改进的粒子群算法在挖掘机设计中的应用

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根据粒子群算法(PSO)的特点,在兼顾局部搜索能力的基础上对其进行了改进,提出一种粒子重生策略,从而提高全局优化能力。为了对算法进行检验,将之用于挖掘机工作装置的优化设计中。挖掘机工作装置的优化设计是一个复杂的多维非线性约束优化问题,在对实际约束进行化简的基础上,建立数学模型,并使用改进后的PSO算法进行了优化设计。经过对比表明,该方法切实可行。 According to the characteristics of Particle Swarm Optimization (PSO), it improves on the basis of taking into account the local search ability. A particle rebirth strategy is proposed to improve the global optimization ability. In order to test the algorithm, it is used in the optimization design of the excavator working device. The optimization design of the excavator working device is a complicated multi-dimensional nonlinear constrained optimization problem. Based on the simplification of the actual constraints, the mathematical model is established and the optimized PSO algorithm is used to optimize the design. After comparison, this method is feasible.
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