非正态变量情况下基于杂交SAPSO-SFLA的多目标稳健协同优化

• 作者: 张干清 龚宪生
• 来源期刊: 工程力学
• 学科: 物理学
• 关键词: 粒子群优化算法 混合蛙跳算法 鞍点估计 线抽样法 二分法 可靠性灵敏度 协同优化
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 基本方法
• 页码范围: 24-35
• 页数: 12页
• 分类号: O302
• 语种: 中文
• DOI: 10.6052/j.issn.1000-4750.2012.01.0017

摘要

为解决非正态变量空间中复杂多变的隐式非线性功能函数的可靠性及灵敏度的问题,融合鞍点估计与线抽样法的优点,结合二分法的特点与黄金分割法的求解效率,提出基于黄金分割二分法的鞍点线抽样法,即可沿重要线抽样方向利用黄金分割点的二分法快速找到各样本点对应于功能函数的零点,将结构失效概率转化为一系列线性功能函数失效概率的平均值,求出相关变量的可靠性灵敏度,从而导出失效概率对变量均值与方差的可靠性灵敏度及结构轻量化的多目标优化问题,并阐明了多目标协同优化的思想.同时,针对可靠性灵敏度作为目标函数因误差导致多目标协同优化难以收敛的问题,提出了利用误差的思想与方法；为提高算法的收敛性,对粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与混合蛙跳算法(Shuffled Frog-Leaping Algorithm,SFLA)进行改进以后,再将两者进行杂交,提出杂交自适应粒子群优化-混合蛙跳算法(Self-Adaptive PSO-SFLA,SAPSO-SFLA),并用来求解上述多目标优化问题.算例表明:1)基于黄金分割二分法的鞍点线抽样法在求解复杂非线性功能函数的可靠性及灵敏度时精度高,速度快；2)与粒子群优化和混合蛙跳算法相比,所提杂交SAPSO-SFLA不仅具有更快的收敛速度,其鲁棒性还能使盾构行星减速器箱体体积减小8.42％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚宪生		76	477	10.0	18.0
2	张干清		6	53	3.0	6.0