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本文把遗传算法应用在OptimalPrCAD的零部件优化设计模块中，用于改善优化设计效果不理想的缺点。遗传算法是一类可用于复杂问题优化计算的随机搜索算法，具有思想简单、易于实现、应用效果明显等优点，近年来在国内外得到较为广泛的应用。但它存在收敛速度缓慢，局部搜索能力较弱，容易出现早熟现象等不足。
本文通过对遗传算法进行研究，针对其缺点，结合了自适应调整策略和模拟退火算法的思想进行适当的改进。改进后的遗传算法采用实数编码策略，引入了结合模拟退火思想的惩罚函数，交叉、变异概率的双层自适应调整策略和用于改善局部搜索能力的爬山算子。
本文的遗传算法改进思想是有效的，本文利用改进的遗传算法，在六个典型的测试函数上进行试验，结果表明改进的遗传算法在全局和局部搜索能力方面都有较大的改善，有效地避免了早熟现象，进一步提高了收敛速度。