田口方法实战技术
田口方法是一种在产品开发和产品设计早起阶段防止质量问题的技术，是一种新颖、科学、有效的质量工程优化设计方法。田口方法以最迅速、最经济的试验方法直交表），使系统在不增加成本情况下，突破设计瓶颈或改善生产制造流程，应用于技术开发、产品开发，能发挥立即有效的成果。前言前言当下竞争国际化与需求多样化的制造业,其产品寿命周期日益缩短,制造厂家惟有用极短的研发周期源源不断地推出新产品,才能在市场上占据有利地位,否则就有失去审场份额的危杌。因为无论多妤的产品,错过了上市时机就可能变得一钱不值!然而即使研发人员加班加点也无济于事,似乎缩短研发周期的潜力已经被挖尽了。事实上只有不断改革“研发方法”才能解决根本问题。田口方法( Taguchi Methods)作为一种非常实用的技术开发、制程改善工具,协助企业快速找出制程环境的最适生产条件,并有效节省产品设计开发时间,而广受研究单位、生产、制程部门的欢迎与肯定。在日本的电子、汽车等行业,应用田口方法被认为是“天经地义的事”。近几年风靡仝球企业的6设计,实际上就是以田口方法为核心的设计,6设计及田口方法在制造业的广泛应用已收到显著效果。田口方法在研发领域更是受到高度评价,被当作是将研发周期编短一半的法宝。本书主要采用循序渐进、由浅入深的系统化方式,倚惜作者30多年来研究实验计划、直交表”的丰富实务体验,从管理的视角阐述了田口方法知识体系的精髓,讲解此套品质工程技术,让初学者和有经验人士皆能建立完整的理念体系,轻而易举地应用于实务工作中。书中包含了田口知识体系中的重要内容,揭示了实际操作中所遇到的各种疑难问题和相应的解决方案。本书在编写过程中,乘持全面、简单、实用的原则,突出以下三个重点1.理论和实践的完美结合。本书从实例出发,导出田口方法深奥的理论,并用众多实倒来解析田口方法的实际应用,为企业高效实施田口方法指明了方向。2.理论全面,重点突出。本书从田口方法理论中的两个重点(比和直交表)出发,全面展开,多方位阐述田口方法的深奥理论。对于研究田口方法的有?田口方法实战技术心人士来说,不愧为一本不可多得的教材。3.化复杂为简单。田口方法深奥的理论,一直困惑着田口方法在实际生产中的应用。本书利用各种图表、各个行业的实例来阐明田口方法深奥的理论,使读者能够从简单到深入,由浅而深,从而理解田口方法的真义。在本书编写过程中,得到了众多企业高层主管、研发、设计、生技、制造、品管人员提供的许多企业实务经验,让本书的实例得以丰富,在此表示感谢。另也感谢本公司同仁李联伟先生协助本人整理多年来积的教材资料与案例,海天出版社相关编辑人员给予的建议,在此一并向他们致以最衷心的感谢及最诚挚的祝福!感谢给我帮助的各个公司,因篇幅有限,未能一一列出(以公司第一字笔画为序排名)六和机械集团友达光电(苏州)有限公司华映光电企业集团光宝电子(东莞)有限公司沪士电子(昆山)有限公司明硕计算机(苏州)有限公司美齐科技股份有限公司信泰联光学(东莞)有限公司润泰企业集团高刨(苏州)电子有限公司捷安特(巨大机械)企业集团舒电子(东莞)有限公司富士康企业集团锦和科技股份有限公司沪士电子董事长吴礼淦先生、捷安特总经理郑宝堂先生,在日理万机之中仍不忘关注抽作的印行,不吝为拙作慨然赐序,其九鼎之言,使本书蓬草生辉,于此谨表哀心的谢忱。林秀雄2004年8月序一序当今企业面对国际化市场竞争及多样化需求,产品/技术市场寿命周期愈益缩短,产品的质量要來越来越严格,惟有用极短的研发周期源源不断地推陈出新,用最稳健的制程参数来控制产品生产流程,才能在市场中占据有利地位。否则企业即会失去市场份颛,在市场竞争中被淘汰。新技术研发(制程条件控制与稳定性解析、新产品与新制程开发)和缩减成本已经成为当前企业经营刻不容缓的深题。自日本著名质量管理专家田口玄一博士在20世纪70年代初创立“田口方法( Taguchi Methods)”以来,田口方法在全世界颇受产业界欢迎,并被迅速推广普及,其提升研发效率及改善品质成效之卓著,影响之深远,更一致受到高度评价。