物體碰撞優(yōu)化算法是一種新穎的元啟發(fā)式優(yōu)化算法。該算法是基于一物理原理,即一個運動的物體撞向一個靜止的物體,碰撞后,兩個物體的位置和速度都會發(fā)生改變,逐次進行讓物體到達一個更好的位置。物體碰撞優(yōu)化算法具有結構簡單,過程易實現(xiàn)的特點。該算法已受到了國內(nèi)外學者的關注。目前,物體碰撞優(yōu)化算法已被應用到各種優(yōu)化問題中,如結構優(yōu)設計化問題,城市規(guī)劃布局等問題。但隨著研究的深入,發(fā)現(xiàn)算法也存在尋優(yōu)精度不高,局部搜索能力弱等問題。本文針對物體碰撞優(yōu)化算法的不足,提出了一些改進方法,提高算法的尋優(yōu)精度和全局搜索能力,并將其應用在一些經(jīng)典的優(yōu)化問題中。本文的主要研究成果如下:(1)將精英反向策略嵌入碰撞體優(yōu)化算法,提高算法的開采能力,碰撞發(fā)生后,每個球體的速度會發(fā)生改變,每個球體的位置也會得到更新,在位置更新后的基礎上,通過精英反向策略,在搜索空間內(nèi)計算出每一個球體的反向解,比較每個球體及其反向解的適應度值,保留下來較優(yōu)的適應度值及對應的球體所在的位置來提高算法的精度。并將改進后的算法應用到函數(shù)優(yōu)化問題,實驗結果表明,基于精英反向策略的物體碰撞優(yōu)化算法尋優(yōu)能力和尋優(yōu)精度更好。(2)為了解決應急救援物資調度...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.2物體的分組Fig.2.2PairsofCBsforcollision

理想的條件下，彈性碰撞不會有能量損失(Q=0&ε=1)。在現(xiàn)實情過程中，會有一部分能量轉換為內(nèi)能和其他形式的能量，在這種情后，兩個物體的分離時的速度和相對速度比較大。非彈性碰撞的情況下，碰撞發(fā)生時，其中部分動能在碰撞(Q≠0&ε為某種其他形式的能量的碰撞。在這種情....

圖3.1EOCBO算法流程圖

11Fig.3.1TheflowchartofEOCBO臺環(huán)境：操作系統(tǒng)：Windows7；CP4GB；編程工具:MatlabR2012(a結果對比21個標準測試函數(shù)來評估所提出的被用于許多其他文獻。表3.1展示維度，理論最優(yōu)值。數(shù)可以分為三類。它們是高維單峰

圖3.44焊接梁設計問題

（1）焊接梁設計問題焊接梁設計是一廣為使用的實際工程設計問題。它的優(yōu)化目的是最小化制造花費，圖3.44為焊接梁設計圖[48]，該設計模型需要滿足與剪切應力(τ)，梁彎曲應力(θ)，桿屈曲載荷()cP，梁端撓度(δ)，法向應力(σ)和邊界約束相關的七個約束條....

圖3.45壓力缸的設計參數(shù)

1.7248521.725NA1.7373001.8132901.991.7248522.0574NA1.7249181.7297521.771.7248491.7275641.751.73120651.87865602.341.7248551.....

本文編號：3934983