本文關鍵詞：基于粒子群算法的慣性水平振動給料機的優(yōu)化

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【摘要】：該文介紹了粒子群優(yōu)化算法的概念、算法的實現(xiàn)方法。通過對慣性水平振動給料機進行運動學分析,以料槽上物料運動的平均速度最大為目標函數(shù),建立相應的優(yōu)化模型,在MATLAB中編寫粒子群優(yōu)化算法的程序進行優(yōu)化,得到了更好的結果。粒子群優(yōu)化算法能夠較好的完成優(yōu)化,為慣性水平振動給料機的設計提供了新的方法和思路。
【作者單位】： 西安建筑科技大學機電工程學院;
【關鍵詞】： 慣性水平振動給料機 粒子群優(yōu)化算法 MATLAB
【分類號】：TH237.1;TP18
【正文快照】： 1粒子群優(yōu)化算法的基本原理粒子群優(yōu)化算法(PSO)是Kennedy和Eberhart在1995年提出的一種隨機、并行的優(yōu)化算法。該算法在約束優(yōu)化、單目標優(yōu)化、多目標優(yōu)化、動態(tài)優(yōu)化及動態(tài)多目標優(yōu)化等問題上具有廣泛的應用。PSO算法的定義源于鳥群和魚群的捕食行為,是一種基于迭代的優(yōu)化算

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本文編號：563276