田口方法是一种在产品开发和产品设计早期阶段防止质量问题的技术,是种新颖、科学、有效的质量工程优化设计方法。田口方法以最迅速、最经济的实验方法(直交表),使系统(产品设计或制程改善)在不增加成本(葚至降低成本〕情况下,突破设计瓶颈或改善生产制造流程,应用于技术开发、产品开发能发挥立即有效的成果。近几年全球企业热摔的6设计,实际上就是以田口方法为核心的设计,可见田口方法之实祧,势在必得。捷安特通过30余年来在国际审场的持续精耕,秉持“生活可以更美圩!”的品牌精神,才有了今日之绩效。在充满机遢的全新时代,捷安特以科技、时尚、人性为主题,将人类对于未来的执着和对生活的热爱汇入自行车的设计理念中,维系自然和人的交流,为美好生活创建更完善的产品,这是人类对于未来的理想,也是捷安特对于生活的憧憬。“创新价值,领导流行”,才可以在当今市场竞争中立于不败。在这些成就背后,田口方法在捷安特之推行实施作用重大。↓田口方法奥战技木林秀雄教授,潜心致力于田口方法研究多年,其理论功底之深厚,实践经验之丰富,实属品管界之泰斗,我司有幸邀请林教授莅临,亲自讲授田口方法真义,林教授深入浅出的概念讲解,生动详实的案例分析,强有力地推动了我司田口方法的普及与发展,对我司的可持续发展助意甚大。林教授汇集多年之精湛理论与实践为一炉,与时俱进,编著《田口方法实战技术》一书,本人深感此书内容之前瞻性、实用性。相信此书的面世,将对田口方法在祖国大陆的推广普及,必有实质的作用。特写此一序,郑重推荐之。捷安特(中国)有限公司总经理郑宝堂它孛序二序企业经营者一向是社会经济变化的敏锐唤觉者,更是最务实的执行者面对当今惊涛骇浪的外部市场环境,产品的更新换代步伐加快,消费者对产品的质量要求日益苛刻,如何提高产品的可靠度?如何缩短产品的研发过程?已成为经营者的关注焦点。二次世界大战后,日本工业迅速崛起,他们依靠神秘武器—田口方法,在世界各国市场上大获全胜。在20世纪80年代,田口方法就已在美国囚防、汽车工业领域闻名遐迩。在日本电子、汽车等行业,应用田口方法被认为是“天经地义的事”。可见在企业里推动此方法势在必行。田口玄一博士是著名的质量专家,他以预防为主、正本清源的哲学思想,把數理统计、经济学应用到品质管制工程中,发展出独特的质量控制技术——田口方法。它摒弃了传统的质量观念,提出了新的质量概念,即质量不是靠检验得来的,也不是靠控制生产过程得来的;质量,就是把顾客的质量要求分解转化为设计参数,形成预期目标值,最终生产出低成本且性能稳定可靠的“物美价康”的产品。田口方法作为实验设计的方法,旨在帮助我们用较少的实验次敷,得到与全方位实验同样有效的实验结果,编短研发和技术苹新周期,以最经济的手段改进工艺。该理论以最迅速、最经济的实验方法使产品设计或制程改善在不增加成本(甚至降低成本)情况下,突破设计瓶颈或改善生产制程,应用于技术开发、产品开发中,发挥立即有效的成果。可见田口方法不失为一个简单、科学的方法。学会它,对事件分析处理之能力提升帮助甚大。我司为能聘请林秀雄教授前来讲授田口方法深感荣幸。林教授以多年的实践口方法臭战拉术经验和深厚的理论知识,深入浅出的教导,让学员耳目一新,不再被深奥理论所吓倒。使学员能够切实理解田口方法的真义,在今后的工作中可以将田口方法落到实处,从而为企业的发展带来最大化的效益。此次喜闻林教授即将出版《田口方法实战技术》一书,即满怀期待。现读罢此书,深感此书抛开高深的理论和繁杂的公式,而从众多实例出发,详述田口方法之应用,可谓化繁杂为简单。深信此书的出版将促进田口方法在业界的高效实施,对业界可谓贡献甚大。在此,秉持“知识你我共享”的心情,拙笔一序,希望此书的面世,可以让各行各业的更多朋友了解田口方法,并以此方法来为中国产业界更好地服务!