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标准差分进化算法(SDE)具有算法简单,控制参数少,易于实现等优点.但在难优化问题中,算法存在收敛速度较慢和容易早熟等缺陷.为克服此缺点,提出一种改进算法——双种群差分进化规划算法(BGDEP).该算法将种群划分为两个子群独立进化,分别采用DE/rand/1/bin和DE/best/2/bin版本生成变异个体.每隔δt(取5~10)代,将两个子群合并为一个种群,再应用混沌重组算子将之划分为两个子群,以实现子群间的信息交流.在双种群协同差分进化的同时,应用非均匀变异算子对其最优个体执行进化规划操作,使得算法具有较快的收敛速度和较强的全局寻优能力.为测试BGDEP的性能,给出了4个30维benchmark函数优化问题的对比数值实验.结果表明,BGDEP的求解精度、收敛速度、鲁棒性等性能优于SDE、双种群差分进化(BGDE)和非均匀变异进化规划(NUMEP)等4种算法. 相似文献
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混洗蛙跳算法(SFLA)具有算法简单、控制参数少、易于实现等优点,但在高维难优化问题中算法容易早熟收敛且求解精度不高。导致该缺陷的主要原因是在进化后期种群多样性迅速下降,且缺乏局部细化搜索能力。借鉴差分进化算法(DE)中DE/best/1/bin版本具有全局搜索能力较强、种群多样性较好的优点,将SFLA与DE有机融合,形成混合优化算法(SFL-DE),以克服SFLA容易早熟收敛的缺陷。给出了6个30维benchmark问题数值对比实验,结果表明,在给定的较小进化代数内,SFL-DE的寻优效率、计算精度、鲁棒性等性能优于SFLA和基本DE(DE/best/1/bin和DE/rand/1/bin),不足之处是其耗时更长。 相似文献
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提出了一种单轴变轨迹等厚筛分方法,建立了单轴变轨迹等厚筛的动力学模型.基于单轴变轨迹等厚筛的运动特性,提出了振动方向角的几何定义方法,得到了该振动筛振动方向角的计算模型.通过振动信号分析系统获取了振动筛筛箱各点的水平和垂直两个方向上的振动强度以及互功率谱相位,得到了振动方向角的理论值.结果表明,利用该方法得到的计算结果与利用传统的丽萨如(Lissajous)图法求得的结果最大相对误差仅为8.50%,从而验证了振动方向角计算模型的正确性. 相似文献
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振动流化床的动态特性是保障良好分选性能的基础,其关键是在模态分析的基础上分析系统的动力响应。采用简化的四自由度多刚体模型从理论上分析了振动流化床的动态特性。利用拉格朗日方程建立该模型的运动微分方程,并对其主体结构进行模态分析,得到了固有频率和模态振型。在模态分析的基础上,分别计算不同相位差的谐波激励下的动力响应,得到了工作频率下相位差与位移响应的关系。通过振动流化床的动态试验验证了动态特性的理论分析结果。试验结果表明试验获得的二阶固有频率为5 Hz,一阶固有频率被二阶固有频率淹没,并证实了位移响应和角位移响应之间存在一定的相位差,相位差是引起摆动的重要原因。为改善振动流化床的动态特性提供了理论依据参考。 相似文献
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基于软球干接触模型对直线振动筛面上颗粒群的筛分过程进行了三维离散元法(DEM)的模拟研究,分析了振幅、振动强度、振动方向角、筛面倾角对筛面颗粒群的平均运动速度及动态筛分效率的影响规律。结果表明,振动筛面颗粒群的运动状态具有很大的随机性,其稳态平均速度与振幅、振动强度及筛面倾角之间为线性关系,而与振动方向角之间为非线性关系。当振动方向角为45°时,颗粒群稳态平均速度最大。在筛分过程中,物料颗粒的筛分效率是动态变化的,并随着振幅及振动强度的增加而增大,但当振动强度增大至3.3时,效率反而降低。筛分效率受振动方向角的影响较小,而随着筛面倾角的增大而减小。 相似文献