基于收敛速度和多样性的多目标粒子群种群规模优化设计

针对多目标粒子群优化算法种群规模难以确定的问题,文中提出了一种基于收敛速度和多样性的多目标粒子群优化（Convergence speed and Diversity-based Multi-Objective Particle Swarm Optimization,CD-MOPSO）算法.首先,利用优化过程的收敛速度和多样性指标构造种群规模适应度函数,完成了种群规模与优化性能关系的描述;其次,基于适应度函数设计了一种种群规模自适应调整方法,实现了种群规模的动态调整;最后,将提出的CD-MOPSO在基准优化问题ZDT上测试并应用于城市管网优化,实验结果显示CD-MOPSO能够根据求解问题自动调整种群规模,与NSGA-Ⅱ、MOPSO、SPEA2和EMDS-MOPSO相比具有更快的收敛速度和更好的优化结果.     

起重机的典型金属结构处理及焊缝应用

阐述了起重机典型金属结构的局部处理方法和焊缝的合理选用等内容,有助于提高金属结构件的制造质量.保证起重机的工作性能,延长其使用寿命.