沪士电子股份有限公司董事长吴礼淦4目录目录第一章田口方法与品质工程原理………1)§1.1前言§1.2田口的哲学观念及田口方法…………………(2)§13参数的分类……(3)8I.4品质工程原理(6)§1.5品质管制在各阶段屮的要务9第二章品质损失函数…(13)82.1品质、成本与低成本品质工程观念的启发……………………(13)822工程设计、工程规格与实验计划…………(15)23直交表与实验计划(16)824对数、指数的说明与启发…………(16)§2.5品质损失函数…·●·鲁……·(18)826二次方程式品质损失函数………(21)§27平均品质损失命◆·(25)第三章直交表与应用实例研究…(29)§3.1定义:直交与直交原理………………(29)§3.2直交表的直交性证明………(30)§3.3直交表的使用…………………………(36)?田口力法实战技木第四章实验计划与制程改善模式·◆··;◆···◆··自····◆吉····4····日◆·晋··。···日·●39)§4.1实验计划的目的与主要构成项目……………(39)S4.2应用直交表的实验说明(40)§4.3直交表解析与实验指示说明………(42)§4.4主效果与交互作用的计算与说明§4.5重要因果图解分析、可控制项目、实验指示书与制程改善模式…………(46)第五章品质计量法基础……………………………………………………………(50)§5.1品质管理的发展…………………(50§52品质计量法……………………(52)§5.3举例分析…▲画血最口●看D●曲鲁d…(53)§54三种品质计量方法之比较■■▲·血d自■··晶自看着自垂·自(56)第六章田口方法的运用步骤与著名案例…….(58)S6.1口口方法的运用步骤…………(58)S6.2田口博士著名案例—磁砖制程设计●會●。●鲁·(60)S6.3变异数分析( Analysis of Variance)曹自晋非鲁會●鲁曹●q鲁◆自◆●香鲁↓看§64新旧田口方法的对比……………………………(69)第七章SN比与品质特性基础(73)§7.1SN比的概念和定义公式(73)§7.2田口方法中的静态特性………(75)§7.3田口方法中的动态特性(83)§7.4举例解析甲电自(86)第八章应用直交表的矩阵实验…(0)§81矩阵实验…§8.2因素效应的估量(112)
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遗传算法与工程优化_玄光男_程润伟
本书是遗传算法的一本经典书籍。玄光男和程润伟合著。目汞3.7距离方法…………………………………":100371距离方法的一般思想…703.7.2计算距离度量…444…*…1023.7.3距离方法的应用噜早嗶忄唱嗆甲ψ『噜早鲁鲁旱P會P噜鲁鲁唱与·■鲁d鲁D咱·中自冒■啁■■曾■■P■P■曹1043.8妥协方法噌■■■■冒■冒■冒暑■■鲁冒■■■■■冒■■冒■■日■■■■■■■■和↓■最聊谭愚■和西晶dd晶动3.9目标规划方法….…10第4章模优化问题…甲■号十十↓4山口■■■■■■■■■■■■画■画n10941引言早昏!昏4昏山十山山·■留詈■·口音■“甲◆44P咱■自c■1094.2模糊线性规划■■■『■冒口■…:…1094.2.1模榭线性规划模型…s…1104.2.2遗传算法方法……………,………:,:11442.3交互式方法w"…!"""s""!"s,L1642.4数值例子1184.3模糊非线性规划…昌■晶■甲++4+白■■■■口■『十自l■?■『甲■甲矿1204,3.1非线性规划模型…………24.3.2用于求解FO/RNP1的非精确方法…………………1234.3.3交互式方法………………………154.3.4数值例子1264,4模糊非线性混合整数目标规划争■+山中早曾4曾曾會■曾■罪血聊自_略!1284,4.1模糊非线性混合整数目标规划模型■旱旱冒甲■■昏■■d1284.42遗传算法方法……1304.4.3数值例子自口·?