的胚胎鍵合圖模型和輸入的遺傳編程運(yùn)行參數(shù)，隨機(jī)創(chuàng)建初始的GP樹(shù)種群。
[0024]d.個(gè)體分析:對(duì)所產(chǎn)生種群中的每個(gè)個(gè)體(GP樹(shù))進(jìn)行鍵合圖解析和適應(yīng)度值的求解與比較，其中鍵合圖解析包括因果關(guān)系分析和狀態(tài)方程分析，以便于個(gè)體適應(yīng)度值的求解。
[0025]e.進(jìn)化操作:通過(guò)步驟d對(duì)種群個(gè)體適應(yīng)度值進(jìn)行比較后，對(duì)種群依據(jù)分等級(jí)公平競(jìng)爭(zhēng)模型進(jìn)行分級(jí)，并選擇適應(yīng)度值大的個(gè)體利用交叉算子和變異算子進(jìn)行遺傳操作。其中分等級(jí)公平競(jìng)爭(zhēng)模型的組織結(jié)構(gòu)如圖5所示，按照個(gè)體的適應(yīng)度水平將它們分成不同的等級(jí)，適應(yīng)度高的個(gè)體分入高等級(jí)，適應(yīng)度低的個(gè)體分入低等級(jí)，適應(yīng)度居中的個(gè)體分入到中間等級(jí)，并暫存于各等級(jí)的錄入緩沖區(qū)。不同等級(jí)是由適應(yīng)度閾值決定，每個(gè)等級(jí)都有一個(gè)錄限閾值(ADT)用于決定個(gè)體的輸入或輸出。這里，子種群數(shù)η = 13，各子群體中個(gè)體數(shù)為Νρ/η = 300，分為兩個(gè)等級(jí)，錄入緩沖區(qū)中最大可存放個(gè)體數(shù)為2500。
[0026]在每個(gè)子種群中選擇適應(yīng)度值大的個(gè)體按交叉概率和變異概率進(jìn)行交叉和變異操作生成新一代種群。其中遺傳編程中GP樹(shù)的程序部分的交叉和變異操作如圖6 (a)、6(b)所示。
[0027]f.終止判定:如果第t+Ι次迭代得到的最好個(gè)體的適應(yīng)度值達(dá)到了設(shè)計(jì)者的要求或t超過(guò)了設(shè)計(jì)的最大迭代次數(shù)tmax，則輸出最優(yōu)個(gè)體并對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行最終的物理實(shí)現(xiàn)，否則t加I并返回步驟d。這里物理實(shí)現(xiàn)過(guò)程就是用物理元件將最優(yōu)個(gè)體的鍵合圖模型表示成結(jié)構(gòu)圖的過(guò)程，而便于后續(xù)的產(chǎn)品制造。
[0028]圖7是迭代運(yùn)行10次所進(jìn)化出來(lái)的最優(yōu)高通濾波器的頻域響應(yīng)曲線，圖8是最終設(shè)計(jì)出來(lái)的最優(yōu)高通濾波器的頻域響應(yīng)曲線。比較圖7和圖8能看出通過(guò)本發(fā)明設(shè)計(jì)出來(lái)的高通濾波器具有很好的性能，達(dá)到了設(shè)計(jì)要求。
[0029]圖9是高通濾波器設(shè)計(jì)過(guò)程中適應(yīng)度值的變化曲線。從圖中看出通過(guò)本發(fā)明設(shè)計(jì)出的高通濾波器的適應(yīng)度值達(dá)到了 0.99以上，且在迭代到70代左右得到的適應(yīng)度值達(dá)到了 0.98以上，可知本發(fā)明能高效地設(shè)計(jì)出高通濾波器。
[0030]在設(shè)計(jì)過(guò)程中，所設(shè)計(jì)出的滿足設(shè)計(jì)要求的最優(yōu)高通濾波器的鍵合圖模型如圖10所示。其物理實(shí)現(xiàn)所得到的高通濾波器電路圖如圖11所示，圖中標(biāo)出了個(gè)各物理元件的參數(shù)。
[0031]以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)例。應(yīng)當(dāng)指出對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)員來(lái)說(shuō)，在本發(fā)明所提供的技術(shù)啟示下，還可以做出其它等同變型或改進(jìn)，也應(yīng)當(dāng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種基于鍵合圖和遺傳編程的工程設(shè)計(jì)方法，其特征在于，包括以下步驟: a.指定胚胎物理結(jié)構(gòu)不意圖； b.用戶輸入:根據(jù)胚胎物理結(jié)構(gòu)示意圖指定胚胎的鍵合圖模型，輸入遺傳編程運(yùn)行參數(shù)和定義適應(yīng)度函數(shù)Fitness (X)或目標(biāo)函數(shù)f (X)，所述胚胎鍵合圖模型指定一個(gè)或多個(gè)允許執(zhí)行插入或者增加或者替換操作的可生長(zhǎng)點(diǎn)； c.