發(fā)布時間：2020-09-19 19:55

　　 本文提出了一種應用于結構優(yōu)化設計的自適應隨機粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡算法(ARPSO-BP)。為了迅速收斂至全局最優(yōu)解,基本粒子群算法中不同的函數(shù)需要采用不同的慣性因子。因此,本文提出自適應隨機慣性因子,并引入到粒子群算法中以提高其性能。函數(shù)優(yōu)化算例和工程實例分析證明自適應隨機粒子群算法(ARPSO)在優(yōu)化性能和穩(wěn)定性上均有較大改進。為了更好利用神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性映射能力,將訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡取代結構有限元計算,針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡自身結構難以確定的問題,提出采用ARPSO構造并優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構,實現(xiàn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡構造的智能化和自適應優(yōu)化。ARPSO-BP是將自適應隨機粒子群算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的新型智能算法。用該算法完成了14個變量的復雜結構優(yōu)化工程實例,優(yōu)化結果通過了常規(guī)有限元方法的檢驗。 采用C++完成了該算法通用程序的編制。該程序無需改動即可計算不超過50個設計變量的結構優(yōu)化問題,界面友好,初步具備了工程應用價值。經(jīng)算例驗證取得了令人滿意的效果,為有效解決類似復雜工程優(yōu)化問題提供了一條新途徑。
【學位單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2007
【中圖分類】：TH122
【部分圖文】：

并參考文獻[15]進行數(shù)值實驗結果對比分，慣性因子ω 由下式來確定：iter×n（2-15） 的最大值和最小值；iter，itermax分別是當?shù)涠喾搴瘮?shù)的優(yōu)化過程進行說明。由于這些得函數(shù)的搜索尤為復雜，通常被用來考察算21].5x∈[-100,100;-100,100] （2-16）

39 25s 78%本函數(shù)的尋優(yōu)是相當有效的。自適應隨群算法性能改善是非�？捎^的。從數(shù)值速跳出 0.99028 這個陷阱。這也是該函子群算法相關操作沒有遺傳算法那么復短。同時隨著迭代次數(shù)的增加 ARPSO算時間。從表中我們還可以看出，最差相差無幾，而由于引入了模糊機制使得耗時。xxe+++(cos2cos2)]2021exp[12ππ）

行次數(shù) 收斂次數(shù)* 運行時間 收斂率0 18 21s 18%0 100 11s 100%0 100 4s 100% 16 5s 32% 42 25s 84%為 1e-5。中表現(xiàn)優(yōu)異的基本 PSO 性能大幅下降，了相當高的收斂精度（5.88722e-16）和子群算法可以看作 ω =1）適用于不同的的優(yōu)化結果。同樣 ARPSO 針對本函數(shù)算時間。]1.0}0.1+(2-18)

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本文編號：2822928