基于免疫粒子群-齿行法的桁架结构分层优化

针对考虑应力约束、位移约束和压杆稳定约束的桁架结构进行形状和尺寸优化,提出了一种基于免疫粒子群优化算法和齿行法的桁架结构优化算法.对形状和尺寸2类耦合变量进行分层处理.内层考虑各类约束条件,利用收敛速度较快的齿行法对给定形状的结构进行截面优化,使其自重最轻,将约束问题转化为非约束问题;外层则通过全局搜索能力较强的免疫粒子群算法对结构形状进行全局搜索,得出最终优化结果.通过37杆平面简支桁架桥和25杆空间桁架2个经典算例验证了所提算法的有效性.结果表明,所提算法采用内外层嵌套搜索,能够更好地处理2类变量的耦合关系,有效缩小了解空间的范围,具有良好的优化效果和较高的搜索效率.     

改进的粒子群优化算法(IPSO)及其在桁架设计中的应用

根据土木工程结构优化设计的特点,针对标准粒子群算法(PSO)在求解问题时因粒子多样性不足而易出现早熟、约束不易处理等现象,对标准的粒子群算法进行了改进.应用改进的粒子群算法(IPSO),实现了桁架结构单目标多变量的最优设计.通过与标准的PSO算法和其他优化算法的对比,发现采用IPSO算法具有较好的收敛性能和较高的精度,研究表明该算法实用可行,有望实现对复杂土木工程结构的优化设计,具有重要的理论价值及广阔的工程应用前景.     

基于粒子群-布谷鸟搜索算法的桁架结构优化设计

为进一步提高布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法在桁架结构优化设计中的适应性能,克服CS算法搜索新解过程相对盲目、速度慢、精度低的缺点,把粒子群(PSO)算法中粒子位置更新思想引入到CS算法中,并将粒子群-布谷鸟搜索(PSO-CS)算法应用于桁架结构尺寸优化设计.以10杆经典桁架为例,在满足应力约束、位移约束的条件下,对桁架结构进行尺寸连续设计变量和离散设计变量最优化设计,并与其他优化算法的结果进行对比.数值算例结果表明,PSO-CS算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好的特点,可以有效地解决桁架结构尺寸优化问题.     

粒子群算法及其在电力系统无功优化中的应用综述

粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是一种基于群体智能的启发式全局优化技术.本文首先介绍了粒子群优化算法的基本原理,给出了算法实现的基本步骤、多种改进形式以及研究现状:其次分析了电力系统无功优化的特点,并对PSO算法在无功优化中的应用做了相应的论述.由于电力系统无功优化是一具多变量、多约束、非线性的组合优化问题,使得PSO算法在电力系统无功优化方面具有广泛的应用前景.     

基于模拟退火粒子群优化算法的拆卸序列规划

文章将模拟退火粒子群优化算法应用于拆卸序列规划求解过程,基于拆卸约束图构建了产品结构表达模型,将拆卸过程相关信息赋予拆卸约束图的节点与边,定义了判断拆卸序列优劣的适应度函数,将算法与模型进行了映射;最后以某款料理机主机体为例,运用模拟退火粒子群优化算法求解其拆卸序列,并与单一粒子群优化算法相比较,验证了该算法的有效性.     

多目标群搜索优化算法及其在结构设计中的应用

为克服工程结构多目标优化设计中遇到的边界处理困难、编程复杂、计算效率低等问题,结合Pareto最优解理论,将群搜索算法改进成多目标群搜索算法(multi-objective group search optimization,MGSO)。通过平面10杆桁架的连续变量优化及空间25杆桁架的离散优化设计的算例,证明多目标群搜索算法在工程结构优化设计中的可行性与实用性。结果表明:多目标群搜索算法作为一种随机算法,其收敛速度快,在计算过程中只需要选择整体最优个体,不需要逐个检查约束,能节省大量的计算时间,对于高维问题,特别是复杂的工程实际问题,有明显的优越性。     

混合PSO在钢管混凝土减震框架优化设计中的应用研究

通过将粒子群算法(PSO)和遗传算法结合,建立了混合粒子群优化算法,并采用MATLAB编写了混合粒子群算法的优化程序,以钢管混凝土减震框架的层间位移角和构件内力为约束条件、各层防屈曲支撑核心单元横截面积总和为目标函数,对地震波作用下的某钢管混凝土减震框架进行了优化分析.优化结果表明:采用混合粒子群算法对地震波作用下的钢管混凝土减震框架进行优化是可行的,与其他优化算法相比,混合粒子群算法具有前期全局搜索能力强,后期局部搜索能力好的特点.     

基于混沌粒子群算法的结构可靠性优化设计

针对基本粒子群算法的早熟问题,充分运用混沌优化与粒子群优化的搜索特性,动态收缩搜索区域,将混沌粒子群算法应用到结构可靠性优化理论,建立结构系统可靠度约束下最小化结构质量的优化模型,提出基于混沌粒子群算法的结构可靠性优化设计方法.利用该优化方法进行框架结构优化设计.研究结果表明:运用所提出的可靠性优化设计所得结果显著优于运用基本粒子群算法和最佳矢量型算法所得结果;该方法易于实现,稳定性好,具有较好的工程实用价值和较强的开发能力.     

基于多目标粒子群算法的卫星结构动力学优化

针对卫星结构的多目标动力学优化问题,在其优化过程中建立了一种多目标粒子群优化(MOPSO)算法.该算法采用惯性权重递减策略,对违反约束的粒子给予不同惩罚,并在算法后期引入变异算子,增强种群的多样性,使算法更好地进行全局寻优.结合支持向量机近似模型,将MOPSO方法用于卫星结构动力学优化,并与多目标遗传算法(NSGA-II)的结果进行了对比.数值结果表明,MOPSO可以有效地搜寻优化问题的Pareto前沿,具有良好的分散度和均匀性.     

