改进的粒子群优化算法及其工程应用

针对单目标粒子群优化算法局部搜索能力差,不能有效求解高维、复杂工程问题等缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法,即单纯形粒子群优化方法的混合算法(SM PSO)。该混合算法,在继承粒子群优化算法原有优点的同时,不但可减少计算规模,且有效地增强了粒子群优化算法的局部搜索能力,提高了算法的鲁棒性能。文中采用30维经典测试函数及齿轮减速器优化问题作为算例,验证了该算法的优越性能。     

机电产品管路自动敷设的粒子群算法

基于粒子群优化算法提出一种机电产品三维管路自动敷设算法,该算法以预处理和优化搜索为基本框架。在预处理阶段,利用混沌技术,建立混沌栅格预处理模型。三维管路敷设空间经过混沌栅格预处理模型处理,可有效地降低管路自动敷设算法的求解复杂度。在优化搜索阶段,通过分析粒子群算法和人口迁移的特点,提出改进粒子群算法。改进粒子群算法针对粒子群算法收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺点,提出子空间局部搜索、解空间全局搜索和补空间开拓搜索。基于混沌栅格预处理模型和改进粒子群算法,给出高效的管路自动敷设算法流程图。对比试验和改进粒子群算法的理论分析,表明该优化搜索算法具有较好的性能,并证明改进粒子群算法的收敛性。实例验证表明该算法的有效性和实用性。     

基于k-中心点法的改进粒子群算法在旅行商问题中的应用

为将面向连续优化的粒子群优化算法应用于旅行商问题的求解,提出了旅行商问题的权重编码方案.该方案将属于组合优化的旅行商问题转化为连续优化问题,同时保留了粒子群算法的易操作性和高效性.针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出了适合旅行商问题的基于k-中心点法的改进措施.该措施利用简单匹配系数构建粒子群的相异度矩阵,在此基础上采用k-中心点法对粒子群进行聚类分析,实现了粒子之间的信息交换,扩大了粒子的搜索空间,避免算法陷入局部最优.最后,用旅行商问题标准库的4个算例验证了权重编码方案和改进粒子群算法的有效性.     

基于小生境改进粒子群算法的几何约束求解

几何约束问题可以等价为求解非线性方程组问题。几何约束问题先被转化为一个优化问题。采用基于小生境改进粒子群优化算法来求解该优化问题。由于经典粒子群优化算法容易陷入局部最优,出现早熟现象。为此,基于小生境原理,提出一种小生境改进粒子群优化算法(niche improved particle swarm optimization,NIPSO)。该算法在进行速度和位置更新后,根据小生境数确定个体历史最好位置中的孤立点。然后对所有个体历史最好值差于孤立点值的粒子使用交叉和选择算子进行更新。实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性。     

基于改进粒子群优化-反向传播神经网络的制造业产能预测

为了精准预测制造业产能,对粒子群优化算法和反向传播神经网络进行研究,进而提出基于改进粒子群优化-反向传播神经网络的制造业产能预测方法。在这一预测方法中,通过粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行优化搜索,同时引入自适应变异算子,避免粒子群优化算法陷入局部极值,并通过MATLAB软件对制造业产能进行预测。研究结果表明,改进粒子群优化-反向传播神经网络的预测效果优于粒子群优化-反向传播神经网络和反向传播神经网络。     

增加算子扰动项的粒子群优化算法研究

为了提高粒子群算法的稳定性,改善陷入局部最优的弊端,提出了一种增加算子扰动且对惯性权重进行正弦调整的粒子群优化算法。该方法首先利用差分方程对粒子的速度与位置变化过程进行深入分析,然后找到粒子群算法收敛的约束条件,进而获得改进后的惯性权重。最后在粒子群算法的速度公式中引入算子扰动项,其对粒子施加扰动,能够有效的抑制算法陷入局部最优问题,使算法在迭代后期也拥有一定的搜索能力。利用4个典型测试函数对算法进行验证,实验结果表明改进的惯性权重及速度更新公式使得该算法具备了较快的收敛速度和较佳的全局收敛性能,与标准粒子群算法相比,改进后的粒子群算法收敛精度高、鲁棒性强。     

平面并联机构位置正解的改进粒子群算法

根据杆长约束条件,给出了求解3-RPR平面并联机构位置正解的无约束优化模型.针对标准粒子群算法容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢等缺点,提出了一种基于新的差异度评价指标的改进粒子群算法--自适应变异粒子群算法.采用自适应变异粒子群算法求并联机构位置正解中的优化问题.数值实例表明,改进粒子群算法能求出全部装配构型,且收敛速度较快、精度较高.     

一种自适应粒子群算法的小波神经网络优化

针对传统粒子群算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种变权重粒子群算法.该算法通过引入交叉权重因子和粒子个体状态最优权值,对传统粒子群算法进行了优化,使粒子在移动过程中利用更多的信息来调整各自的移动方向,扩大粒子在运动过程中的自我认知范围,提高了粒子群算法的收敛精度和收敛速度.最后,利用改进的变权重粒子群算法对小波神经网络控制器进行优化,有效地验证了变权重粒子群算法的精确性.     

