摘要：为了有效解决组合优化领域的旅行商问题,提出了一种改进的双变量相关的分布估计算法——mimic算法。改进的mimic算法将原有的二进制编码表达方式改为十进制编码,建立了求解旅行商问题的概率模型,描述了搜索空间上旅行路径的分布,以旅行路径的概率分布模型为基础进行随机采样,指导后代种群的产生,实现种群的进化以达到搜索最优旅行路径的目的。仿真实验表明,提出的改进的mimic算法是一种求解TSP问题的有效方法。

摘要：蜗杆传动设计是机械设计中的一种,在各个领域中有着广泛的应用,具有传动比大,工作平稳等优点。但是在制造蜗轮时,往往体积过大,造成有色贵重金属的浪费,为了节约有色贵重金属,将蜗轮齿圈体积最小作为目标函数,构建一个数学模型,对其进行优化。将全局搜索能力强的mimic算法和局部求精能力强的Rosenbrock算法相结合,提出一种新的算法——Rb-mimic算法,将新算法应用在蜗杆蜗轮传动优化中,利用改进后的mimic算法进行优化得到满足性能约束条件的蜗杆头数,蜗轮模数和蜗杆直径系数。优化结果表明,Rb-mimic算法可以快速的对蜗杆传动进行优化设计,与常规优化设计的结果相比,蜗轮齿圈体积减少31%,为蜗杆蜗轮传动优化提出一种新的思路和方法。

摘要：为了提高mimic算法的局部求精能力,将mimic算法与模式搜索法相结合,提出一种改进的mimic算法,并将其应用在悬臂梁优化设计中,通过实验仿真,得到的最优值相比其他算法有了明显提高,为非线性约束优化问题提供了一个新的思路和方法.

摘要：为提高连续域上蚁群算法的寻优性能,降低决策变量之间的相关性,设计一种基于mimic算法和RPCA的连续域上蚁群优化算法.本文首先介绍连续域上的蚁群算法;然后根据一些处理多变量相关性的方法,给出有效相关性的定义;接着提出一种基于mimic算法和RPCA的混合蚁群算法;最后,通过对标准测试函数进行优化求解实验,将所得结果与连续域上的蚁群优化算法相比较,可知该算法在寻优能力和收敛性方面都有明显的提高,是一种有效的优化算法.

摘要：将双变量相关的分布估计算法与微粒群算法结合起来,提出一种新的算法,用于解决机械工程中非线性多约束优化问题.新算法不仅保持了分布估计算法全局搜索能力强的优点,而且结合了微粒群算法局部搜索能力强的优点,还增加了种群的多样性,从而提高了算法的性能.将改进后的算法应用于压力容器和箱型主梁优化设计中,数值试验验证了新算法在处理非线性多约束问题时的有效性,具有很高的工程实用价值.