【摘 要】
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为使斜拉桥成桥状态合理,受力均匀,线形平顺,将遗传算法和粒子群相结合,提出合作协同演化算法,在前期搜索中利用遗传算法搜索域广的特点,提高找到最优解区域的概率.在迭代后
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
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为使斜拉桥成桥状态合理,受力均匀,线形平顺,将遗传算法和粒子群相结合,提出合作协同演化算法,在前期搜索中利用遗传算法搜索域广的特点,提高找到最优解区域的概率.在迭代后期利用粒子群局部寻优速度快的特点,提高寻优效率.将改进后的算法应用于一座空间网状索面斜拉桥的成桥索力优化上,并将标准粒子群算法和遗传算法作为对比算法,验证合作协同演化算法的优化性能.优化结果表明,相比于其他两种算法,基于合作协同演化的算法具有更强的全局搜索能力,且优化速度更快.验证了该算法的有效性和相对于标准粒子群和遗传算法的优越性.
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