基于PSO-DE混合算法的结构可靠性优化设计

为提高结构可靠性优化设计的效率,利用粒子群优化(PSO)和差分进化(DE)算法的搜索特性,构造一种PSO-DE混合算法,以克服基本PSO算法的早熟问题.将PSO-DE混合算法与结构可靠性优化理论相结合,建立了结构系统失效概率约束下以结构质量最小化为目标的优化模型.算例结果表明:与基本PSO算法相比,文中提出的PSO-DE混合算法提高了收敛速度和计算精度;该算法易于实现,鲁棒性好.     

改进的混沌粒子群优化算法

针对传统的简单粒子群算法(SPSO)早熟、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进的混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法根据混沌算法遍历性的特点,选择合适的混沌映射提取SPSO初始种群,使粒子均匀分布在解空间。当SPSO陷入早熟时,CPSO在最优解周围的区域内进行混沌搜索,取代原来种群中的部分粒子,带领种群跳出局部最优。对7个标准测试函数的寻优测试表明:CPSO算法在寻优精度、速度、稳定性等方面均优于SPSO。     

结构可靠度的粒子群优化算法

根据可靠指标的几何意义,建立任意随机变量下结构可靠指标的优化模型,首次将粒子群优化算法 (PSO)引入到工程结构可靠度分析中．与传统算法比较,分析了PSO解决可靠指标优化模型的优点所在,并 以具体的工程为例研究PSO解决可靠指标优化模型的收敛过程．结果表明采用PSO具有很强的适用性,提 高了结构可靠度的计算效率．     

基于粒子群优化算法的环状管网优化设计

给水工程中环状管网的优化设计对于降低整个工程造价起到重要作用.基于粒子群优化算法的基本原理,引入了无纲量化的新理念进行建模,寻求目标函数w0(管网年费用的折算值)在水力约束条件下的最小值.采用粒子群优化算法求解该非线性规划模型.算例结果表明算法及其模型在环状管网优化设计中是非常有效的.计算的时间复杂度降低了26.89%左右,充分体现了粒子群优化算法具有较强的寻优能力.     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

应用粒子群序列二次规划算法的结构可靠性优化

针对粒子群算法在寻优过程中局部搜索能力较差、后期收敛慢的缺点,提出使用序列二次规划法来改进粒子群算法的局部搜索性能。该混合算法既保持了粒子群算法全局收敛的特点,又补充了序列二次规划法精确求解的能力,因此该算法可以快速获取全局最优解。应用于经典测试函数,可得到较高精度的最优解,验证了算法的有效性。对实际齿轮减速器进行结构可靠性优化设计,建立了结构可靠度约束下最小体积的优化模型,并用该混合算法方法进行优化计算,仿真计算结果表明:该方法解决结构可靠性优化问题是合理有效的。     

基于粒子群算法的单层球面网壳结构优化设计

本文将一种耦合惩罚函数的粒子群优化算法应用到球面网壳设计中,其中以结构总重量为目标函数,以应力、位移和稳定性为约束条件建立了优化数学模型,通过与初始设计比较验证了本方法的有效性,该方法为合理设计轻型单层球面网壳结构提供了理论支持。     

基于云遗传的混合混沌粒子群算法研究

为了解决PSO算法种群随机初始化遍历性差、易陷入早熟收敛以及不具备全局收敛性的缺点,提出一种基于云遗传的混合混沌粒子群优化算法,使用均匀性更优的无限折混沌叠映射实现粒子初始化,通过自适应云算子、改进的Metropolis接受准则以及动态调整粒子集规模等策略,实现了云遗传算法和PSO算法的协同,最后通过全局收敛性证明、时间复杂度和实验分析,验证了算法的有效性。     

基于量子粒子群算法的惯性保险机构优化设计

针对子母弹子弹引信的工作特点,根据引信设计要求和引信安全性设计准则,提出了一种新型的引信惯性保险机构. 建立了引信惯性保险机构的数学模型,并利用量子粒子群算法对其设计参数进行了优化. 通过运动学仿真模拟试验表明,引信惯性保险机构可以正常工作,验证了其设计原理的正确性.     

