基于改进粒子群算法的损伤检测数值仿真研究

结构损伤检测在数学上常转化为约束优化问题．首先介绍了粒子群算法（PSO）的基本理论，并在分析传统粒子群算法容易陷入局部极小原理的基础上，提出了旨在增强粒子群算法后期粒子摆脱局部极小能力的改进粒子群算法（IPSO）．5个常用测试函数的测试结果表明，改进粒子群算法的性能优于传统粒子群算法．最后通过两层钢框架多种损伤工况的数值研究，进一步验证了改进粒子群算法的优越性及其应用于损伤检测领域的可行性．     

求解约束优化问题的改进粒子群优化算法

针对约束优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将约束优化问题处理为无约束优化问题,并利用可行基规则来更新个体极值和全局极值,使不可行的粒子尽快飞向可行域,显著提高了算法的全局搜索能力.在标准粒子群算法研究基础上,为了提高粒子群算法求解非线性复杂优化问题的性能,对速度方程和惯性权重做了改进.数值算例表明,该算法是求解约束优化问题的一种较为有效的全局优化算法.     

约束优化问题的修正选择粒子群优化算法

提出一种求解约束优化问题的修正选择粒子群优化算法(RSPSO).在这个算法中,利用动态多阶段罚函数方法处理约束,并加入一种违反约束的修正选择策略,采用线性递减违反约束容忍度来引导粒子,即利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,指引粒子迅速飞向可行域;考虑到粒子群中每个粒子周围的局部信息对它未来飞行的影响,改进了基本粒子群优化的速度方程.数值结果表明,所提出的算法求解约束最优化问题具有较高的计算精度、较好的稳定性和较强的全局寻优能力.     

一种改进PSO算法在经济调度中的应用研究

粒子群优化算法是一类新的基于群体智能的启发式全局优化技术,群体中的每一个粒子代表待解决问题的一个候选解,算法利用粒子之间的相互作用发现复杂问题解空间的最优候选区域.综述了算法的基本形式及其多种改进形式,通过比较提出了一种用于求解一般形式的非连续、非凸、非线性约束优化问题的改进粒子群算法,用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题.仿真结果表明,所提出的方法搜索速度快,求解精度高,易于掌握,是解决电力系统经济负荷分配问题的有效手段.     

粒子群算法的改进及其在求解约束优化问题中的应用

在用粒子群算法求解约束优化问题时, 处理好约束条件 是取得好的优化效果的关键. 通过对约束问题特征和粒子群算法结构的研究, 提出求解约束 优化问题一种改进的粒子群算法, 该算法让每个粒子都具有双适应值, 通过双适应值决定粒 子优劣, 并提出了自适应保留不可行粒子的策略. 实验证明, 改进的算法是可行的, 且在 精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等算法.     

一维下料问题的自适应广义粒子群优化求解

针对现有粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子速度迭代难以定义的问题,首先将粒子群优化算法与遗传算法相结合,利用交叉算子、变异算子,提出一种广义粒子群优化算法来求解一维下料问题;然后引入模拟退火算法作为自适应策略,避免算法陷入局部最优.仿真实验结果表明,采用自适应广义粒子群优化算法求解一维下料问题具有高效性和鲁棒性.     

利用粒子群算法的传感器优化布置及结构损伤识别研究

为了合理布置结构健康监测系统中传感器的位置及满足结构损伤识别的要求,提出了一种基于改进粒子群算法的传感器优化布置方法。首先以模态保证准则(MAC)矩阵的最大非对角元极小化为目标,构造出满足优化条件的适应度函数,并采用改进的粒子群算法搜索出传感器的最佳布设位置;其次,利用振型扩充技术把有限测点的测量模态数据扩充为完整自由度模态数据,并利用所提损伤识别方法进行结构损伤识别;最后,通过一个二维平面桁架结构算例对所提方法进行有效性验证。数值结果表明,所提传感器布设方法能够高效地搜索出给定数目的传感器优化位置,且利用其优化结果能够准确地识别出结构的损伤位置和程度。     

改进粒子群算法优化的非线性模型预测控制

针对带有有界随机扰动和概率约束的非线性模型预测控制的优化控律求解问题.采用引入粒子滤波重采样步骤改进的粒子群算法,并与粒子的变异操作相结合来求解非线性模型预测控制优化控制律的方法,提高了算法的收敛速度和控制效果.对概率约束的处理,采用对不满足约束的粒子进行有效替代的方法,进而得到满足概率约束条件的优化控制律.仿真结果表明了提出的改进粒子群算法用于优化求解非线性模型预测控制的优化控制律的可行性和有效性.     

调谐质量阻尼器基于自适应权重粒子群算法的优化设计

为实现设置调谐质量阻尼器(TMD)有阻尼结构的性能目标导向设计,将TMD的性能设计问题等价为约束优化问题,并采用自适应权重粒子群算法进行求解。基于随机振动理论推导了设置TMD有阻尼单自由度结构的随机振动响应解析解,进而建立结构性能目标导向设计问题的约束优化表达式。基于自适应惯性权重和约束惩罚权重粒子群算法编制了程序对TMD参数优化设计问题求解。通过算例验证了设计原则的合理性和优化算法的有效性。性能目标导向设计思想更有助于减震结构的性能化设计,而且自适应权重粒子群算法不需要繁琐的数值微分,便于编程实现,是高效易用的工程优化设计手段。     

求解奇异非线性方程组的粒子群优化算法

奇异非线性方程组是一类十分重要也比较困难的问题,基于粒子群优化算法提出了一种求解奇异非线性方程组的新方法.先把奇异非线性方程组转化为无约束优化问题,然后与人工智能算法相结合,利用标准粒子群优化算法求解.此算法不但不受方程组的连续性、光滑性的限制,而且避免了大量的求导计算,得到了极为精确的数值解.数值仿真结果显示了算法的有效性和可行性.该方法为求解奇异非线性方程组提供了一种有效、可行的新算法,也扩大了粒子群算法的应用领域.     

