基于自适应免疫记忆克隆算法的空间网架结构减震装置优化配置

• 作者: 展猛 张丽珍 王社良
• 来源期刊: 地震工程与工程振动
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 免疫记忆 克隆算法 网架结构 优化配置
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 153-160
• 页数: 8页
• 分类号: TU311
• 语种: 中文
• DOI: 10.13197/j.eeev.2018.05.153.zhanm.018

摘要

针对遗传算法容易陷入早熟收敛和群体多样性差的问题,基于生物免疫系统中的克隆选择、免疫记忆以及免疫自调节机理,采用混沌化初始抗体群,并引入抗体浓度和抗体激励度,提出一种可以动态调节变异概率和克隆规模的自适应免疫记忆克隆算法(Adaptive immune memory clone algorithm,AIMCA).以模态可控度作为优化目标准则的影响因素,分别采用改进的遗传算法(IGA)和AIMCA对一个85节点、288杆件的空间平板网架结构的作动器进行优化配置研究,分析两种算法在搜索能力、种群多样性和收敛速度上的差异,探讨AIMCA在作动器优化问题中优势和可行性.结果表明,遗传算法即使通过一定的改进,也很难满足对复杂问题的高维寻优要求,而AIMCA由于引入了记忆单元和免疫自调节机制,大大提高了其空间搜索能力,维持了较好的种群多样性;且收敛到同一精度,AIMCA收敛速度要比IGA快的多.在减震装置优化控制中,AIMCA可以获得更优的布置位置和更大的减震效果.