一种约束类问题的带权PSO优化方法

为提高带约束类问题的PSO求解质量,将等式约束通过约减策略转化成不等式约束,约减了设计变量个数,降低了粒子的维度;同时将不等式约束事先放在子程序内,在使用PSO寻优计算适应度函数前,排除不在解空间内的解,降低了寻优计算量.利用优化过程中其他粒子的优化信息调整PSO算法的惯性权重,给出了约束类问题的带权PSO优化步骤.采用这种带权的PSO算法以及传统的PSO算法,分别对等式约束处理、不等式约束处理以及两者均处理的3种方案同时优化2个典型实例,对实例求解的最优值、平均值、标准差以及平均优化时间进行对比,结果显示:这种带权PSO算法对约束条件同时处理的方法既能提高解的精度,又能提高优化的求解效率.     

一类函数优化问题的求解

针对一类函数优化问题,通过对粒子群优化算法的惯性权重和算法公式的分析,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法突破惯性权重常规取值.实验证明:该算法可以提高算法的效率,用极少次数的迭代,使原本复杂甚至不能求解的问题得以解决.算法具有迭代次数少、对高维函数的鲁棒性强与空间复杂度低等优势.     

高聚物离散松弛时间谱计算的CMPSO方法

在广义Maxwell模型基础上,基于聚合物熔体储能模量和耗能模量数据,建立了计算离散松弛时间谱的优化模型.为了改善标准粒子群(Particle SwarmOptimizer,PSO)算法的缺点以用于计算离散松弛时间谱,提出了基于混沌映射和非线性惯性权重改进的粒子群方法(Chaos Modified PSO,CMPSO).首先通过算例检验了CMPSO算法的有效性.通过和文献结果比较,表明其精度均比文献结果高一个数量级.其次对Maxwell模态数的分析表明其取值在大于4以后,对计算结果影响不大.最后,通过结果分析确定出最优Maxwell模态数.在最优模态数情况下,储能模量和耗能模量的拟合数据与实验数据吻合较好,并采用最小二乘线性回归法验证了离散松弛时间谱的正确性.     

基于自适应粒子群算法的光纤光栅传感器优化配置

针对传感器优化配置在结构健康监测领域的重要作用,分析了结构健康监测中广泛应用的光纤光栅(FBG)传感器检测波动信号的特点;建立了覆盖率最大化的传感器优化配置准则,实验证明了其合理性;提出了自适应改变惯性权重的粒子群优化(PSO)算法求解传感器优化配置问题;仿真分析了平板结构的FBG传感器优化配置,并对比了自适应和线性改变惯性权重两种PSO算法性能;结果显示自适应型PSO算法在传感器优化配置问题的收敛精度和收敛速度上具有明显优势.     

惯性权值和学习因子对标准PSO算法性能的影响

基于标准PSO算法,通过分析惯性权值和学习因子2类参数不同的取值策略对常用测试函数优化结果的影响,来探究2类参数对算法性能的影响.实验结果表明,2类参数恰当的动态改变不仅能明显提高单峰函数的寻优精度和收敛速度,而且能提高双峰和多峰函数的寻优概率;惯性权值主要影响算法的收敛速度,随着惯性权值的递增,算法收敛速度逐渐加快;学习因子主要影响算法的寻优精度,当反映粒子的自我学习能力和向群体最优粒子学习的能力的学习因子同增同减变化时,寻优精度提高;惯性权值递增结合2种学习因子的同增同减变化,或惯性权值递减结合2种学习因子的一增一减变化,均可使标准PSO算法性能得到显著提高.     

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.     

基于田口方法的PSO算法参数设计

PSO算法中的参数对其性能有显著影响,本文利用田口方法对标准PSO算法的参数进行设计。以惯性权重、学习因子和种群大小作为可控因子,以信噪比度量PSO算法性能的优劣,通过基准测试函数的正交试验得到PSO算法的最佳参数组合。实验结果证明:按照田口方法设计的参数,能够有效提高算法的效率和稳健性。同时本研究为优化PSO算法提供了一些新思路。     

基于改进PSO的高分子材料降解模型参数优化

为提高可降解高分子材料降解模型仿真的准确程度,结合高分子材料降解的实际原则和所要考虑的各种因素,建立了适合优化的参数优化模型,并将粒子群优化算法(PSO)用于模型的求解.针对标准粒子群算法存在的一些不足,提出了一种改进的粒子群优化算法来求解最优值,改进的算法引入了动态自适应惯性权重和异步时变学习因子.采用5个标准测试函数对改进的粒子群算法进行了测试,并将算法应用于参数优化模型的求解.测试与试验结果表明:新算法有效地避免了过早陷入局部最优,提高了收敛速度和收敛精度,并且采用优化所得参数显著地提高了高分子材料降解模型仿真的精准度,有利于揭示降解机理的科学意义和指导实际医用器件的设计与生产.     

