粒子群优化算法综述

首先介绍了PSO的原理及具体实现步骤;然后针对PSO算法在搜索的初期收敛速度很快,但在后期却易于陷入局部最优的缺点,提出了各种改进办法;最后介绍了PSO算法的应用领域以及研究展望.     

粒子群优化算法在螺旋桨加工量计算中的应用

利用粒子群优化算法对螺旋桨加工量进行优化计算,通过对优化前后数据的比较发现,粒子群优化算法在对螺旋桨加工量计算的优化方面效果较好,从而有效地提高了螺旋桨的加工效率.     

基于粒子群算法的并联机构结构参数优化设计

介绍了粒子群优化算法的原理和实现方法，分析了该算法的主要参数对搜索性能的影响，井把粒子群算法用于六自由度的并联机构的参数优化设计中，取得了较好的效果，试验证明，粒子群算法是一种有效的优化方法，适用于大型复杂结构的优化设计。     

基于改进粒子群优化算法的复合材料可靠性优化设计

提出了一种可用于求解非线性约束优化问题的改进粒子群算法,并将其用于求解复合材料可靠性优化设计。在满足层合结构系统可靠度的情况下,以总厚度最小为目标函数,对复合材料的纤维方向角和厚度进行优化设计。结果表明,改进粒子群算法不但具备基本算法的简单易实现、需调整参数少的特性,而且能够在确保全局收敛性的基础上,快速搜索到高质量的优化解,对复合材料层合结构的可靠性优化设计十分有效。     

基于模拟退火粒子群算法的圆柱齿轮减速器的可靠性优化

模拟退火粒子群算法将模拟退火思想引入具有杂交和高斯变异的粒子群算法中,是一种简单快速的随机全局优化算法。将模拟退火粒子群算法与可靠性优化设计理论相结合,建立了最大化减速器传动系统可靠度的优化模型,提出了基于模拟退火粒子群算法的圆柱齿轮减速器可靠性优化方法。利用该优化方法进行一圆柱齿轮减速器的优化设计,其优化结果明显优于基本粒子群算法、混合罚函数法和传统设计方法。算例表明,该优化方法具有全局收敛且精度高的优越特性,是一种有效的可靠性优化设计方法,并对其他机械部件可靠性优化具有一定的参考意义。     

粒子群优化算法及其在结构优化设计中的应用

介绍了粒子群优化算法的原理和实现方法,分析了该算法的主要参数对搜索方向的影响。将粒子群优化算 法与遗传算法在优化过程和搜索技术方面进行了对比。利用粒子群优化算法与遗传算法分别对测试函数和桁架结 构优化设计问题进行求解,将两种算法的计算结果进行了对比。计算结果表明在满足相同的计算精度的前提下,粒 子群优化算法的效率更高,利用粒子群优化算法可求解机翼结构优化设计问题,因此,粒子群算法是一种有效的优 化方法,适用于大型复杂结构优化设计。     

加工参数优化中自适应协同粒子群算法研究

针对加工参数优化过程中粒子群优化算法的优化效果受参数影响较大的问题,提出了自适应协同粒子群优化算法。对粒子群优化算法的参数对优化结果的影响进行了详细而深入的分析,在此基础上,给出了优化过程中惯性权重、学习因子、最大速度等参数的变化规律,并通过仿真的方法确定了最优参数的取值。最后通过对基准函数的仿真实验,验证了本文算法的正确性和有效性。     

基于量子粒子群优化算法的斜齿轮设计

粒子群优化算法是一种基于群智能的优化方法,量子粒子群优化算法是基于PSO进行改进的算法,规则简单、收敛速度快、易于编程实现。对于多约束条件的斜齿轮传动的优化设计,笔者提出了一种基于量子粒子群优化算法优化求解的方法,实践表明能够快速、有效求得优化解,是求解齿轮优化设计问题的一个较好方案。     

基于粒子群算法的螺旋输送机多目标优化设计

以螺旋输送机的重量最小和输送效率最大作为数学模型的2个目标函数,螺旋体的结构参数为设计变量,建立了螺旋输送机的多目标优化模型,并用粒子群算法编程求解数学模型。求解优化结果表明,螺旋输送机的重量减少8.2%,输送效率提高4.5%,对螺旋输送机的优化设计具有一定的指导意义。     

基于改进粒子群算法的机械结构优化设计

针对粒子群算法在寻优过程中存在的容易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,结合粒子在实际寻找食物的过程中,大部分可以飞到其预期的最佳位置,而少数粒子由于受不确定因素影响,发生飞行偏离,本文提出了一种改进粒子群算法。算法中的模拟不确定因素干扰操作,能够有效避免群体过度集中现象,有效增加了种群的多样性。典型复杂机械优化设计的仿真结果表明,该改进算法能够快速、有效地进行全局搜索。     