改进的粒子群优化算法用于芳香化合物

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的优化技术,该算法简单易实现,可调参数少,已广泛应用于许多研究领域,但PSO在化学中的应用还较少.本文将改进的粒子群优化算法用于多元线性回归的变量选择,并将其用于芳香胺的致癌活性的构效关系研究,结果表明:改进的粒子群优化算法能搜索到最优的变量组合,具有较快的收敛速度.     

基于粒子群算法的并行公差优化设计模型求解

建立了以最小制造成本为目标,以装配功能要求和工序加工能力为约束的并行公差优化设计模型．将粒子群工具箱作为并行公差优化设计模型的求解工具,并给出具体的流程．最后,通过一个实例的求解验证利用基于粒子群工具箱的粒子群算法求解并行公差优化模型的可行性．通过与已有结果的比较,说明了该方法在求解非凸规划问题时的优越性．     

基于微粒群算法的投资决策研究

投资组合是现代金融领域的一个研究热点,本文将投资模型中控制投资风险过大的风险因子e引入的基本微粒群算法,用来解决投资决策问题,取得较好的效果。实验数据表明微粒群算法高效、可靠,具有很强的使用价值。     

微粒群算法研究平台设计与实现

在Visual C＋＋编译环境下运行算法代码,DOS界面下输出结果的微粒群算法研究方法缺乏对进化过程的内在了解和数据统计。本文提出一种可扩展的微粒群算法研究平台,平台具有与算法无关的特点,只要遵循平台数据接口的算法都可以在平台中运行。平台采用动态链接库技术实现扩展功能,还具有内部算法运行、图形显示、数据统计、数据导出、...     

一种改进PSO算法的电力系统无功优化方法

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的群体智能优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论,PSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化．该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用．本文将粒子群优化算法应用到电力系统无功优化问题的研究中,给出了具体的实施流程．为提高PSO的搜索能力,对PSO进行了改进,在算法中加入了第3种极值指导粒子搜索方向．对IEEE-6节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性．     

一种求解非线性规划问题的混合粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)与其他演化算法相似,也是基于群体的·每一个粒子被随机初始化以表示一个可能的解,并在解空间追随最优的粒子进行搜索·提出一种基于改进的混合粒子群优化算法求解非线性约束规划方法·在介绍PSO算法基本原理的基础上,设计了约束适应度优先排序处理约束条件的方法,并通过动态邻域算子和可变惯性权重进行联合演化以求得全局最优解·对非线性规划例子的实例计算表明,该算法稳定性好,简单容易实现而又功能强大,易于掌握,对于多维非线性、复杂问题的求解具有普遍适用性·     

一种离散型多目标粒子群优化算法

为获得更好的非劣前端,提出一种离散型多目标粒子群优化算法。该算法根据离散型多目标优化问题的特点,将种群分成多个子种群,在各个子种群中利用表现型共享的适应度函数选择每个子种群的最优粒子。通过多个最优粒子的引导,使整个种群分布更均匀,避免陷入局部最优,保证了解的多样性。实验表明了该算法的有效性。     

基于随机参数的粒子群优化算法

粒子群优化算法本质上是一种全局随机优化技术,优化性能高但容易陷于局部最优,并且算法性能很大程度上依赖于参数设置。本文对该算法的3个控制参数进行数据实验和调查,分析参数设置对算法性能的影响规律,提出一种改进的粒子群优化算法,该算法在迭代的每一代中,惯性权重和加速系数都是在一定范围内随机产生：ω=rand（0.4,0.7）,C1=rand（0.5,3.0）,C2=rand（1,3.5）。由于该算法的控制参数不再固定取值;而且在一定范围内随机产生,从而增强了算法的多样性和遍历性,能够有效避免算法早熟收敛。通过标准函数的测试,验证了该算法性能优于固定参数粒子群算法和随机加速系数粒子群算法,具有更好的收敛性和稳定性。     

基于PSO的支持向量机多元控制图均值偏移诊断模型

为了诊断多元控制图发出的报警信号是由哪一个或者哪些变量组合发生均值偏移引起的,提出了基于粒子群优化（PSO）算法的支持向量机（SVM）多元控制图均值偏移诊断模型．模型中使用丁。控制图对多元过程进行控制,在假设过程方差．协方差矩阵保持不变的前提下,根据不同的均值偏移模式,产生SVM训练数据集和测试数据集,用Ps0对SVM的参数进行优化,最终得到优化的SVM模型．结果表明,基于粒子群优化算法的支持向量机模型（SVM．PSO）比基于SVM和基于神经网络（ANN）模型的分类能力更强,分类准确率超过85％．     

利用基于精英策略的粒子群算法求解多目标规划问题

本文提出了一种求解多目标规划问题的精英粒子群算法.该算法利用精英策略存储每一代Pareto最优解,同时提出了一种最优粒子的选取策略用以克服粒子陷入局部最优的缺点.最后,通过数值实验验证算法的可行性和有效性.     

基于微粒群算法的桁架频率拓扑优化

研究桁架结构频率拓扑优化的微粒群算法。采用混合罚函数法分开处理结构固有频率约束和其他约束条件,既保证所有约束能够严格满足,又提高了微粒群算法的收敛速度。由模态识别系数判断出虚节点自由度产生的局部振动模态,排除其对应的频率,得到结构真实的固有频率。算例计算结果表明,无论是频率极值优化问题,还是具有频率约束的结构优化问题,联合使用微粒群算法和模态识别系数都可以很方便地获得桁架最优截面和拓扑构型。