基于改进粒子群算法的输电网扩展规划

输电网扩展规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题,提出了一种改进粒子群算法求解此类优化问题。该算法针对传统的粒子群算法存在的缺点,对粒子群迭代行动策略、初始化策略以及惯性权重的调整进行了改进,并将单纯形法引入到算法中,弥补算法容易陷入局部最优的缺点,提高了粒子群算法的搜索效率,使其更适用于输电网扩展规划。将其应用到Garver-6节点系统和一个18节点系统,计算结果证明该算法的可行性和有效性。     

改进蚁群算法及其应用

将文献报道的两种蚁群算法融合,得到一种新的改进蚁群优化算法。在启发函数中加入下一个节点与最终节点的距离;在信息素更新时,根据最优解和最差解,相应增加或减少信息素浓度,提高算法性能。将改进的蚁群算法应用于机器人路径规划中,在栅格障碍环境下,让机器人找到一条从起点到终点无碰撞的最短路径。实验发现,改进蚁群算法仅需在第3次迭代后就可以找到最优路径。改进蚁群算法不仅提高了收敛速度,还增强了解的精确度。     

改进多步长蚁群算法移动机器人路径规划研究

为改善传统蚁群算法在路径规划中存在的规划路径实用性差、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种改进多步长蚁群算法.改进算法以移动机器人视野域内所有可直达节点作为下一步可选节点集,采用多步长移动方式以任意方向任意步长寻找下一节点,提高算法寻优效率和路径规划多样性;节点之间初始信息素依各节点与当前节点和目标节点连线的距离采取不均匀分布,降低蚁群在算法初期搜索的盲目性;通过路径长度增大优质路径与劣质路径的信息素更新差距,改进启发函数,提高算法收敛速度.仿真结果表明,改进算法规划路径具有长度短、路径平滑度高、步数少的优点,更符合移动机器人实际使用需求,收敛速度明显加快,路径规划效果提升显著.     

基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划

研究了一种基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划方法,以保证在敌方防御区域内以最小的被发现概率以及可接受的航程到达目标点。首先对无人机三维航路规划模型进行分析,在此基础上采用蚁群算法对三维航路进行优化。将最短路径的信息反馈到系统中作为搜索的指导信号,并改进节点选择方法,以提高应用蚁群算法搜索无人机三维航路的效率。最后将所研究的方法应用于无人机的三维航路规划,仿真结果表明本文方法是有效的。     

自适应萤火虫算法改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统的蚁群算法在解决移动机器人路径规划问题时存在收敛性差、搜索速度慢、过于依赖参数选择等问题,提出一种自适应萤火虫算法改进蚁群算法的混合算法。首先,在蚁群算法基础上引入萤火虫算法,对蚁群算法的核心参数进行优化;其次,针对两种算法混合后时间开销大的问题,引入精英策略和承接式相结合的信息素更新方式,并对萤火虫算法的步长因子进行自适应设计,以提高整个混合算法的求解效率和求解精度;最后,在不同的栅格环境下进行路径规划仿真实验。结果表明,混合智能算法较传统蚁群算法综合效果有明显提升。     

基于GA-PSO算法焊接机器人路径规划研究

焊接机器人在制造业中有广泛的应用。在焊接任务中通常有许多焊接接头,合理地规划焊接路径使其穿过这些焊接接头,对焊接效率的提高有积极的影响。传统的手工路径规划技术可以有效地处理少量焊接接头,但当焊接节点数目较大时,很难获得最优路径。传统的手工路径规划方法耗时长、效率低,不能保证最优。遗传粒子群优化算法（GA-PSO）基于遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）的优点来解决焊接机器人的路径规划问题。仿真结果表明,该算法具有较强的搜索能力和实用性,适用于焊接机器人路径规划。     

基于改进蚁群算法对最短路径问题的分析与仿真

使用传统蚁群算法求解图的最短路径问题时,随着节点的增加会出现搜索速度变慢且易于陷入局部最优解.针对这个问题,提出一种改进的蚁群算法,通过引入搜索方向和搜索热区机制提高算法的搜索性能.仿真实验证明：改进的蚁群算法较传统的蚁群算法具有更高搜索速度且容易得到全局最优解.     