多工位装配序列粒子群优化算法

针对传统单工位装配序列求解上的不足,将粒子群算法应用于多工位多目标装配序列优化的求解,提出一种面向复杂多工位产品的装配序列优化方法。采用优先序列图(Assembly precedence graph,APG)来描述零件间的优先约束关系,构建优先关系矩阵、装配干涉矩阵、工位能力表和装配信息表,描述装配部件干涉及工位之间的关系;给出粒子群算法编码体系和装配关系算法模型表达方法;综合考虑装配操作成本、装配工具更换成本和装配夹装变更成本和运输成本的影响,提出有工程意义的适应度函数的表达式;根据APG生成随机的可行初始装配序列,并利用粒子群算法(Particle swarm algorithm,PSO)对装配序列和装配工位进行优化。以飞机起落架装配序列规划实例验证多工位粒子群装配序列优化算法有效性。     

复杂系统可靠性冗余优化的量子粒子群算法研究

由于复杂系统可靠性函数常常具有非线性的特点，因此如何确定复杂系统各单元冗余数，设计既满足可靠度要求、又使系统成本最小是冗余优化问题中的难点。针对复杂系统的特点，提出了基于量子粒子群算法的求解方法。根据数学模型，详细探讨了量子粒子群算法在系统的可靠性优化计算中应用的可行性，并给出了基于粒子群算法的可靠性的求解策略，同时对桥式系统的可靠性优化设计问题进行分析计算。仿真表明，该算法具有较强的局部搜索能力，与其他方法相比，该算法有较高的搜索效率，能够找到更优的解。最后验证了该算法在复杂系统可靠性优化中的可行性和有效性。     

粒子群算法在装配顺序规划中的应用

装配顺序规划是计算机辅助工艺设计的一个重要环节,影响着轿车车身的装配质量和效率.针对当前装配顺序规划易产生组合爆炸等问题,提出了基于粒子群算法的装配顺序规划算法.装配偏差是影响装配质量的重要因素,因此应用装配体的装配偏差评价装配顺序.在装配顺序规划过程中,首先将装配顺序编码为粒子,根据所建立的判断规则进行识别粒子的可行性,并通过装配偏差评估可行粒子的适应度值,然后根据粒子群算法过程规划装配顺序,最后采用前翼子板案例阐述装配顺序的生成和优化过程.     

改进的粒子群优化算法及其工程应用

针对单目标粒子群优化算法局部搜索能力差,不能有效求解高维、复杂工程问题等缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法,即单纯形粒子群优化方法的混合算法(SM PSO)。该混合算法,在继承粒子群优化算法原有优点的同时,不但可减少计算规模,且有效地增强了粒子群优化算法的局部搜索能力,提高了算法的鲁棒性能。文中采用30维经典测试函数及齿轮减速器优化问题作为算例,验证了该算法的优越性能。     

基于粒子群优化算法的电力网络节点编号技术

对于大规模电网,目前常用的网络节点编号算法还有待进一步改进.针对此现状,提出了基于粒子群优化的网络节点编号优化算法,通过IEEE118和IEEE300节点算例进行了计算,并与现有的节点编号方法比较,证明了该算法的有效性.研究结果表明,该方法具有广阔的推广应用前景.     

改进的粒子群算法在可靠性优化设计中的应用

针对粒子群优化算法在处理约束问题时产生的不可行解,引用基于多级罚函数的约束处理方法。为了改进罚函数粒子群算法易早熟、后期收敛慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了动态改变惩罚系数的改进粒子群算法。应用于几个经典的测试函数,都在较少的迭代次数内得到了高精度的优化解,验证了算法的有效性。以某一机械零部件的可靠性优化为例,建立了基于改进粒子群算法的可靠性优化设计模型。结果表明:该方法能快速有效地解决可靠性优化设计问题,计算结果明显优于常规的多级罚函数法。     

基于粒子群算法的车身测点布置优化

将粒子群算法应用于车身测点布置优化中,实例证明此算法具有收敛速度快、解质量高、鲁棒性好等优点,特别适合此类问题的工程应用.     

基于MATLAB粒子群算法的切削用量优化

切削用量的合理选择对提高机床使用效率、降低生产成本有很大的帮助。根据线性加权和法,以进给量和切削速度为变量,以最大生产率和最低生产成本为目标建立优化数学模型,并且考虑机床和刀具的约束,利用粒子群算法在MATLAB上对数学模型进行寻优求解。实例表明,优化后的切削用量能明显地降低成本、提高效率。     

基于粒子群算法的加工参数多目标优化技术研究

在数控加工中,为了尽可能提高生产效率和降低生产成本,采用粒子群优化算法对加工参数进行多目标优化。以切削速度、切削宽度和每齿进给量为决策变量,以加工时间和成本为目标函数,并以机床性能、刀具参数、工件质量等为约束条件,建立优化模型。采用罚函数法对约束条件进行处理,将多目标问题转化为单目标优化问题进行求解。为解决粒子群优化算法优化效果受参数影响较大的问题,提出了参数自适应协同粒子群优化算法(WCVPSO),算法参数按照一定规律变化,提高了优化算法的精度和收敛速度。实际加工试验表明,提出的优化方法提高了加工效率,降低了加工成本。