··血中自省品日↓4晶日日甲吾晋……………:1324.5模糊多目标整数规划,"…s:1384.5.1问题描述……看pψ口13845.2增广的最小最大问题……………………………………40.5.3遗传算法方法會曾血曾鲁…………1404.5.4交互式模糊满意方法………………"s"t435.5数值例子144第5簟可靠性设计问题甲·自福4口备日看山山山口日日日4吾B·幽口甲》+目吾τ■1481引言5.2网络可靠性设计………《自■自·自哪日日b如由■5.2.1问题描述15QⅫ目录5.2.2 Dengiz, altiparmak和 Smith的方法…………………1505.2,3 Deeter和 Smith的方法…………1555.3基于树的网络可靠性和局城网设计…16l53.1双目标网络拓扑设计…11605.3.2数值例子……………………………………:1665.4多目标可靠性设计會!●早日●自◆中鲁·曾■鲁■4音目中自中昏自P目冒音自『■■■日『自D聊qp自即自自自自自自司日■■道■b电即画41695,4.1双目标可靠性设计……■唱罩鲁P‘會自■·聊·■司●D申看…ss……∴M1694.2遗传算法方法罩卩●■■·k↓■■■■b■d1695.4.3混合遗传算法方法…中斗P■白自+如『■■■b日日音日p食●自零唯●4pF714.4带有模糊目标的可靠性设计……su"…174第6章调度问题…中专自■會血督■平自谭卩血聊曲聊178引言……………………………………………1786.2作业车间调度………增+早早■盲◆自宁自命唱吾西b山如日中P中4看音甲目品司品罪山山自西由q1786.2.l基本方法…………………,………1796.2.2编码……口亡d…"s1796.2.3适应性遗传算子■中噜鲁會!中■譬1806.24以启发式方法为特点的遗传算子…………………………1836.2.5混合遗传算法1856.2.6讨论…""…1916.3群体作业调度问题r……_画唱晋■十舀昌■■口■■晋口↓冒+■■由■日早要甲号甲冒P卜■■■■如1926.3.1问题的描述和必要条件备由看.4吾日自吾啬v日日◆自自·4·口即口自咱目s1926.3.2基本运行""“"""……·…"""s"…………194表示…+……"…1!!B““s…19E6.3.4评价幽·44警↓甲甲1976.3.5遗传算子……………………………………………1976.3.6整体过程…………………………………………:1976.3.7数值例子……………晕翟■■山d●1986.4資源约柬的项目调度…4·4·■卜■如古罾日◆q『◆自血即·曾●聊司■咖自▲自■自晶昏如自白2006.41基于优先权的缩码………………1·命會省自自音自P■自自咱白自唱最‘罪42026.4.2遗传算子…………""""…s…2056.4.3评价与选择■看晋冒日●唱中↓由·■唱面斗q甲+量口2076.4.4试验结果……""…""s·2C86,5并行机器调度日录Ⅻ6.5.1支配条件2126.5.2 Memetic算法…………………………………………………2166.5.3试验结果6.6多处理器调度问题…,中即■鲁冒■2206.6.÷问题描述与假设………………………………………………………2206.6.2求解MSP的遗传算法…………………206.6.3数值例子4■P日·号日·咖自P·自·日■·目4B日4卓看d画■■d中·晶qφ甲号■甲■甲昏平昏■昏如●■●223第7章高级运輸问题…………………………甲自『■■昏『◆■■如■■曲。冒中2267.1引言…………*…"…"…s…∵………………………………2267.1,1运输模型…………,………….::267.1、2运输问题的构遣………………………………….2772基于生成树的方法…唱■鲁面■b■日甲如b血bdd■中2307.2.1树的表示中唱自P■■晶■萨卓◆甲■口b■■■号P即■中?2317.2.2初始化日1日°日宁■卩_甲■■t7,2.3遗传运算“日日:◆P晋自百自甲口自P省中自a自■凸………234了,2.4评价与选择……情●早■■即■自血··■血■■++4甲辱下■2347.2.5整个算法过程……………………………………:.357.3多目标运输问题……·早P·■·日哥日日日西4晶“甲中"■·自:■即如自■烟咖日西通2367.3.1问题的描述…………………↓■日■日早中