【摘 要】
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基本粒子群优化算法存在着对惯性因子敏感、计算量大等缺点,通过借鉴和声搜索算法产生新解的策略和不连续飞行假定,构成了混合粒子群算法。首先,当粒子飞行超越边界时,采用和
【机 构】
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大连理工大学海岸与近海工程国家重点实验室,大连理工大学海岸与近海工程国家重点实验室,香港理工大学土木与结构工程系,大连理工大学海岸与近海工程国家重点实验室,大连理工大学海岸与近海工程国家重点实验室 大
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基本粒子群优化算法存在着对惯性因子敏感、计算量大等缺点,通过借鉴和声搜索算法产生新解的策略和不连续飞行假定,构成了混合粒子群算法。首先,当粒子飞行超越边界时,采用和声搜索算法产生新解;此外还引入了不连续飞行假定,即在每次迭代步中,随机选择一些个体更新速度、位置向量,以利于减少计算量。随机给定10组参数,分别利用基本粒子群优化算法和混合粒子群优化算法对某复杂土坡的最危险滑动面进行了搜索。比较发现,混合粒子群算法能在较短的计算时间内得到更好的结果。
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