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在快速群搜索优化算法QGSO(quick group search optimizer)基本原理的基础上,提出了改进的快速群搜索优化算法--快速被动群搜索优化算法QGSOPC(quick group search optimizer with passive congregation),并应用于结构优化设计.采用QGSOPC优化算法分别对空间结构进行离散变量的截面优化设计,并与QGSO优化算法、群搜索优化算法GSO(group search optimize)和启发式粒子群优化算法(HPSO)的计算结果进行比较,结果表明改进的快速被动群搜索优化算法QGSOPC与QGSO算法、GSO算法和HPSO算法相比不但具有较好的收敛精度和更快的收敛速度,而且具有很好的稳定性.该算法可有效率地应用于实际结构的优化设计. 相似文献
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为了提高约束优化问题的求解精度和收敛速度,提出求解约束优化问题的改进布谷鸟搜索算法。首先分析了基本布谷鸟搜索算法全局搜索和局部搜索过程中的不足,对其中全局搜索和局部搜索迭代公式进行重新定义,然后以一定概率在最优解附近进行搜索。对12个标准约束优化问题和4个工程约束优化问题进行测试并与多种算法进行对比,实验结果和统计分析表明所提算法在求解约束优化问题上具有较强的优越性。 相似文献
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目的 针对基本灰狼算法在函数优化过程中精度低、收敛速度慢、局部搜索能力差等问题,提出一种基于收敛因子和权重动态变化的自适应灰狼优化算法。方法 为了平衡算法的全局和局部搜索能力,引入聚焦距离变化率来动态调整收敛因子;使用自适应权重因子来改变算法的位置更新公式,以提高算法的收敛速度和精度。结果 仿真实验结果表明,改进后的算法在收敛精度和速度上都有了显著的提升,并且克服了灰狼算法在处理多峰函数时易陷入局部最优的缺点;对于纸浆浓度控制系统,控制效果更加理想。结论 通过改进的灰狼算法对PID控制器参数进行整定,可以显著提高系统的控制精度和其他性能指标,能更好地满足实际应用的要求。 相似文献
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《工程力学》2010,(7)
在群搜索优化算法GSO(Group Search Optimize)基本原理的基础上,提出了改进的群搜索优化算法——快速群搜索优化算法QGSO(Quick Group Search Optimize),并应用于结构优化设计。算法的改进主要有3个方面:第一,当算法不前进时,适当加大游荡者的数目;第二,引进粒子群算法(PSO)的搜索方式,将GSO中的角度搜索改为步长搜索,并考虑群体最优值和个体最优值;第三,引入遗传算法,通过个体最优值与群体最优值的杂交重新生成游荡者。采用QGSO优化算法分别对平面和空间桁架结构进行了离散变量的截面优化设计,并与GSO优化算法和启发式粒子群优化算法(HPSO)的计算结果进行了比较,结果表明:该文改进的群搜索优化算法QGSO与GSO算法和HPSO算法相比具有较好的收敛精度和更快的收敛速度,可应用于工程结构的优化设计。 相似文献
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为了降低多金属矿山工业生产作业成本及保证生产连续性等目标,将矿山生产作业过程中采场至卸矿点间的生产成本归结为采掘生产作业计划优化问题,建立了多金属矿山工业采掘生产计划模型。该模型以采掘和运输作业成本最小为目标,综合考虑了矿石品位波动、采场的出矿量、采掘作业量和矿产资源利用等约束条件。将改进的量子粒子群算法应用于模型中,利用进化速度和聚集度因子对算法参数进行优化,同时提出了双可行域吸引子的粒子搜索策略,提高了算法的全局收敛速度,避免了早熟问题。以某大型多金属矿山为案例,结果表明该算法解算结果要比矿山实际生产指标、非线性规划以及标准粒子群算法结果优于95%以上,算法求解速度提高了65%左右,且该模型与优化算法满足矿山工业采掘生产计划的连续性和均衡性要求。 相似文献
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针对Jaya算法计算精度差、收敛速度慢、易陷入局部最优而提前收敛等问题,为提高算法的性能,引入Hammersley序列初始化、Lévy飞行搜索、经验学习策略得到改进Jaya算法。计算加速度响应互相关函数的所有组合,得到组合相关函数,在此基础上提出基于改进Jaya算法和组合相关函数的结构损伤识别方法。利用随机激励下多自由度体系模型验证该识别方法的有效性,并讨论不同的优化算法、噪声等级、采样频率、采样时间、数据点数、传感器数量、模型误差等因素对识别结果的影响。研究结果表明:与遗传算法和Jaya算法相比,改进Jaya算法可以更好地平衡全局搜索和局部搜索,加快收敛速度,提高识别精度;改进Jaya算法和组合相关函数的损伤识别方法在20%噪声下仍然可以准确识别结构刚度损伤位置和程度。 相似文献