中自■·唱日■吧曾·1t鲁辛冒…*2367.3,2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法…2377,3.3数例239.4固定费用运输问题Ba2427.4.1数学模型2427.4.2fTP间题的难点…………2437,4.3fTP的求解方法d■p即■q■■看■■國■■■b晶b‘山bb早昏卜斷■备■■■自即曾■鲁■2437.4.4遗传算法的实现……………………甲早■音曹中■■卓■画2447.4.5数例7.5容量限制的工厂选址问题…■ψ會P◆■曾4西■■画d晶画2467.5.1数学模型罩品品品目b4:.口·自日即日日↓·日P44日日吾··24?7.5.2针对T厂问题的基于生成树的遗传算法…hh警■音学日日日日2自a画t2487.5.3数例……2496带模糊系数的双目标运输问题2507.6.1问题的表述……………………………………,251月录7.6.2排序模糊数■■血■血·會■■■會■■噜會■■會自甲中看鲁看血中噜曹個鲁P咱PPP看看看!噜7.6.3遗传算法的实现………"2527.6.4数例……254第8章网络设计与路径…………………………………2583.1引言2588.2最短路径问题……………………2588,2.1问题描述…………………t………"2598.2,2遗传算法的方法…………………………………………"……26082.3数例s…2658.3有适应能力的网络路由……………………………………………"2668.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由2678.3.2染色体表示咖■■■■2678.3,3染色体评价■章·;咖咖…2688.3.4遗传算子…■■譬■号■■■tbdd·t血d2688.3.5数例聊●自·』壘■■着■wrrs;“"…2724集中式网络设计…ψq■4血b血4■■■◆■·■■■自■自■自■自■■■_■■晶■▲甲4}+■…2758.4.1问题的描述…………*……………………2758.4.2遗传算法……,""" ++I++TB+Br.…;s"……!2768.4.3数例▲…2778.5计算机网络扩展…■■■■↓4十山4p■■T■■『··q章自自■曾■■■自聊……………2788.5.1问题描述2782 Kumar, Pathak和(ptn的方法8.5.3数例…■■■■■啬■ψ■ψ罩·自●↓↓壘■■■■■晶卩晶4b4φdsms■a■↓■+個山t■曾■■音多阶段工序汁划2828.6.l问题的描述曾■■日『·■早早譬P即■4■■■■4■山■·b828.6.2遗传算法··号P··D■昏■■■日自■身罩·』自自·日4B目■B■晶bp4●4d2838.6.3数例甲會■昏■口■饣中十2848.7网络上的MG/s队列设酱定位會ψ會即自■■■画■■db凸面■白■■甲↓4山2858:7.1问题的描述…………………;………………………∵…………2868.7.2进化计算方法………………………………………893.7,3数例…………………"…"r"………291第9章制造元设计………中山中■4晋甲曾T吾4卩■;■Td+4■■■冒t曾■■■■留■2949.1引言……………;……………………………………2949.2制造元设计■會◆■鲁■智咱自■■■中鲁鲁■曾聊■■t卩·■■4聊■聊■咱自■■电L■■自聊■……+,…2959.3传统的制造元设计方法■号◆444■自曲■2969.3.1相似系数方法…………………………………………299.3.2基于数组的方法………电··1日罪■■山■■■中罩●4卓■中自p■昏■2979.33数学规划方法……………中即··日··■·■·日■·中号唱■号■■‘■■日卜p↓●卓■■2989.34图与网络方法………………………………………2989.4退传算法方法…s"………,"·299.4.1遗传子表示和遗传算子…↓看b昏↓昏■■"甲●曾2999.4.2 