本文關鍵詞： 非概率可靠性指標 凸模型 粒子群優(yōu)化算法 差分進化算法 模擬退火　出處：《控制工程》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決不確定性結(jié)構的非概率可靠性優(yōu)化存在的問題,提出了一種基于模擬退火粒子群算法與差分進化算法的結(jié)構非概率可靠性優(yōu)化方法。在兼顧結(jié)構非概率可靠性指標約束的前提下,構建了最小化結(jié)構體積為目標的優(yōu)化模型。為改善結(jié)構非概率可靠性優(yōu)化問題的計算效率和精度,通過基于認知經(jīng)驗進化的MIXED-EVO混合算法來實施非概率可靠性優(yōu)化設計。實驗結(jié)果表明,該算法可避免PSO算法的早熟現(xiàn)象,改善收斂速度和計算精度,具有較好的全局搜索能力,穩(wěn)定性較強。
[Abstract]:In order to solve the problem of non-probabilistic reliability optimization of uncertain structures, A structural non-probabilistic reliability optimization method based on simulated annealing particle swarm optimization and differential evolution algorithm is proposed. In order to improve the computational efficiency and accuracy of the structural non-probabilistic reliability optimization problem, an optimization model with the objective of minimizing the volume of the structure is constructed. The MIXED-EVO hybrid algorithm based on cognitive empirical evolution is used to implement the non-probabilistic reliability optimization design. The experimental results show that the algorithm can avoid the premature phenomenon of the PSO algorithm, improve the convergence speed and computational accuracy, and has a better global search ability. The stability is strong.
【作者單位】： 內(nèi)江師范學院計算機科學學院;棗莊學院信息科學與工程學院;
【基金】：四川省科技委基金重點項目(NO.KJ-2014-0109) 四川省教育廳項目(15ZB0276)
【分類號】：TP18;TB114.3

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本文編號：1508748