基于人工智能算法的采摘机器人最优路径规划研究

在复杂多变的工作环境,特别是在多丘陵等特殊地理位置,快速选择最优路径,避开障碍物,完成作业,需要进行采摘机器人的路径规划.基于改进蚁群算法对拣选机器人路径进行规划,搜索效率较低,存在早熟收敛的可能,基于此,提出基于人工智能算法的采摘机器人最优路径规划方法.构建环境模型,为减少初始寻路时间,提高搜索速度,增强全局优化能力...     

基于改进MMAS算法的堆垛机货物拣选路径优化

提出了一种基于改进最大最小蚁群算法(MMAS)的货物拣选路径优化算法.首先建立堆垛机货物拣选路径最短化的数学模型,然后利用改进的MMAS对其求解获得临时优化路径,最后融合2-opt策略进行局部调整获得最优拣选路径.实验结果表明,本算法可有效克服蚁群算法易陷入局部最优的不足,且较之遗传、粒子群等算法缩短了货物的拣选路径,提高了仓库作业的效率.     

基于改进A~*算法的仿生机器鱼全局路径规划

针对传统A*算法搜索速度慢和规划路径不够优化的缺点,引入可扩展节点,对A*算法流程进行改进,以减少时间和空间复杂度,提高搜索效率,并对规划路径进行优化处理,以有效的缩短路径。对存在凹形障碍物的地图,采用后退—尝试的方法解决路径规划的失败问题,使之绕过凹形障碍物取向目标点,达到输出最短路径的目标。     

一种新型生物地理学智能优化算法及其比较研究

生物地理学优化算法（BBO）包括迁徙模型和算法流程,在一些基准函数下,通过BBO算法与其他较为传统智能优化算法的性能比较,显示出BBO算法的优越性能.论述了算法中的某些参数的影响,指出了BBO算法有待解决的问题.     

渐进结构优化方法及算例

渐进结构优化法(ESO)是近年来兴起的一种解决各类结构优化问题的数值方法。其原理是通过将结构中无效或低效的材料逐步去掉,使剩下的结构逐渐趋于优化。与其它优化方法相比,该方法原理简单,计算效率高,工程应用方便。本文阐述了渐进结构优化法的基本原理和具体步骤,并按照各种约束条件详细介绍了该方法在国内外的研究进展和典型范例。     

基于拓扑和尺寸组合优化的ATV车身轻量化研究

针对车身结构在概念设计阶段出现的拓扑优化结果不连续,结构优化设计周期时间长等问题,基于optistruct优化软件,提出一种拓扑和尺寸组合优化模型.该模型可以同时进行尺寸优化和拓扑优化设计,得到车身蒙皮优化尺寸和最优的车身骨架加载路径,同时缩短了结构的概念设计阶段的设计周期.以ATV车身的结构优化设计为研究对象,对比优化前后的分析结果,在不降低结构性能的前提下优化后的结构减重105.5kg,验证了该方法的可行性.     

桁架结构形状优化的粒子群优化算法

为解决有应力约束、几何约束以及局部稳定性约束的桁架结构的形状优化设计,将粒子群优化(PSO)算法应用于桁架结构的形状优化设计.首先详细介绍了原始PSO算法的基本原理,然后引入压缩因子改进了原始的PSO算法,并提出了合理的参数设置值.优化计算过程中,综合考虑了节点坐标和截面面积等两类不同性质的设计变量.最后对几个经典问题进行了求解,并与传统的优化算法进行了比较.数值结果表明,改进的PSO算法具有良好的收敛性和稳定性,可以有效地进行桁架结构的形状优化设计.     

笼型粉碎机的优化设计

本文在对笼型粉碎机结构和运动分析的基础上,建立了笼型粉碎机离散混合变量的优化设计模型,提出了离散混合变量优化问题的两步优化算法。该算法充分发挥了连续变量优化算法效率高和离散变量优化算法符合实际变量取值要求的优点,以连续变量优化的结果作为离散变量优化算法的初始点,大大提高了解决此类问题的效率。经对一实际产品的优化表明:在满足各种约束条件下,增大笼轮外径,间隙增大,生产率提高,并可最大限度地发挥原动机的潜力,优化后生产率提高了9.86 t/h,相对增加66.7%.     