基于区间分析的框架结构不确定性损伤识别方法

考虑实际结构易受荷载、环境温度和测试噪声等不确定性因素的影响,笔者基于区间分析原理提出框架结构不确定性损伤识别方法。利用测试的结构加速度响应数据,建立向量自回归模型,并采用其系数矩阵主对角线的马氏距离作为损伤特征指标。基于粒子群算法建立区间优化求解方法,并与传统的区间组合法和区间叠加法对比。通过提出的区间重叠率指标和区间名义值分别实现损伤定位和损伤程度的识别。数值模拟和实验室框架结构试验结果表明,区间分析能在测试数据较少时实现损伤识别,为损伤识别在实际结构中的应用提供了理论基础和技术手段。     

求解约束优化问题的微粒群算法

微粒群算法(简称PSO算法)是一种新型的进化计算方法,已在许多领域得到了非常成功的应用。本文以约束优化问题为对象,首先介绍了采用罚函数法将约束优化问题化为无约束优化问题,和将约束优化问题转化为minmax问题,然后对无约束优化问题和minmax问题,采用PSO算法进行进化求解;在此基础上,以目标函数和约束满足分别为优化目标提出了一种双微粒群的PSO算法。仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性。     

基于PSO的结构损伤检测应用研究

建筑结构损伤前后固有频率的变化包含了结构损伤位置和程度的信息,在此理论基础上,构造了BP神经网络的输入参数.针对BP梯度下降算法导致的收敛速度慢和易陷入局部最小的缺点,引入粒子群演化(PSO)算法来优化神经网络各层间的连接权值.首先通过有限元法提取结构固有频率的变化,结合PSO对神经网络进行训练,然后分别对结构的损伤位置和损伤程度进行识别.计算分析结果表明,PSO的引入,相较于单纯的BP算法,该方法在结构损伤检测中取得更优的识别效果.     

约束阻尼结构拓扑优化设计的进化算法

约束阻尼结构的阻尼材料优化布局是约束阻尼结构振动控制设计中的关键问题,它直接影响到振动能量耗散与全局能量流分布。在约束阻尼结构设计中引入拓扑优化渐进优化算法,以约束阻尼胞单元为设计变量,建立以模态阻尼比为目标函数,约束阻尼材料用量为约束条件的拓扑优化模型。分析结构模态阻尼比相对于阻尼胞单元位置的敏度,导出灵敏度计算表达式。提出基于渐进优化算法的优化准则,通过逐步删除利用率低的材料,使目标模态阻尼比达到最大化,给出了数值计算的例子,理论计算结果验证了拓扑优化方法的正确性和有效性。     

基于粒子群算法的认知水声通信多信道联合频谱感知技术研究

水声信道可用通信带宽极其有限,如何实现对水下频谱资源的有效共享成为亟需解决的问题,认知水声通信的提出为其指明了新的方向。考虑到水声信道严重的频率选择性衰落和多径效应等特殊性,将多信道联合频谱感知技术应用于认知水声通信中,研究了适用于水下的多信道联合感知的数学模型,并将此模型转换为以认知水声通信系统总吞吐率最大化为目标的带约束优化问题,进而提出了基于粒子群优化方法的多信道联合感知算法。仿真实验表明在相同的干扰条件下,新算法比传统未使用优化而取一致判决门限的水下频谱感知方法能取得更高的系统总吞吐率。     

解约束优化问题的新PSO算法

对约束问题的处理通常采用罚函数法,而使用罚函数法的困难在于参数的选取。文中提出了一种解约束优化问题的新PSO算法(CLDPSO)。该方法基于平滑技术设计了一个平滑函数,此函数可以消除一些局部极小点,使算法CLDPSO能有效克服标准PSO算法易陷入局部最优的缺陷;另外,结合约束优化的约束条件给出的新开关选择算子,使算法在选择下一代时保持群体中不可行解的一定比例。这不但有效的增加了群体的多样性,而且避免了传统的过度惩罚,使群体向最优解更好、更快地逼近。数值试验表明该算法对约束优化问题求解是非常有效的。     

Hybrid particle swarm optimization for solving resource constrainted FMS

In this paper, an approach for resource-constrained flexible manufacturing system （FMS） scheduling was proposed, which is based on the particle swarm optimization （PSO） algorithm and simulated annealing （SA） algorithm. First, the formulation for resource-constrained FMS scheduling problem was introduced and cost function for this problem was obtained. Then, a hybrid algorithm of PSO and SA was employed to obtain optimal solution. The simulated results show that the approach can dislodge a state from a local minimum and guide it to the global minimum.     

一种求解项目调度中资源均衡问题的粒子群算法

针对资源受限下的项目资源均衡问题的自身特点,及其与传统资源受限项目调度问题的相似之处,设计了一种以优先值法作为粒子表达RLP问题的粒子群优化算法。选用并行进度生成机制,同时在将资源均衡转化成资源受限下项目调度问题的过程中,根据资源均衡本身的特点,对并行进度生成机制进行处理。最后结合算例进行仿真实验,验证了构建的资源均衡模型以及粒子群算法求解资源均衡问题的可行性。