基于混沌粒子群算法(CPSO)在目标选址问题中的分析

基于国土资源有限的情况下,为使兴建的新工厂和设备在空间资源得到合理分配,对兴建的新工厂和设备等目标建立选址模型,并将蚁群算法,粒子群算法和混沌粒子群优化算法应用在该模型中,由模型数据的三种算法而对得到的数值进行对比和分析证实,混沌粒子群算法在目标选址问题上具有更好的寻优效果。     

基于CQPSO的LCL滤波器设计方法

针对光伏并网逆变系统中LCL滤波器参数设计的困难,提出采用混沌量子粒子群算法对滤波器参数进行寻优.利用混沌优化方法具有的随机性、有界性、遍历性等特性,来扩大算法的搜索范围和提高收敛速度.对LCL滤波器进行分析后,确定约束条件,结合算法来对其参数进行优化设计.对三相光伏并网逆变器进行仿真实验,将混沌量子粒子群算法与自适应遗传算法进行比较,结果表明该算法比自适应遗传算法有更好的滤波效果,谐波畸变率也更小.     

基于粒子群优化的结构系统识别

研究了使用粒子群优化(PSO)算法进行结构系统识别的方法,该方法的基本思想是将结构系统识别问题描述成一个多峰值非线性非凸的优化问题,通过PSO算法发现系统参数的最优估计.利用该方法在输入输出数据不完备且噪声污染条件下,同时在没有系统质量、刚度等先验信息的情况下对结构系统进行了识别,并与基于遗传算法(GA)的结构系统识别方法进行了比较.数值算例及比较结果表明:PSO方法易于实现且计算时占用资源低,并可以成功地对结构系统进行识别,识别效能十分优越.     

云模型和混沌粒子群算法的多目标无功优化

为了克服基本粒子群算法易陷入局部最优值和后期收敛速度慢的不足,提出一种基于云模型的自适应粒子群算法。该算法首先采用混沌优化策略对粒子群进行初始化,增加粒子取值的多样性;其次根据粒子的适应度值将种群中的粒子分成靠近最优值、较靠近最优值和远离最优值3个子群,并分别采取不同的惯性权重生成策略进行处理,其中较靠近最优粒子子群的惯性权重由正态云发生器动态自适应调整,摆脱算法陷入局部最优值束缚;最后在迭代后期通过正态云算子实现粒子的变异操作,使算法后期快速收敛到最优解。对标准IEEE30节点系统和IEEE118节点系统进行测试仿真,结果表明了文中算法解决多目标无功优化的有效性。     

混沌免疫粒子群优化算法在BP网络训练中的应用

将人工免疫系统中的克隆选择和混沌算法引入粒子群优化算法,提出一种混沌免疫粒子群优化算法.算法的主要特点是利用克隆和混沌变异等操作,提高收敛速度和种群的多样性.结合Iris分类问题,将新算法应用到BP网络的权值优化中,并和基于标准PSO算法的方法和单纯BP网络训练进行比较.实验结果表明,该算法性能优于所比较的两种算法,并且具有良好的收敛性和稳定性.     

减少速度更新频率的混沌粒子群算法

把速度更新策略和混沌优化相结合,提出了减少速度更新频率的混沌粒子群算法. 该算法根据群体适应值的方差进行早熟收敛判断,从而使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚,同时又保持前期优秀的搜索速度的特性.通过几个基准函数测试,结果表明,新算法的性能较基本粒子群优化算法有明显的改善.     

融合混沌和捕食搜索的混合粒子群算法

针对标准粒子群算法在处理复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出了新的混合粒子群算法.该算法利用混沌运动的遍历性、对初始条件的敏感性等特性进行群体的混沌初始化,且捕食搜索策略可以通过调节限制级别的控制粒子群的搜索空间,从而平衡全局搜索和局部搜索.测试结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力.     

结合链接结构聚类的混沌粒子群网页分类规则抽取

网页分类器设计的核心是对原始分类数据集进行分类规则挖掘,本文提出了一种结合链接结构聚类的混沌粒子群网页分类规则获取算法．算法将聚类和分类结合起来进行分类规则提取：首先用基于K均值的聚类算法对一部分有代表性的链接结构数据聚类,进行类别自动标注,形成训练集;再用混沌粒子群算法对已标注类别的数据提取分类规则．实验结果表明,这种模式充分发挥了基于链接的分类方法受人为因素干扰最小的优点,减少了人工标注类别的工作量,同时提高分类的准确率和效率．     

混沌粒子群优化模糊聚类的旋转机械故障诊断

提出基于混沌粒子群优化加权模糊聚类的旋转机械故障诊断算法。该算法用混沌粒子群算法取代传统的梯度下降法,优化加权模糊C-均值算法的各个参数,并依据聚类有效性指标确定最优聚类数及聚类中心。应用表明,混沌粒子群算法有效提高了模糊聚类分析的收敛速度和精度,提高了旋转机械故障诊断的准确率。