弧形钢闸门结构整体优化设计

对闸门结构的优化多将其简化为平面体系或者分别对各构件进行优化,而各构件的最优往往不能等同于结构整体最优.利用APDL语言对ANSYS进行二次开发,融合了有限元法数值计算的准确性和优化方法求极值的高效性,按真实的三维情况对闸门进行优化设计,成功解决了弧形钢闸门的三维优化问题,为优化设计的工程应用提供了一种方法.     

Optimal design of dynamic and control performance for planar manipulator

k]A design and optimization approach of dynamic and control performance for a two-DOF planar manipulator was proposed. After the kinematic and dynamic analysis, several advantages of the mechanism were illustrated, which made it possible to obtain good dynamic and control performances just through mechanism optimization. Based on the idea of design for control (DFC), a novel kind of multi-objective optimization model was proposed. There were three optimization objectives: the index of inertia, the index describing the dynamic coupling effects and the global condition number. Other indexes to characterize the designing requirements such as the velocity of end-effector, the workspace size, and the first mode natural frequency were regarded as the constraints. The cross-section area and length of the linkages were chosen as the design variables. NSGA-II algorithm was introduced to solve this complex multi-objective optimization problem. Additional criteria from engineering experience were incorporated into the selecting of final parameters among the obtained Pareto solution sets. Finally, experiments were performed to validate the linear dynamic structure and control performances of the optimized mechanisms. A new expression for measuring the dynamic coupling degree with clear physical meaning was proposed. The results show that the optimized mechanism has an approximate decoupled dynamics structure, and each active joint can be regarded as a linear SISO system. The control performances of the linear and nonlinear controllers were also compared. It can be concluded that the optimized mechanism can achieve good control performance only using a linear controller.     

不压井井口装置的结构优化设计

采用拓扑优化和尺寸优化对不压井装置进行结构优化设计。首先利用基于变密度法的拓扑优化,以柔度最小为优化目标,体积分数作为约束条件,得到设计空间内最优的材料分布路径。然后根据得到的拓扑结构重新设计不压井装置结构。利用最终得到的不压井装置的拓扑结构建立新的有限元模型,利用尺寸优化工具,以最小质量为优化目标,最大位移与最大应力为约束条件,实现不压井装置的减重。通过综合两种优化方法,不仅提高了不压井装置的性能,而且大大降低了不压井装置的质量,为工程结构提供了一种新设计思路。     

抗震结构的优化设计

本文以近十年来我院抗震结构优化设计的研究成果为例简要地介绍了抗震优化的理论和方法。首先指出了抗震结构优化设计的数学模型是有时间参数约束的非线性规划问题,它可以简化为不含参数约束的问题来求解.然后,以剪切型框架抗震优化为例给出满约束设计的概念和方法;以平板网架抗震优化为例介绍了用最大总应变能为优化目标的一种抗震优化方法;以桁架与钢筋混凝土烟囱抗震优化设计为例阐述了抗震优化设计非线性规划解法的特点.最后用剪切型框架抗震优化设计为例介绍了如何建立和应用抗震经验优化规律。     

渐进演化类拓扑优化算法的优化准则对比研究

渐进演化类拓扑优化算法的优化准则是影响结构优化结果的关键因素之一。以不同荷载和边界条件下的深梁模型为数值算例，比较了基于不同优化准则的3种算法在优化解和优化效率上的差别。结果表明：对于荷载和边界等条件较简单的构件，采用单向和确定性优化准则的渐进演化类拓扑优化算法能高效地得到最优拓扑，采用概率性优化准则和采用双向优化准则的渐进演化类拓扑优化算法有着更广的适用范围，在荷载和边界等条件较复杂的构件上，同样表现出较强的避免优化畸变的能力和全局寻优能力。对结合概率性优化准则和双向优化准则的遗传双向渐进演化结构优化算法建立了流程图，并进行初步讨论，以期进一步提高渐进演化类拓扑优化算法的实用性和寻优能力。