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基于Dijkstra-蚁群算法的泊车系统路径规划研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对智能停车库中自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)存取车路径规划问题,提出了一种基于Dijkstra-蚁群算法(Dijkstra-ACO)的泊车系统路径规划方法.首先利用链接可视图法建立环境模型,并在此环境模型下,采用Dijkstra算法规划出AGV的初始路径;其次,通过引入节点随机选择机制、调整信息素更新方式和限定信息素阈值策略等对基本蚁群算法进行优化改进;最后,选用改进的蚁群算法对初始路径进行优化.结果显示:Dijkstra算法和混合算法均能使AGV有效避开障碍物,然后搜索到一条从起点到终点的无碰优化路径;与Dijkstra算法相比,混合算法能有效提高路径搜索效率,缩短搜索路径长度,改善搜索路径质量,表明该算法正确、可行及有效,且具有较强的全局搜索能力和较好的收敛性能,能够满足AGV存取车路径规划的要求. 相似文献
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《振动与冲击》2015,(20)
为解决群搜索算法在求解多目标优化问题时易陷于局部最优或过早收敛,限制其在复杂结构模型修正中的应用问题,提出改进的群搜索优化算法-多目标快速群搜索优化算法(MQGSO)。采用LPS搜索方法对发现者进行迭代更新,能使发现者更快到达最优位置,提升寻优效率;对追随者增加速度更新机制,考虑其自身历史最优信息以保证收敛精度,并在算法后期采用交叉变异策略增加追随者个体多样性,避免陷入局部最优;在游荡者迭代更新中引入分量变异控制策略,增加其搜索的随机性,提高算法的全局寻优性能。通过7个典型多目标优化测试函数及某发射台有限元模型修正实例,对算法性能进行验证分析。结果表明,与已有MPSO(Multi-objective Particle Swarm Optimization)及MBFO(Multi-objective Bacterial Foraging Optimization)两种算法相比,所提MQGSO算法搜索性能更强、收敛速度更快、计算精度更高,不失为求解复杂多目标优化问题的有效方法。 相似文献
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目前已有多种智能算法应用到光伏电池模型的参数辨识中,然而大都存在易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,基于改进狮群算法,提出了一种有效的光伏电池参数辨识方法。首先,通过引入混沌初始化、自适应参数和混沌搜索,弥补了狮群算法收敛速度慢、寻优精度不高等不足;将改进狮群算法应用到光伏电池的单二极管模型和双二极管模型的参数辨识中,与5种优化算法的结果进行对比,证明了该算法在光伏电池参数辨识中的有效性和优越性;最后,通过在不同辐照度和不同天气类型下进行辨识,探究了外部环境变化对模型参数的影响,进一步验证了该算法的有效性和实用性。 相似文献
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物流配送车辆优化调度模型及其求解策略 总被引:2,自引:0,他引:2
为进一步降低物流配送成本和提高服务质量,建立了较接近实际情况的物流配送车辆优化调度模型,对该模型采用一种新颖的智能算法即差异演化算法进行求解.通过实例检验算法的优越性,仿真结果表明该算法求解效率高,收敛速度快,全局搜索能力强. 相似文献
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《噪声与振动控制》2020,(3)
针对目前加工中心(Machining Center,MC)主轴故障诊断多为人工经验完成,且故障诊断精度和识别率低等问题,提出基于改进的动态搜索烟花算法(dynamic search fireworks algorithm,dynFWA)优化BP神经网络(Neural Network,NN)的加工中心主轴故障诊断方法。将改进的动态搜索烟花算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立改进dynFWA-BP神经网络模式分类方法。将提出的模式分类方法应用于MC主轴故障诊断中,使得提取的主轴故障特征与主轴工作状况有着非线性映射关系。最后,采用VMC650E主轴故障数据进行验证,证明所提出的故障诊断方法在故障诊断精度、故障识别率方面明显优于BP神经网络、GA-BP神经网络和PSO-BP神经网络。 相似文献
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针对模糊C-均值聚类算法敏感于初始聚类中心及聚类收敛慢、聚类数目手动设定等缺陷,提出了基于改进蝙蝠优化自确定的模糊C-均值聚类算法。该算法是基于密度峰值综合衡量聚类中心外围数据密集程度和聚类中心间距离,自动确定聚类中心和聚类数目,以此作为改进蝙蝠算法的初始中心;在原始蝙蝠算法中引入Levy飞行特征加强算法跳出局部最优能力;使用Powell局部搜索加快算法的收敛,利用改进的蝙蝠种群进行种群寻优,并将最优蝙蝠位置作为聚类C-均值新聚类中心,进行模糊聚类,以此循环交叉迭代多次最终获得聚类结果。将基于改进蝙蝠优化自确定的模糊C-均值聚类算法与其它两种聚类算法在标准数据集上进行仿真对比,实验结果表明:与其它两种算法相比,该算法收敛速度快、误差率低。 相似文献