微分演化相关论文
本研究提出一类两阶段双目标的结构参数识别方法，用以建立针对大型建筑结构的降阶物理模型。通过对比研究发现，降阶模型与真实结......
随着土木工程结构的迅速发展，基于振动的结构系统识别方法研究成为了当今土木工程结构健康监测领域的热点。然而，目前使用的大多数结......
在自然科学和社会科学的众多领域，广泛存在着各种类型的优化问题，需要人们寻找一种最佳的解决方案，即在满足一定的约束条件下，使要解决......
采用证据理论作为传统概率的替代方法处理不精确的数据信息,提出了基于证据理论的可靠性优化设计方法.该方法针对给定的失效概率许......
粒子群优化方法（Particle Swarm Optimization，PSO）是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种基于群体智能（Swarm Intelligence）的演化......
采用证据理论作为传统概率理论的替代方法来处理不精确的数据.为了降低基于证据理论不确定量化分析的计算成本,提出了基于微分演化......
微分演化算法（DE）是一种启发式算法,它对于解决复杂的优化问题有很好效果。它构成简单,使用方便,收敛速度快,求解有效,并且有很好的......
为了获得全局最优和解决具有应力约束、几何约束以及局部稳定性约束的桁架形状优化问题中2类不同设计变量耦合给优化带来的困难，将1......
基于微分演化算法（Differential Evolution,DE）提出一种新的结构参数识别方法。通过对参数识别反问题转化为一个优化问题,根据实际观......
针对不确定性往往成为结构设计和可靠性分析的关键因素，并左右设计决策，在结构优化设计中考虑物理参数、几何尺寸和外荷载的不确定性......
原来的微分进化(DE ) 的控制参数被使全部进化进程全部固定了。然而，它不是到在为不同优化问题的 DE 的适当地设置的控制参数的一项......
对已有关于PSO收敛性的研究结果进行了必要的修正和完善,并提出了一种不依赖个人经验的参数选择策略.针对特定问题,将PSO方法的性......
研究了使用微分演化（DE）算法进行结构系统识别的方法，该方法的基本思想是将结构系统识别问题描述成一个多峰值非线性优化问题，同时通过......
为了解决带有约束的桁架结构的多目标优化问题,本文采用了一种基于微分演化的多目标优化（DEMO）方法。DEMO方法采用多目标优化进化算......
为了解决带有应力约束和位移约束桁架结构的尺寸优化问题,将微分演化（Differential Evolution,DE）算法应用于桁架结构的尺寸优化设计......
