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摘要:
介绍了粒子群优化(PSO)算法的一种改进算法:用于约束优化问题的启发式粒子群优化(HPSO)算法.针对HPSO算法在桁架结构优化中速度较慢的问题,将HPSO算法的约束处理策略与另一种适用于粒子群算法的约束处理方法结合,并将改进后的算法应用到1个桁架结构截面优化设计算例中,同时与HPSO算法进行对比分析.对于此算例,改进算法和HPSO算法都运行了多次,从多次运行的统计分析中可以看出,改进算法的优化效果和稳定性好于HPSO算法,且结构分析的次数减少了一半左右,从而整个程序运行的速度比HPSO算法提高了将近一倍.
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文献信息
篇名 粒子群优化算法在桁架结构优化中的应用
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 粒子群优化算法 启发式粒子群优化算法 约束 结构优化 桁架
年,卷(期) 2010,(5) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 223-226
页数 分类号 TP301|TU318
字数 2804字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.05.056
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李丽娟 广东工业大学土木与交通工程学院 132 1922 26.0 37.0
2 滕少华 广东工业大学计算机学院 121 825 15.0 20.0
3 罗玉玲 湘南学院计算机系 8 54 5.0 7.0
4 张雯雰 湘南学院计算机系 25 169 8.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化算法
启发式粒子群优化算法
约束
结构优化
桁架
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
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