【摘 要】
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人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化算法,是集群智能思想的一个具体应用,有着广泛的应用前景。该算法通过各人工蜂个体的局部寻优行为,最终在群体中使全局最优值突现
【机 构】
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中山大学力学系,广州市新港西路135号,510275
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人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化算法,是集群智能思想的一个具体应用,有着广泛的应用前景。该算法通过各人工蜂个体的局部寻优行为,最终在群体中使全局最优值突现出来,有着较快的收敛速度。正因为收敛速度快,却较容易陷入局部最优解,为了克服这一不足,本文将模拟退火算法机制引入其中进行改进。既保留了蜂群算法群体寻优的特点,又可以有效地避免陷入局部最优解。通过选择合适的收益率函数和温度下降函数,可以很方便地解决优化问题。通过构造基于残余力向量的损伤识别目标函数,利用改进的人工蜂群算法,能有效地解决结构损伤识别问题。通过对桁架模型进行数值模拟,结果表明本文方法在噪声条件下也能很好地 进行损伤单元定位及程度识别。
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