基于粒子群优化算法的小型足球机器人路径规划

为了解决足球机器人无法躲避动态障碍物和容易陷入局部极值的问题,在深入研究粒子群优化算法的基础上,提出了采用栅格法与粒子群优化算法相结合的路径规划算法。首先采用栅格法对小型足球机器人工作环境构造模型,再利用改进的粒子群优化算法进行最优路径搜索。该算法实现简单,收敛速度快,不易陷入局部极值,不仅能够满足足球机器人实时动态的路径规划要求,而且能满足不同环境下的路径规划要求。仿真实验表明,该方法可以很好地应用于足球机器人的路径规划中。     

基于改进粒子群算法的刨煤机多目标优化设计

针对刨煤机载荷波动率、刨削比能耗及生产能力问题,根据刨煤机刨削参数和刨头结构参数,并借助改进粒子群算法对刨煤机多目标进行优化设计。优化结果表明:刨煤机载荷波动率降低了20%、刨削比能耗降低了9.8%,生产能力升高了2.5%,极大地优化了上行刨削深度、下行刨削深度、上行刨速、下行刨速、刨刀数量和刨刀间距,有效地提高了刨煤机的整机工作性能。对比不同的优化算法,采用改进粒子群算法优化的刨煤机的综合性能优于其他算法。     

基于微粒群算法的机械优化设计

介绍了微粒群优化算法的原理、改进及算法实现过程.用数值实验验证了该算法在解决复杂机械优化问题方面的可行性与有效性.     

基于粒子群优化和协同优化的多学科设计优化研究

协同优化是进行多学科设计优化的有效方法之一。本文将粒子群优化算法应用于协同优化,通过对系统级优化等式约束条件进行转换,克服了协同优化自身内部的计算缺陷,有效解决了当原始系统优化问题不满足Kuhn-Tucker条件时导致的计算困难,最后以数值计算和减速器设计为例进行了验证。结果表明本文提出的方法是有效的,同时也为将新型算法应用于多学科设计优化问题提供了参考。     

加工参数优化中自适应协同粒子群算法研究

针对加工参数优化过程中粒子群优化算法的优化效果受参数影响较大的问题,提出了自适应协同粒子群优化算法。对粒子群优化算法的参数对优化结果的影响进行了详细而深入的分析,在此基础上,给出了优化过程中惯性权重、学习因子、最大速度等参数的变化规律,并通过仿真的方法确定了最优参数的取值。最后通过对基准函数的仿真实验,验证了本文算法的正确性和有效性。     

机器人系统多学科协同优化设计

将多学科设计优化思想应用于机器人系统的设计问题.首先介绍了协同优化算法的主要思想与框架,然后以二自由度机器人的设计为例,着重研究用协同优化算法完成机器人的运动学、静力学、动力学与控制学的多学科设计优化.优化结果证明了协同优化算法解决复杂机器人系统多学科设计优化问题的有效性,为解决更为复杂的机械系统的设计优化问题奠定了基础.     

企业资源优化与优化模型

讨论了企业资源优化问题的基本概念和特性，综述了学术界为实现企业资源优化所做的努力，提出了一个基于供应链结构、能够实现制造类企业资源优化的企业资源优化模型。该模型能描述制造企业复杂的物料清单关系，进行详细的物流与能力平衡，可对产品组合、库存控制、外协加工等进行优化。模型可以取代传统企业资源计划系统中的主生产计划、物料需求计划和能力需求计划模块，成为企业资源优化系统的核心模块。     

蚁群优化算法研究综述

介绍了蚁群优化算法的基本原理、流程和研究现状,重点评述了近年来蚁群优化算法在组合优化和连续优化两个领域的研究现状,并展望了这一领域的研究方向。     

基于拓扑和形貌优化的汽车发动机罩板设计

提出了一种汽车发动机罩板的优化设计方法。该方法包括基于拓扑优化的最优材料分布设计和基于形貌优化的最优压延筋设计,在轻量化设计的同时使结构的力学性能得到提高。在设计过程中,采用加权的方法处理优化设计的多工况问题。根据优化结果建立内板结构的优化模型,并将优化模型与原设计模型进行比较,结果表明,优化模型在横向弯曲工况、侧向弯曲工况和扭转工况的结构应变能分别降低18.89%、64.30%和49.79%,结构减重约20%。     

基于协同优化和多目标遗传算法的车身结构多学科优化设计

在汽车车身结构NVH和侧面碰撞安全性研究中,实施多学科多目标优化的可行性设计。通过试验设计制定试验方案并进行数据采样,构建考虑整车侧撞安全性、白车身模态、静态弯曲刚度、扭转刚度和轻量化等性能的响应面近似模型,然后对车身结构分别进行确定性和可靠性轻量化单目标设计。最后,运用多目标遗传算法结合多学科协同优化对车身结构进行多目标优化设计,获取Pareto最优化解集。研究结果表明:可靠性优化设计较确定性优化设计而言,能考虑产品设计和生产过程中的不确定性因素,保证产品稳健性;车身结构的多目标优化设计全面考虑了车身结构轻量化、NVH和碰撞安全性能等多学科之间的耦合和解耦;设计者可按需选择其满意的优化结果,这将大幅缩减产品开发周期、降低产品开发成本。     

基于静态参数优化与模态动力改进的结构混合优化设计方法

分析了结构静态分析环境下参数优化设计和模态分析环境下动力改进优化设计两种方法的优缺点,综合了两种优化设计方法的优点,提出了基于静态参数优化与模态动力改进相结合的结构混合优化设计方法,在实际结构优化设计中取得了良好的设计效果.     

冰箱制冷系统性能优化

建立了冰箱制冷系统性能参数优化模型，编制了优化程序，并对一台BCD-180W冰箱(工质为HFC-134a)进行了优化，使得该系统性能达到最佳，优化结果与理论分析相吻合。该优化方法和思路具有较强的实用性。