【摘 要】
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针对单一优化算法存在早熟现象明显、收敛速度慢、寻优精度不足、对初始种群敏感等缺陷,提出以“扬长避短”为理念的混行算法.利用遗传算法(GA)与人工鱼群算法(AFSA)的全局收
【机 构】
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太原科技大学机械工程学院,上海云童机械有限公司
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划资助项目(2017YFC0805703).
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针对单一优化算法存在早熟现象明显、收敛速度慢、寻优精度不足、对初始种群敏感等缺陷,提出以“扬长避短”为理念的混行算法.利用遗传算法(GA)与人工鱼群算法(AFSA)的全局收敛性、解析法的精确性,构建一种将并行模块与二次优化模块相串联的模型,形成混行算法.通过对并行模块的优化结果进行二次优化,使其符合工程应用要求.将上述模型应用于32t/22.5m的桥式起重机主梁轻量化设计中,结果表明,该算法对截面的最小化优化是成功的.
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