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直接位置更新策略的试变异粒子群优化算法及其在可靠性优化中的应用 被引量:3
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作者 郑波 马昕 +1 位作者 张小强 高会英 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2021年第1期155-164,共10页
为了提升粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的全局寻优能力,增强PSO算法在处理复杂的、高维的、多模态优化问题的寻优性能,提升PSO算法在可靠性优化应用中的优化效果,提出了一种基于直接位置更新策略的试变异(Direct pos... 为了提升粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的全局寻优能力,增强PSO算法在处理复杂的、高维的、多模态优化问题的寻优性能,提升PSO算法在可靠性优化应用中的优化效果,提出了一种基于直接位置更新策略的试变异(Direct position updating-based trying-mutation PSO,DTPSO)算法。设计了直接位置更新策略和试变异策略,有效维持了种群的多样性,维持了探索和开发的平衡,提升了获得全局最优解的概率。通过9种复杂测试函数的验证和比较,证明了DTSPO算法设计的合理性,以及算法拥有的优异的全局寻优能力。对可靠性冗余分配和可靠度分配问题进行了优化,并和其它先进的改进算法进行比较,结果证明了DTPSO算法的稳定性和寻优性能。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 直接位置更新策略 试变异策略 可靠性冗余分配优化 可靠度分配优化
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