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基于改进萤火虫算法的压力容器离散变量优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
《机械强度》2017,(3):598-602
针对压力容器优化设计问题,建立以压力容器壳体质量最小为优化目标,内径和壁厚为离散设计变量的优化数学模型。提出一种改进的萤火虫算法,该算法通过采用自适应步长策略、跳出局部最优策略及空间域约束策略,改善算法的全局寻优能力和收敛性能。仿真结果表明所提出的改进萤火虫算法比基本萤火虫算法可以更快的收敛得到最优解,可有效解决压力容器优化设计问题。 相似文献
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萤火虫群优化算法是一种新颖的群体智能优化算法,目前在优化领域中的应用比较少。分析了萤火虫算法的仿生原理和数学模型。提出了基于萤火虫群优化算法的公差分配优化方法。以公差分配的优化目标函数作为评价函数。在基本GSO算法的基础上,使用罚函数,把它加到目标函数中,不断地寻找更优可行解,逐渐达到搜索全局最优解。通过一个具体实例测试,并将萤火虫算法和微粒群算法相比较,仿真实验结果表明萤火虫群优化算法在公差分配优化问题中有效可行,且具有较高的计算效率。 相似文献
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《计算机集成制造系统》2014,(4)
针对装配序列规划问题的特点,重新定义了应用于连续空间优化的萤火虫算法的各种相关操作,并对萤火虫算法的迭代规则进行了改进,提出了面向装配序列规划问题的改进型离散萤火虫算法。将改进型离散萤火虫算法和标准型离散萤火虫算法的实验结果进行了比较,同时也将改进型离散萤火虫算法与在装配规划领域应用最广泛的遗传算法进行了比较,验证了改进型离散萤火虫算法的优越性。在适应度函数构造方面,对传统的装配序列规划研究进行了改进,提出了装配序列工具—零件干涉次数评价指标,并通过实例验证了该评价指标的可行性和合理性。 相似文献
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基于改进粒子群算法的生产批量计划问题研究 总被引:12,自引:0,他引:12
为求解基于成组单元有能力约束的生产批量计划问题,提出了一种基于二进制粒子群算法和免疫记忆机制相结合的方法,并阐明了该方法的具体实现过程。在该方法中,采用罚函数法处理约束条件,每个粒子都代表一组可用于描述具体批量计划方案的规则组合。通过对其他文献中一个仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在寻优能力、求解速度和稳定性等方面都明显优于文献中的遗传算法。 相似文献
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汽车排产问题是混流装配线运行中的关键问题,首先采用生产平准化要求对汽车混流排产问题进行建模,然后建立基于蚁群算法的排产优化求解方法。针对初始信息缺乏的现象和可能产生的寻优过程停滞,采用局部搜索产生较优解作为蚁群算法的初始解并引入精英策略对蚁群算法进行改进,最后通过标准算例和实际算例验证了该方法的有效性和优越性。 相似文献
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汽车排产问题是混流装配线运行中的关键问题,首先采用生产平准化要求对汽车混流排产问题进行建模,然后建立基于蚁群算法的排产优化求解方法.针对初始信息缺乏的现象和可能产生的寻优过程停滞,采用局部搜索产生较优解作为蚁群算法的初始解并引入精英策略对蚁群算法进行改进.最后通过标准算例和实际算例验证了该方法的有效性和优越性. 相似文献
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陈小怡 《机械工程与自动化》2022,(6):155-157
为改善升降液压缸系统性能,对萤火虫算法进行改进,并采用改进的萤火虫算法对液压缸系统中的PID参数进行优化。基于Simulink搭建了升降液压缸系统仿真模型,对比研究了改进的萤火虫算法和基本的萤火虫算法的控制情况。为了进一步验证改进的萤火虫算法优化的PID参数对液压缸位置的控制效果,搭建了液压支架试验台装置,试验结果表明:运用改进的萤火虫算法优化的PID参数的液压缸系统对液压缸位置的控制效果更好,为实现升降液压缸精确调节提供了新思路。 相似文献
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基于有限叶片变环量气动计算模型,加入攻角随风速的变化处理,根据风电场中来流速度的概率分布,并以风力机最大年发电量为目标,建立优化模型,使用改进的粒子群算法进行搜索,寻找全局最优解.采用改进的粒子群算法设计的优化程序,设计了1.3 MW定桨失速型风力机叶片,并与现有的风力机叶片作比较.优化后,风力机叶片的弦长明显减小,达到额定风速后的功率输出情况,也满足了定桨失速型风力机的功率控制要求,说明本文所述的优化设计方法的有效性和实用性. 相似文献
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为了对刮板输送机减速器故障进行准确诊断研究,提出了一种基于改进萤火虫算法优化神经网络故障诊断方法。首先对刮板输送机减速器故障特征参数进行特征提取,其次应用特征数据样本进行基于神经网络的故障诊断模型训练,利用改进萤火虫算法对神经网络权值、阈值进行优化,加快目标的优化求解,得到最优的网络模型。初步研究表明将改进萤火虫算法与BP(back propagation)神经网络结合可以有效地解决神经网络收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,可以对刮板输送机减速器的故障进行准确诊断。 相似文献
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针对工字梁结构受力过程中测点数目过多及优化较困难的问题,提出一种基于模拟退火思想及遗传算法的改进粒子群算法,综合考虑受力状态识别误差与测点优化,进行了测点的筛选。首先将遗传算法的初始化、选择、交叉、变异融入粒子群算法中;其次在变异部分引入模拟退火的思想。改进后的粒子群算法改善了标准粒子群算法的“早熟”、局部寻优能力较差等问题。通过测试函数对比改进粒子群算法与标准粒子群算法的性能,改进的粒子群算法稳定性更好,抗“早熟”能力较强,精度明显提高。通过工字型梁选点及受力状态识别仿真与试验表明,改进粒子群算法在受力状态识别的测点选择过程中具有较高的效率,选择测点的受力状态识别误差均小于3%,在工程应用范围内,为受力状态识别提供了一种较好的方法。 相似文献
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为了解决起重机箱形主梁优化设计中的多变量、多约束问题,文中提出了一种基于引力导向策略和自适应步长策略的改进萤火虫算法.针对萤火虫算法寻优精度低和收敛速度慢等缺点,通过考虑邻域集内所有萤火虫的荧光素与距离的影响,改进了萤火虫移动方向选择策略,并根据吸引力大小与迭代次数自适应调整萤火虫个体的移动步长,提高了算法的全局优化能... 相似文献