Joines基丁次序的方法…………9.4.3Mn和Kimn的方法b■■■·号卩·■ψ自西■中■■■■Jbb●4●049.4.4 Joines的整数规划方法………9,4,5其他方法…………1·卩『『『P■■d卜一r■『■甲『卓■■『■■■■旷*r』…3159.5可选址工计划的制造元设计……………………….39.5,1可选操作和机器冗余的结合………………………………13179.5.2可选路径的绪合■■4·西■b■■■甲nd4●■是3209.5.3Mon,Gen和Kim的对于独立单元的方法3259.6独立单元的设计…………,3309.6.1机器类型数最小化的族群构造3309.6.2族群数的确定……………aaa·中日▲b·白。当3349.6.3极小化机器数…日·P·■■■■罪ψ■聊咖■↓■卜■即↓■3379,6.4其他设想……1■甲甲甲甲昏■早■■国山■4■■↓■4■晶晶■■b■画血曲338参考文………………………………339素引………………………381第1章遗传算法的基础1.1引言自1960年以来人们对于模拟生物以及由此开发的针对复杂优化问题的有效算法产生了浓厚兴趣。当前在该领域中常常引用的术语就是进化计算( evolutionarycomputation)它包含以下一些主要算法:传算法( genetic algorithMs)由Hlln开发303),进化策略< evolution stra: Clcs)(由 Rechenberg)和 Schwefel开发),进化规划 evolutionary programming)(由 Fogel等人开发0)和遺传程序设计( geneticprogramming)(由K0za开发)。当然还存在若T将上述算法的各种特点加以结合而形成的混合算法。当前进化计算领域的最新发展水平在Back和 Schwefel3,Michalewi21以及Foge等人的综述里有很好的介绍,作为强有力且应用广泛的随机搜索和优化方法,遗传算法可能是当今影响最广泛的进化计算方法之一。在过去的几年中,遗传算法界将更多的注意力放在工业上程领域的优化问题上,并由此产生了一批新的研究和应用11:有关遗传算法的参考书目请参阅 Alander的著述1般认为遗传算法有5个基本组成部分(这是由 Mictialewica归纳的41.问题的解的遗传表示2.创建解的初始种群的方法3.根据个休适应值对其进行优劣判定的评价函数4:用来改变复斜过程中产生的子个体遗传组成的遗传算子5.遗传算法的参数值遗传算法维持由一群个体组成的种群Pt(t代表遗传代数)。每一个体均代表问题的一个潜在的解。每一个体都被评价优劣并得到其适应值。某些个体要经历称作遗传操作的随机变换由此生产新的个体。主要有两种变换方法:变异( mutation)的方法是将个个体改变从而获得新的个体;杂交( crossover)的是方法将两个个体的有关部分组合起来形成新的个体。新产生的个体(称作后代( offspring!C(t))继续被评价优劣。从父代种群和子代种群中选择比较优秀的个体就形成了新的种群。在若干代以后,算法收敛到个最优个体该个体很有可能代表着问题的最优或次优解。遗传算法的一般结构可以摘述如下:第1章遗传法約基础遄传算法过程begil始化P(t评价Pwhile(终止条件不满足)dbe重组P(以产生Ct评价C(从P(t)和C()中选择P(t-1)endend关于搜索策路存在两种重要方案:深度搜索最优解利广度搜索解空间m,遗传算法提供了一种在复杂解空间上进行有向随机搜家的方法。遗传算子原则上进行的是盲搜索;选择算亍嫏勻可能将遗传搜索的方向引早到解空间的理想区域中。针对特定现实世界屮问题开发的遗传算法需注意这样一条普遍原则,即要在对解空间进行深度搜索和度搜索中继持很好的平衡。为实现这一原则,必须仔细考虑遗传算法的所有组成部分另外可能还需要结合附加的启发式方法来增强其性能1.1.1编码问题如何将问题的解编码成为染色体是逮传算法使用屮的关键问题。该问题已经从多方面进行过饼究,比奶当个体需要解码成为解时从基因型空间到表现型空间的映射性质,以及个体被遗传算子操作时的变形特性等。