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量子粒子群算法优化钢结构截面 总被引:1,自引:0,他引:1
谭德坤 《河南科技大学学报(自然科学版)》2011,32(3):47-51,111
传统的钢结构截面优化方法通常采用试算法,很难获得全局最优解。在经典粒子群算法的基础上,通过研究量子行为,提出了基于量子行为的粒子群算法,并将其应用于钢结构截面优化设计,详细描述了算法的原理和优化步骤,给出了钢结构截面优化数学模型,并对两个典型工程优化实例进行了实验验证。典型算例的截面优化结果表明:与PSO算法及传统试算法相比,该算法的优化结果最好,在满足工程要求的前提下,截面参数合理,截面面积最小,经济性得到了明显提高。 相似文献
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在突发水污染事故自动监测领域中,传感器节点监测数据的异常是影响自动监测系统预警可靠性的重要原因.考虑到多传感器信息之间的互补性和相关性,该文提出了一种基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法.基于改进的D-S证据理论,利用综合权重对节点证据进行加权修正,并用D-S融合规则对多源数据进行两两融合,最终根据融合结果对突发水污染事故进行预警决策.案例分析及实验结果表明:与传统方法相比,该方法能得到可靠度更高、聚焦性更好的预警结论. 相似文献
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传统软子空间聚类算法在利用局部搜索策略解决等式约束的连续非线性的变量加权问题时,易陷入局部最优导致聚类效果不佳.针对该问题,该文提出了一种随机学习萤火虫算法优化的模糊软子空间聚类算法.该算法利用具有全局搜索能力的萤火虫算法对新算法的目标函数进行优化,同时,为弥补萤火虫算法易提前收敛和寻优精度较低的缺陷,对萤火虫种群进化... 相似文献
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