創(chuàng)建遺傳編程樹(shù)的初始種群:根據(jù)用戶指定的胚胎鍵合圖模型和輸入的遺傳編程運(yùn)行參數(shù)，隨機(jī)創(chuàng)建初始的遺傳編程樹(shù)種群； d.個(gè)體分析:對(duì)所產(chǎn)生種群中的每個(gè)個(gè)體進(jìn)行鍵合圖解析和適應(yīng)度值的求解與比較； e.進(jìn)化操作:首先對(duì)種群進(jìn)行評(píng)價(jià)，然后對(duì)種群依據(jù)分等級(jí)公平競(jìng)爭(zhēng)模型進(jìn)行分級(jí)，并選擇適應(yīng)度值大的個(gè)體利用交叉算子和變異算子進(jìn)行遺傳操作，產(chǎn)生新一代種群； f.終止判定:如果第t+Ι次迭代得到的最好個(gè)體的適應(yīng)度值達(dá)到了設(shè)計(jì)者的要求或t超過(guò)了設(shè)計(jì)的最大迭代次數(shù)tmax，則輸出最優(yōu)個(gè)體的鍵合圖模型并對(duì)其進(jìn)行最終的物理實(shí)現(xiàn)，否則t加I并返回步驟d。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工程設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述步驟a中胚胎物理結(jié)構(gòu)示意圖在設(shè)計(jì)過(guò)程中是不會(huì)變化的，所述結(jié)構(gòu)示意圖中包括所有的外部輸入，外部輸入為隨時(shí)間變化的勢(shì)源和流源，所述結(jié)構(gòu)示意圖還包括評(píng)價(jià)適應(yīng)度值所需的所有輸出。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工程設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述步驟b中遺傳編程運(yùn)行參數(shù)包括群體大小、遺傳編程樹(shù)的最大深度、最大節(jié)點(diǎn)數(shù)Nd、最大迭代次數(shù)tmax、初始種群的t =O、初始種群規(guī)模、初始種群遺傳編程樹(shù)的初始深度、選擇方法、交叉概率P?、變異概率Pm。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工程設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述步驟d中鍵合圖解析包括對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行因果分析和系統(tǒng)的狀態(tài)方程分析，以便求解個(gè)體的適應(yīng)度值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工程設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述步驟e中分等級(jí)公平競(jìng)爭(zhēng)模型按照個(gè)體的適應(yīng)度水平將它們分成不同的等級(jí)，適應(yīng)度高的個(gè)體分入高等級(jí)，適應(yīng)度低的個(gè)體分入低等級(jí)，適應(yīng)度居中的個(gè)體分入到中間等級(jí)，并暫存于各等級(jí)的錄入緩沖區(qū)。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的工程設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述外部輸入包括電壓、電流、壓力、速率、壓強(qiáng)。
7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的工程設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述輸出包括電壓通過(guò)一個(gè)給定負(fù)載時(shí)的阻抗、通過(guò)管道的流速、電容、電感、阻尼。
【文檔編號(hào)】G06F17/50GK103886140SQ201410078663
【公開(kāi)日】2014年6月25日 申請(qǐng)日期:2014年3月5日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月5日
【發(fā)明者】范衠, 朱貴杰, 謝淑香, 王晟, 劉進(jìn)超, 王攀, 李文姬, 林惠標(biāo), 李芳 , 容毅標(biāo), 左右祥 申請(qǐng)人:汕頭大學(xué)