编码的分类在 Hofland的℃作中,编码采用了二进制字符串(lbinary strings)的形巴经知道,由于 Hamming悬崖的存在,二进制编码对于函数优化问题存在重缺陷。 Hamming悬崖指的是表现型空间中距离很小的个体对可能有很大的 Hamming距离+42。举例来说,个体对01111000000于表现型空间中的相邻点最小 Euclidean距离点》但它们却在基因型空间其有最大的丑 aImiNg臣离。为了翻越且 ammIng悬崖’个体的所有苞需要同时进行改变。由杂交和变异实现翻越Ia悬崖的可能性非常小。在这种情况下,二进制编码无法维持表现型空间中点的位置。对于丁业工程领域里的许多问题而言,几乎不可能用二进制编码来表示它们的解在过去的1年里已经针对特定的问题提出了各种编码方法,其目的都是为了能够更有效地实现遗传算法。根据采用何种符号作为某因的等位基因,编码方式可以分类如下◆二进制編码( binary encoding)实数编码(rea!- number encoding整数或字母排列编码般数据结构编码实数编码对于函数优化问题最为有效c关于实数编妈在函数优化和约荣优化领城比二进制编码和Gray编码更有效的说法,经得到了广泛的验证191041由于实数编码基因型空闯中的柘扑结构与其表现型空间中的拓扑结构一致,因此徒容易从传统优化方法中借鉴好的技巧来形成有效的遗传算孑。整数和字母排列編码( literalpermutation encoding)对于组合优化问题最为有效。由于组合优化间题最关键的是要寻找满足约束项目的最佳排列或组合,因此字母排列编码对」这类问题是最有效的方法对于更为复杂的现实问题,用合适的数据结构来表示基因的等位基因,可以有效抓住问题的本质。在这种情扰下,基因可能是n维数组或更为复杂的数据结构根据編码的结构,编码方法还可以分为如下两类:(1)一维築码( one-dimensionalencoding):(2)多维编码( multidimen onal encoding)。大多数实践中采用了一维端码。然而许多实际间题需要多结构的解:用多维编码方法米衣不这些解就很自然。比如,vinous和 Michalewic2对运输间题采用了分配矩阵进行编码。( hoon和 Pari对VSI电路效置问题采用了二维编码(。 Anderson, Jones和Ryan采用了二维网格型编码。Moon科Kim对于图问题采用二维編码13Ono, Yamamura和 Kobayashi对于作业车间调度向题采用了作业赈序矩阵编码、Bti和Mon给出∮关子多维编码和杂交的一般性讨论。他们在文中指出将多维问题的解进行一维编码必然会损失多维结构中相当数量的信息根据编码的内容,编码方法还可看作如下两类:(1)仅包含解,(2)包含解和参数在遗传算法实践中,第一种方法被广泛用来针对给定的问题开发合适的编码。第一种方法在 Rechenberg和 Schwefel提出的进化策略中被采用11]个个体包含厨个部分:首先是给定问题的解其次是策略参数,包括变异中正态分布的方差和协方差。将策略参数并入个体表示的目的,是通过将进化算子应用于这些参数来促进它们的进化自透应。因此搜索就在解空间和进化参数上问时进行。通过这种方法,可以在任意环境下获得变异参数的合理调整和多样性。不可行( infeasi bility)与非法性( (illegality)遗传算法交替地在编码空间和解空间中进行操作。换句话说,也就是交莕地在基因型空间和表现型空间中进行操作。遗传算子作用于基因型空间中,而评价和选择则作用于表现型空间中。然选择连接了染色休和解码产生的解的性能。从基因型空间到表现型空间的映射对于遗传算子的性能有很大影响。其中…个与映射相关的重要问惠就是某些个体对应着给定问题的不可行解。对子约束优化间题和组合优化问题而言,这个问题可能很严重
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