基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法

• 作者: 张为华 杨希祥 杨慧欣 江振宇
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 协同优化 支持向量回归机 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 34-39
• 分类号: V412.1
• 语种: 中文

摘要

研究基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法.阐述了协同优化方法和支持向量回归机方法基本原理,为有效解决系统级优化协调困难问题,改善收敛性能,提高收敛速度,采用支持向量回归机构造系统级约束条件的近似模型,引入粒子群算法求解系统级和学科级优化问题.仿真计算结果表明,设计的协同优化方法可有效求解多学科设计优化问题,和基本协同优化方法相比,求解精度高,优化迭代次数少,稳定性好.可为多学科设计优化研究提供理论参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张为华	国防科学技术大学航天与材料工程学院	59	412	10.0	17.0
2	杨希祥	国防科学技术大学航天与材料工程学院	22	180	7.0	12.0
3	江振宇	国防科学技术大学航天与材料工程学院	15	76	6.0	8.0
4	杨慧欣	国防科学技术大学航天与材料工程学院	2	10	1.0	2.0