一种新的差分进化约束优化算法

对于约束优化问题,目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法,但此方法对罚参数有很强的依赖性.基于此,把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数,从而把约束优化问题转化为有两个目标函数的多目标优化问题.借鉴多目标优化中的Pareto的概念,对种群中的个体规定等级,便于在优胜劣汰过程中确定选择概率.同时,在算法陷入局部最优时,采用一种不可行解替换机制来提高算法搜索能力.对13个标准测试问题的测试结果表明,与动态惩罚函数的进化算法、可行性规则的差分进化算法、采用随机排序的进化策略以及人工免疫响应约束进化策略相比,新算法在求解精度上均具有一定的优势.     

求解约束优化问题的混沌类电磁算法

针对约束优化问题, 提出了基于混沌优化的一种新的类电磁机制算法. 采用多目标优化的约束处理技术, 将约束优化问题转化为无约束的双目标优化模型来求解; 对于转化后的新模型, 设计粒子的电荷和粒子间的受力公式. 同时, 为了加快算法的收敛速度, 结合混沌优化改进种群中的粒子. 采用标准的Benchmark函数对新类电磁机制算法的性能进行了仿真测试, 并将测试结果与已有算法的结果进行比较, 结果表明, 新算法能够快速找到问题的全局最优解或近似最优解, 是一种非常有竞争力的优化算法.     

双目标动态迁移操作DE-PSO混合算法

针对非线性约束优化问题的特殊性,给出一种求解非线性约束优化问题的动态目标迁移DE-PSO混合算法.在初始化中加入迁移操作,采取动态目标的处理方法,将约束优化问题转化为无约束双目标优化问题.依据原目标函数、违反约束度函数进行选择操作,先通过改进差分进化算法对种群进化,对违反约束度在容忍度以外的个体再采用改进的粒子群优化算法进化,并用采用一组经典的测试函数进行测试.DE-PSO混合算法具有精度高、稳定性好的特点.     

基于邻域拓扑文化差分进化算法的无功优化模型研究

提出了求解无功优化问题的一种新算法——基于邻域拓扑文化差分进化算法。将邻域拓扑结构纳入了文化差分进化算法,改进了文化差分进化算法过早收敛,易于陷入局部最优解的问题。并首次将该算法应用到无功优化问题中,使其能迅速获得全局优化解,具有很好的全局收敛性能和更好的优化能力。最后,将该算法在IEEE 30节点系统上进行了无功优化...     

用于求解多目标优化问题的克隆选择算法

提出一种用于求解多目标优化问题的新算法,将抗体群中的抗体分为支配抗体和非支配抗体代替传统算法中对所有个体分配适应度值,以适应多目标优化问题存在一系列无法相互比较的Pareto-最优解的特点;对非支配抗体进行选择,有利于算法向着理想Pareto-前端搜索,而且加快了收敛速度;克隆操作实现了全局择优,有利于得到分布较广的Pareto-前端;采用非一致性变异操作以提高算法的局部搜索能力,有利于所得解的多样性．与已有算法相比,新算法所得的最优解分布最广,很大程度上支配着其他算法得到的最优解,评价指标S降低到了3%以下．     

解决高维多目标优化的分组进化算法

高维多目标优化是解决工程应用中的常见优化问题,传统的优化算法解决四维以上优化问题效果欠佳。针对该问题及当前高维多目标优化降维算法存在的不足,提出了分组进化算法。该方法将目标函数划分为若干组,分别进化求得各组的Pareto非支配解集,在各组非支配解集上应用SPEA2算法综合求取全体目标函数的Pareto最优解。对该方法的理论可行性进行了证明,重新定义了SPEA2算法中个体适应度。仿真实验,应用标准测试函数、优化性能指标同当前的高维多目标降维算法进行了比较,结果表明,该算法具有性能上的优势。     

解动态约束规划问题的差分进化算法

动态约束规划问题求解的困难在于如何处理问题的约束及时间(环境)变量.本文给出了求解一类定义在自然数集上的动态约束规划问题的差分进化算法,该方法借助于问题的约束条件设计了一种新的适应度函数及选择算子、同时给出了一种带一维不精确局部搜索的变异算子极大地增强了群体的多样性、提高了算法跳出局部最优的能力.数值试验表明,该算法性能稳定性较好,收敛速度较快,全局搜索能力较强,其对动态非线性约束规划问题求解是有效的.     

基于K-Means全局引导策略的多目标微粒群算法

提出了一种基于K-means全局引导策略的多目标微粒群算法(KMOPSO),通过K-means算法从归档集中选出K个均匀分布的非支配粒子作为全局最优引导,以保证种群中的粒子向整个Pareto前端移动,提高解的多样性. 用基于最近邻居的剪枝算法控制归档集规模,同时保证其中非支配解的多样性. 引入变异策略来加强算法的局部搜索能力,避免早熟收敛. 用5个经典函数进行了仿真测试,实验结果表明,该算法能有效地解决多目标优化问题,不但能收敛于Pareto最优前端,而且在解的多样性方面优于改进的非劣分类遗传算法和基于拥挤距离的多目标微粒群算法.     

自适应两阶段大规模约束多目标进化算法

针对求解大规模约束多目标优化问题时遇到的收敛速度慢和可行解难以找到的困难,提出了一种自适应两阶段大规模约束多目标进化算法。首先,算法在第一阶段根据决策变量的性质,自适应地选择部分变量进行优化,且不考虑任何约束使种群快速跨过不可行区域,逼近无约束帕累托前沿。其次,算法在第二阶段考虑全部的约束,利用ε约束处理技术对变量进行整体优化;同时,利用存档将进化过程中获得的可行且非支配的解保存并更新,以不断地提高种群的收敛性与多样性。最后,将所提算法与其他6种算法在37个测试函数上进行实验对比,结果表明：所提算法在25个函数上取得了最佳结果,且分别至少在31个函数上优于对比算法;所提算法在90%以上函数中的可行率都能达到100%,可以有效地解决大规模约束多目标优化问题。     

基于搜索偏好知识的复杂多模差分进化算法

针对复杂多模优化问题,提出一种基于搜索偏好知识的差分进化算法PKLSHADE。PKLSHADE将先验搜索偏好知识注入到种群的进化过程,在不同的进化阶段对种群的多样性和集约性区分考虑,进化早期重视差分扰动以增强算法的全局开发能力,进化后期更多围绕当前最优解进行局部精细搜索。同时,基于搜索偏好知识的变异策略能够实现差分进化算法全局开发和局部搜索的自适应平滑过渡,避免两搜索阶段的硬切换。在CEC2017复杂混合多模函数上的实验结果及统计分析表明,PKLSHADE在最优解的精度、算法的稳定性等方面均优于LSHADE、EBLSHADE、jSO及AMECoDEs等近年来的优秀差分进化算法。     

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。