粒子群算法及其优化方案

粒子群算法作为一种智能优化算法,由于其实现简单,易于与其他方法结合,在现实应用中逐渐显示出强大的优势。本文首先介绍了基本的粒子群算法,分析了粒子群算法的优化方面,并且对不同的优化方面进行详细分析。     

基于粒子群算法的桁架结构优化

粒子群算法(PSO)是一种基于种群智能的优化算法。由于其具有快速收敛和操作简单等特点,粒子群算法在工程、经济管理等诸多领域均得到广泛应用,成为近年来智能计算领域研究的新热点。首先介绍粒子群算法,进而提出对于惯性权重进行线性变化。利用改进的粒子群算法对实际工程桁架结构进行尺寸优化以提高经济效益,并提出合理的参数设置。数据对比分析结果表明,改进的粒子群算法对于桁架结构尺寸优化设计是可行的。     

群智能优化算法在路径规划中的应用

本文对群智能的理论内涵进行分析,然后从人工鱼群算法、蚁群算法以及粒子群算法三个角度分析群智能优化算法在移动机器人规划中的应用现状,然后对以上三种算法的性能做比较。     

基于改进粒子群算法的海洋钻机系统布局优化

为提高海洋钻机的工作效率和平台的空间利用率,应用改进的粒子群算法对海洋钻机系统进行布局优化研究。针对多目标、多约束的钻机系统布局优化问题,建立钻机系统布局优化数学模型,应用多目标粒子群算法直接求解,得出相应的最优解集。利用线性加权法将多目标转变为单目标进行求解分析,针对单目标粒子群算法的缺点,基于约束条件、惯性权重以及遗传算法的选择和杂交对粒子群算法进行改进,完成不同改进算法的测试实验。结果表明,在应用粒子群算法求解布局问题时将约束条件作为目标函数、单独引入遗传算法的杂交思想求解速度和精度更好。提出的基于杂交的动态惯性权重粒子群算法的布局优化问题求解性能更优,得到的优化方案符合海洋钻井作业要求且占用甲板面积较小。     

粒子群-鱼群混合算法在桁架结构优化设计中的应用

群智能算法由于其优异的搜索性能被广泛应用于结构优化设计,人工鱼群算法和粒子群算法都是基于动物群体行为的智能优化随机算法.本文介绍了人工鱼群算法和粒子群算法的基本原理,并提出了粒子群和鱼群杂交混合的一种新方法:粒子群-鱼群混合算法,将粒子群-鱼群混合算法应用到四个桁架结构的重量优化设计,包括平面桁架结构和空间桁架结构,通过比较粒子群-鱼群混合算法、人工鱼群算法、粒子群算法的优化结果,发现改进的粒子群-鱼群混合算法具有收敛精度高、收敛速度快等特点,同时具有较好的稳定性,可用于结构优化设计.     

全局最优位置变异粒子群优化算法

针对粒子群优化算法的早熟收敛,容易陷入局部最优且搜索精度不高等缺点,在现有的粒子群优化算法的基础上对其进行了若干改进,提出了避免微粒群陷入局部最优的全局最优位置变异的粒子群算法,并与其他算法做了比较,体现了其优越性.     

粒子群算法在网架结构损伤识别中的应用研究

粒子群算法作为新兴的智能优化算法,因其处理优化问题突出已逐步应用在结构损伤检测领域,基于粒子群算法,提出了网架结构损伤识别方法。首先利用模态保证准则(MAC),结合频率和振型在损伤识别中各自的优势,构造了基于频率和振型的适应度函数;其次,以两个测试函数来对比分析,说明改进的粒子群算法寻优性能更佳;最后,通过一个网架结构仿真模型算例,对所提方法的有效性进行验证。设置了3种工况进行损伤识别并对结果进行分析,结果表明基于粒子群算法的损伤识别方法能够准确识别出损伤发生的位置及程度。     

基于粒子群算法的水文地质参数求解研究

为了提高求解割离井公式中水文地质参数的速度和精度,研究粒子群算法的适用性。本文将观测出水量与理论出水量的偏差平方和作为目标函数,利用粒子群算法反求割离井公式中水文地质参数给水度μ和渗透系数K,并将其计算结果与直线图解法、试算法和配线法计算结果进行对比分析。结果表明,粒子群算法的精度最高且在计算过程中无须人工干预,不受主观影响。粒子群算法在水文地质参数求解计算中具有较好的适用性和应用价值。     

岩土工程参数反演的一种新方法

介绍了新近提出的一种模拟进化算法——粒子群算法,相对于其他进化算法,粒子群算法的优势在于简单、易实现且收敛快。把该算法引入岩土工程参数反演领域,同时为了克服粒子群算法后期搜索效率降低的缺陷,把单纯形法嵌入到粒子群算法中,提出岩土工程参数反演的一种新方法——基于粒子群算法和单纯形法的混合算法。算例表明,混合算法在参数反演计算中体现出良好的优化性能和很快的收敛速度,是一种新颖可行的参数反演方法。     

求解自动化药房路径优化的混沌粒子群算法

基于静态存储的基本理论,本文建立了存取药品的模型和优化路径的目标函数。并采用了基本粒子群算法、混沌粒子群算法分别对该模型仿真,验证了混沌粒子群算法的优越性。