离散变量结构优化设计的混沌遗传算法

利用混沌搜索的遍历性、随机性、规律性等特点，提出了一种求解离散变量结构优化设计的混沌搜索方法；将混沌搜索技术嵌入遗传算法，与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法一混沌遗传算法；通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件，使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明，该方法有效地克服了基本遗传算法中的“早熟”现象，并具有更快的收敛速度。     

基于引力搜索和粒子群混合优化算法的T-S模型辨识

提出了基于引力搜索(GSA)和粒子群(PSO)混合优化算法(GSAPSO)的T-S模型全局优化辨识方法.该方法充分整合GSA的勘探能力和PSO的开采能力,在GSA中引入PSO的个体最优值和群体最优值,同时改进惯性权重调整算法.T-S模型辨识分为结构辨识和参数辨识,采用聚类方法和GSAPSO算法同时辨识模型的结构和参数,从而实现全局优化辨识.仿真实例和比较分析证明了GSAPSO较标准的PSO和GSA有更强的全局优化能力和更高的辨识精度.     

基于粒子群算法的多用途船结构优化

建立了多用途船的舱段有限元模型,利用Matlab调用有限元软件,将粒子群算法（PSO）引入复杂船舶结构的优化中,实现了PSO对复杂船舶结构的优化,取得较好的结果,并与遗传算法的结果进行了对比, 验证了PSO用于复杂船舶结构优化的有效性.     

离散体结构拓扑优化综述

本文分析了离散体结构拓扑优化的尺寸、独立拓扑变量及布局优化模型,讨论了基结构在工程设计和实际应用方面的缺陷及解决方法,评述了离散体结构拓扑优化的求解算法,简单介绍了离散体结构拓扑优化在实际工程中的应用,对拓扑优化的进一步理论研究、实际应用、软件开发做出了展望。     

分组粒子群优化算法

分组PSO算法将粒子群分成几个小群,每个小群有不同的进化参数且每个小群分别进化,在间隔一定时刻进行组间变异和重组操作,并且在重组的同时对各小组参数进行粒子群优化,相比普通粒子群算法无论在收敛速度还是在精度和操作方便性上都有提高.     

改进的粒子群优化算法用于芳香化合物毒性的定量构效关系分析

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。     

离散变量桁架结构拓扑优化的杂交算法

为了加快遗传算法的进化过程,提出了遗传算法和拟满应力算法相结合的杂交算法,并将它应用于离散变量桁架结构的拓扑优化问题·在对桁架结构受力分析的基础上,提出一种启发式方法对随机生成的拓扑结构形式作必要修正,以快速产生符合机动性要求的拓扑结构形式·利用遗传算法进行桁架结构拓扑优化,用拟满应力算法进行截面优化,并将截面优化的结果传递给遗传算法作为拓扑优化中遗传操作的根据,这样大大减少单纯用遗传算法进行优化的解空间,从而加快搜索进程·算例的结果表明,该方法用于桁架结构拓扑优化是简单、快速和有效的·     

基于迭代均值组合近似模型和序贯优化与可靠性评估法的船舶结构优化设计

针对传统可靠性优化方法不能同时保证大型船舶结构计算效率与精度的问题,在船舶结构优化设计中考虑设计变量的不确定性,通过迭代均值组合(ER)近似模型和粒子群算法(PSO)提高序贯优化与可靠性评估(SORA)法的计算效率和精度,建立了改进的可靠性优化设计流程并解决了多用途船舱段的可靠性优化问题.其中:SORA法将可靠性分析与优化过程解耦,并提高了可靠性优化效率;PSO保证了SORA法优化所获全局最优解的计算效率;ER近似模型能够以最少的采样点建立满足精度要求的近似模型,并代替最有可能的失效点(MPP)和优化过程中耗时的有限元计算.多用途船舱段的可靠性优化结果表明:可靠性优化相较于确定性优化更有实际意义;改进的可靠性优化设计流程在保证计算精度的同时能够显著降低计算成本.     

自适应变异的混合粒子群优化策略及其应用

提出了一种新的基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化（HPSO）算法．该算法将模拟退火过程引入到粒子群优化（PSO）之中，以PSO作为主体，先随机产生初始群体，并开始随机搜索产生新的个体．同时，使用自适应变异操作进行个体变异，对进化过的个体进行退火操作，以调整和优化群体．与模拟退火算法和基本PSO算法相比，HPSO保持了基本PSO算法简单、容易实现的特点，又能进行自适应变异．复杂函数优化和旅行商组合优化问题的实例验证表明，所提算法的全局收敛性较好，提高了摆脱局部最优的能力，有效避免了基本PSO算法的早熟问题．     

缠绕式提升机主轴装置的优化设计

采用弹性基础梁理论对弹性圃板支撑下的卷筒结构和应力进行了分析和研究，进而利用现代离散优化设计方法对矿用双筒缠绕式提升机主轴装置的结构参数进行了优化设计，这对改进提升机的设计方法，提高我国提升机的设计水平具有一定的理论和实用价值。     

对标准斜齿圆柱齿轮二级展开式减速器的优化设计的探讨

本文通过工程用的二级展开式标准斜齿圆柱齿轮减速器的实例．以总中心距α∑最小为优化函数．对７个独立交量．２１个约束条件．用离散变量和连续变量的优化方法进行优化设计．它是在ＩＢＭ—４８６微机上通过的．具有普遍的实用性和广泛的通用性。