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基于遗传算法的机械方案设计系统的研究

近年来，机械计算机辅助设计方面的研究工作主要集中在详细设计中易于数值化的设计任务，并研制出不少有效的软件系统，如有限元分析软件、模拟仿真软件、绘图软件等。而最有创造性的设计工作——方案设计任务，基本上仍然由设计者来完成。机械设计过程一般由方案设计、详细设计、设计评价和再设计等4个阶段组成。方案设计是机械设计的关键环节，方案的好与坏直接影响产品的性能和质量。与详细设计相比，方案设计更注重创造性，因而也就更难用计算机来实现。目前，在机械方案计算机辅助设计方面的研究较少，尚处于初期阶段，较有效的理论模型尚未出现。

方案设计过程可视为一个状态空间中的问题求解搜索过程。这里要解决的主要问题是如何控制搜索。设计问题的状态空间是复杂的，在没有得出其全部或某些局部解的情况下是无法明确地构筑出来的，求解搜索常常是随机变化的。设计问题的求解空间大，盲目搜索将会导致组合爆炸。研究能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，减少搜索空间并自适应地控制搜索过程，从而得到最优解的搜索算法是方案设计问题求解的关键。遗传算法就是这种特别有效的算法。遗传算法按不依赖于问题本身的方法作用在特征串群体上，搜索可能的特征串空间以找到高适应值串，为了指导这个搜索，算法仅用到与在搜索空间中检查过的点相联系的适应值。

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