抱杆是组立输电铁塔的特种起重设备.以最小质量为优化目标,杆件的截面尺寸、辅材连接方式以及摇臂节点坐标为优化变量,许用应力、位移和屈曲系数为约束条件,建立抱杆优化设计模型.提出一种改进的正余弦算法(improved sine cosine algori...抱杆是组立输电铁塔的特种起重设备.以最小质量为优化目标,杆件的截面尺寸、辅材连接方式以及摇臂节点坐标为优化变量,许用应力、位移和屈曲系数为约束条件,建立抱杆优化设计模型.提出一种改进的正余弦算法(improved sine cosine algorithm,ISCA),开展抱杆尺寸、形状和拓扑优化.引入Lévy飞行增强算法全局搜索能力,采用精英引导策略增强算法局部搜索能力,使用贪婪选择策略更新最优解.算例表明ISCA能够有效求解空间桁架结构的优化设计问题.展开更多
针对二维介质目标的电磁成像问题,将正余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)与有限元方法(Finite Element Method,FEM)和不变性测试方程(Measured Equation of Invariance,MEI)进行结合提出一种新的成像方法。将FEM与MEI进行结合求解二...针对二维介质目标的电磁成像问题,将正余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)与有限元方法(Finite Element Method,FEM)和不变性测试方程(Measured Equation of Invariance,MEI)进行结合提出一种新的成像方法。将FEM与MEI进行结合求解二维介质目标的电磁散射正问题,即求解Helmholtz方程。其中,MEI保证边界截断的精度,FEM适用于复杂介质目标的准确模拟。对于电磁散射逆问题,引入SCA并加以改进提出一种新的重构方法。该方法采用等效原理与格林函数的渐近式求得远区散射场,以测量的散射场和计算的散射场最大偏差为目标函数,采用改进的SCA优化介质参数,使目标函数达到最小值,以此重构散射体。为提高计算效率,采用MPI算法进行并行计算。文中采用基准函数展示了改进的SCA算法的快速收敛性,并采用非规则的均匀介质柱目标验证了成像方法的正确性。展开更多
为了减少无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)中能量的消耗,延长网络的生命周期,提出一种基于改进正弦余弦算法的分簇路由协议(Clustering Routing Protocol Based on Improved Sine Cosine Algorithm,CRISCA)。在正弦余弦算...为了减少无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)中能量的消耗,延长网络的生命周期,提出一种基于改进正弦余弦算法的分簇路由协议(Clustering Routing Protocol Based on Improved Sine Cosine Algorithm,CRISCA)。在正弦余弦算法的基础上,引入惯性权重因子,得到改进的正弦余弦算法,并结合各节点之间、节点与基站之间的距离以及节点的剩余能量构建适应度函数,利用改进的正弦余弦算法选举最优簇头。仿真结果表明,与已有的低功耗自适应集簇分层型协议相比,所提的协议将网络的稳定周期和生存周期分别延长了58.52%和20.14%。展开更多
标准正余弦算法在处理优化问题时,收敛速度不尽人意、局部搜索能力差等原因限制了正余弦算法的应用范围。针对这些问题,提出了一种自适应多策略正余弦算法(Adaptive Multi-strategy Sine Cosine Algorithm,AMSCA)。新算法以收敛速度和...标准正余弦算法在处理优化问题时,收敛速度不尽人意、局部搜索能力差等原因限制了正余弦算法的应用范围。针对这些问题,提出了一种自适应多策略正余弦算法(Adaptive Multi-strategy Sine Cosine Algorithm,AMSCA)。新算法以收敛速度和多样性两个指标作为依据,利用赌轮选择机制选用包括正余弦算法在内的四种更新策略的其中一种作为下一代更新的策略,结合反向学习策略,以提高个体寻优的速度或避免算法陷入局部最优解。通过18个经典基准函数实验,对新算法与其他智能进化算法的测试结果进行比较分析,新算法的优化能力强于对比算法。展开更多
文摘抱杆是组立输电铁塔的特种起重设备.以最小质量为优化目标,杆件的截面尺寸、辅材连接方式以及摇臂节点坐标为优化变量,许用应力、位移和屈曲系数为约束条件,建立抱杆优化设计模型.提出一种改进的正余弦算法(improved sine cosine algorithm,ISCA),开展抱杆尺寸、形状和拓扑优化.引入Lévy飞行增强算法全局搜索能力,采用精英引导策略增强算法局部搜索能力,使用贪婪选择策略更新最优解.算例表明ISCA能够有效求解空间桁架结构的优化设计问题.
文摘针对二维介质目标的电磁成像问题,将正余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)与有限元方法(Finite Element Method,FEM)和不变性测试方程(Measured Equation of Invariance,MEI)进行结合提出一种新的成像方法。将FEM与MEI进行结合求解二维介质目标的电磁散射正问题,即求解Helmholtz方程。其中,MEI保证边界截断的精度,FEM适用于复杂介质目标的准确模拟。对于电磁散射逆问题,引入SCA并加以改进提出一种新的重构方法。该方法采用等效原理与格林函数的渐近式求得远区散射场,以测量的散射场和计算的散射场最大偏差为目标函数,采用改进的SCA优化介质参数,使目标函数达到最小值,以此重构散射体。为提高计算效率,采用MPI算法进行并行计算。文中采用基准函数展示了改进的SCA算法的快速收敛性,并采用非规则的均匀介质柱目标验证了成像方法的正确性。
文摘为了减少无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)中能量的消耗,延长网络的生命周期,提出一种基于改进正弦余弦算法的分簇路由协议(Clustering Routing Protocol Based on Improved Sine Cosine Algorithm,CRISCA)。在正弦余弦算法的基础上,引入惯性权重因子,得到改进的正弦余弦算法,并结合各节点之间、节点与基站之间的距离以及节点的剩余能量构建适应度函数,利用改进的正弦余弦算法选举最优簇头。仿真结果表明,与已有的低功耗自适应集簇分层型协议相比,所提的协议将网络的稳定周期和生存周期分别延长了58.52%和20.14%。
文摘标准正余弦算法在处理优化问题时,收敛速度不尽人意、局部搜索能力差等原因限制了正余弦算法的应用范围。针对这些问题,提出了一种自适应多策略正余弦算法(Adaptive Multi-strategy Sine Cosine Algorithm,AMSCA)。新算法以收敛速度和多样性两个指标作为依据,利用赌轮选择机制选用包括正余弦算法在内的四种更新策略的其中一种作为下一代更新的策略,结合反向学习策略,以提高个体寻优的速度或避免算法陷入局部最优解。通过18个经典基准函数实验,对新算法与其他智能进化算法的测试结果进行比较分析,新算法的优化能力强于对比算法。
