發(fā)布時(shí)間：2021-07-20 18:43

　　液壓系統(tǒng)因其功率重量比大的優(yōu)勢(shì),在實(shí)際生產(chǎn)中應(yīng)用十分廣泛,尤其是在大型、重型裝備中。系統(tǒng)的可靠性決定著設(shè)備能否正常運(yùn)行,對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行可靠性優(yōu)化可實(shí)現(xiàn)低成本和高可靠性等目標(biāo)。相比傳統(tǒng)優(yōu)化方法,群智能算法對(duì)于解決液壓系統(tǒng)可靠性優(yōu)化這類復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題有著突出優(yōu)勢(shì)。因此,研究用有向動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)合兩階段多作用力微粒群算法和蝙蝠算法形成有向動(dòng)態(tài)拓?fù)涠嘧饔昧SO-BA算法,并用此算法對(duì)液壓系統(tǒng)的可靠性進(jìn)行優(yōu)化。首先,針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)微粒群算法及蝙蝠算法作用力規(guī)則簡(jiǎn)單的問(wèn)題,提出一種兩階段多作用力規(guī)則,前期構(gòu)造平衡引斥力規(guī)則,后期構(gòu)造單一引力規(guī)則,將兩階段作用力規(guī)則分別與標(biāo)準(zhǔn)微粒群算法和蝙蝠算法結(jié)合,形成兩階段多作用力微粒群算法和兩階段多作用力蝙蝠算法。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)對(duì)改進(jìn)后的微粒群算法和蝙蝠算法的搜索性能進(jìn)行測(cè)試,并與其他改進(jìn)算法對(duì)比,驗(yàn)證兩階段多作用力微粒群算法和兩階段多作用力蝙蝠算法的可行性。其次,針對(duì)單一算法易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,提出一種有向動(dòng)態(tài)拓?fù)涠嘧饔昧SO-BA算法,利用一種有向動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)做到算法之間優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),加強(qiáng)算法個(gè)體間的信息交互能力,提高算法的搜索性能。利用標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)對(duì)有向動(dòng)態(tài)拓?fù)涠?.. 

【文章來(lái)源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：89 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

標(biāo)準(zhǔn)PSO算法流程框圖

第4章有向動(dòng)態(tài)拓?fù)涠嘧饔昧SO-BA算法-45-第4章有向動(dòng)態(tài)拓?fù)涠嘧饔昧SO-BA算法單一的兩階段多作用力微粒群(TMFPSO)算法或兩階段多作用力蝙蝠(TMFBA)算法不能很好搜索到某些測(cè)試函數(shù)的可接受解，為解決這一問(wèn)題，將TMFPSO算法和TMFBA算法融合形成多作用力PSO-BA算法；其次，為加強(qiáng)個(gè)體之間的信息交互，實(shí)現(xiàn)更好的信息交流共享，研究一種有向動(dòng)態(tài)拓?fù)?DirectedDynamicTopology,DDT)結(jié)構(gòu)，并將該拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與TMFPSO算法和TMFBA算法融合形成的多作用力PSO-BA算法結(jié)合形成有向動(dòng)態(tài)拓?fù)涠嘧饔昧SO-BA算法；最后，對(duì)有向動(dòng)態(tài)拓?fù)涠嘧饔昧SO-BA算法的拓?fù)涮卣鲄?shù)及搜索性能進(jìn)行測(cè)試，并與TMFPSO算法和TMFBA算法的結(jié)果對(duì)比，驗(yàn)證有向動(dòng)態(tài)拓?fù)涠嘧饔昧SO-BA算法的可行性與優(yōu)越性。本章研究思路如圖4-1所示。圖4-1本章研究思路4.1多作用力PSO-BA算法單一算法易陷入局部最優(yōu)，不能很好搜索到最優(yōu)解，從上文測(cè)試結(jié)果可知，對(duì)于一些測(cè)試函數(shù)，如函數(shù)f6(x)，兩階段多作用力微粒群(TMFPSO)算法和兩階段多作用力蝙蝠(TMFBA)算法沒有搜索到最優(yōu)解。為了有效解決這一問(wèn)題，將TMFPSO算法和TMFBA算法融合形成多作用力PSO-BA算法。算法混合原理：TMFPSO算法和TMFBA算法的并行混合，即每次迭代時(shí)兩算法分別獨(dú)立搜索，將其中較好的結(jié)果作為下次迭代的共同初值。充分利用TMFPSO算法全局搜索能力好和TMFBA算法局部搜索能力好的優(yōu)勢(shì)，提高算法的整體搜索性能。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3293374