本文提出了一種應(yīng)用于結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的自適應(yīng)隨機(jī)粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(ARPSO-BP)。為了迅速收斂至全局最優(yōu)解,基本粒子群算法中不同的函數(shù)需要采用不同的慣性因子。因此,本文提出自適應(yīng)隨機(jī)慣性因子,并引入到粒子群算法中以提高其性能。函數(shù)優(yōu)化算例和工程實(shí)例分析證明自適應(yīng)隨機(jī)粒子群算法(ARPSO)在優(yōu)化性能和穩(wěn)定性上均有較大改進(jìn)。為了更好利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力,將訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代結(jié)構(gòu)有限元計(jì)算,針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身結(jié)構(gòu)難以確定的問(wèn)題,提出采用ARPSO構(gòu)造并優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造的智能化和自適應(yīng)優(yōu)化。ARPSO-BP是將自適應(yīng)隨機(jī)粒子群算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的新型智能算法。用該算法完成了14個(gè)變量的復(fù)雜結(jié)構(gòu)優(yōu)化工程實(shí)例,優(yōu)化結(jié)果通過(guò)了常規(guī)有限元方法的檢驗(yàn)。 采用C++完成了該算法通用程序的編制。該程序無(wú)需改動(dòng)即可計(jì)算不超過(guò)50個(gè)設(shè)計(jì)變量的結(jié)構(gòu)優(yōu)化問(wèn)題,界面友好,初步具備了工程應(yīng)用價(jià)值。經(jīng)算例驗(yàn)證取得了令人滿意的效果,為有效解決類(lèi)似復(fù)雜工程優(yōu)化問(wèn)題提供了一條新途徑。
【學(xué)位單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2007
【中圖分類(lèi)】：TH122
【部分圖文】：

并參考文獻(xiàn)[15]進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分，慣性因子ω 由下式來(lái)確定：iter×n（2-15） 的最大值和最小值；iter，itermax分別是當(dāng)?shù)涠喾搴瘮?shù)的優(yōu)化過(guò)程進(jìn)行說(shuō)明。由于這些得函數(shù)的搜索尤為復(fù)雜，通常被用來(lái)考察算21].5x∈[-100,100;-100,100] （2-16）

39 25s 78%本函數(shù)的尋優(yōu)是相當(dāng)有效的。自適應(yīng)隨群算法性能改善是非�？捎^的。從數(shù)值速跳出 0.99028 這個(gè)陷阱。這也是該函子群算法相關(guān)操作沒(méi)有遺傳算法那么復(fù)短。同時(shí)隨著迭代次數(shù)的增加 ARPSO算時(shí)間。從表中我們還可以看出，最差相差無(wú)幾，而由于引入了模糊機(jī)制使得耗時(shí)。xxe+++(cos2cos2)]2021exp[12ππ）

行次數(shù) 收斂次數(shù)* 運(yùn)行時(shí)間 收斂率0 18 21s 18%0 100 11s 100%0 100 4s 100% 16 5s 32% 42 25s 84%為 1e-5。中表現(xiàn)優(yōu)異的基本 PSO 性能大幅下降，了相當(dāng)高的收斂精度（5.88722e-16）和子群算法可以看作 ω =1）適用于不同的的優(yōu)化結(jié)果。同樣 ARPSO 針對(duì)本函數(shù)算時(shí)間。]1.0}0.1+(2-18)

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本文編號(hào)：2822928