- 相關(guān)推薦
帝國競爭算法優(yōu)化設計論文
1、使用ICA進(jìn)行彈簧參數優(yōu)化
1.1ICA尋優(yōu)的一般過(guò)程
與其他優(yōu)化算法類(lèi)似，ICA開(kāi)始于在搜索空間內隨機生成的一定數目的初始解。每一個(gè)初始解都被稱(chēng)為一個(gè)國家，由優(yōu)化問(wèn)題目標函數來(lái)評價(jià)這些國家的優(yōu)劣程度。其中一定數目的最優(yōu)秀的國家被視為帝國主義國家，其他國家被視為殖民地國家，并且被隨機分配給帝國主義國家,一個(gè)帝國主義國家及其下屬的殖民地國家組成一個(gè)帝國集團。在分配殖民地國家給帝國主義國家時(shí)，每個(gè)帝國主義國家分配到的殖民地國家的數目與它的優(yōu)秀程度成正比。如果某殖民地國家向帝國主義國家移動(dòng)后，其新位置比帝國主義國家更優(yōu)秀，則需要互換該殖民地國家和帝國主義國家的位置。各個(gè)帝國集團之間會(huì )以競爭的形式爭奪殖民地國家，從而壯大自身的勢力。該過(guò)程如下：首先，計算每個(gè)帝國集團的總勢力（該集團中帝國主義國家的勢力與所有殖民地國家勢力的平均值的一部分之和），然后，當前勢力最弱的帝國內部的最弱的殖民地國家將被置為自由狀態(tài)；所有的帝國集團通過(guò)競爭來(lái)獲取該自由殖民地國家。勢力越大的帝國集團，成功率也越大。隨著(zhù)競爭過(guò)程不斷進(jìn)行，勢力強的帝國集團占有越來(lái)越多的殖民地國家，而勢力弱的帝國集團逐漸失去其所有的殖民地。最終，失去所有殖民地國家的帝國集團將被覆滅。當算法迭代一定的次數之后，將只剩下一個(gè)帝國，該帝國中的帝國主義國家所代表的解即為算法找到的最優(yōu)解。
1.2約束處理辦法
ICA算法是針對無(wú)約束問(wèn)題設計的，用來(lái)優(yōu)化彈簧結構參數時(shí)，必須對問(wèn)題中的約束條件進(jìn)行處理。在此，我們假設每個(gè)可行解都要優(yōu)于任何非可行解，人為賦予非可行解更大的目標函數值,同時(shí)假設違背約束條件越多的國家，其代表的解也越劣。在算法迭代過(guò)程中，檢測每個(gè)國家與前述約束條件的符合程度。假設某個(gè)國家違背了N個(gè)約束，則將該國家的目標函數值設定為N*Mnumber.這里，Mnumber為一個(gè)數值很大的數，在我們的實(shí)驗中，取99999。
2、求解實(shí)驗及結果分析
為了檢驗本文提出的方法的可行性，并與其他方法進(jìn)行對比，我們選用了文獻中的算例進(jìn)行優(yōu)化計算實(shí)驗和分析。算法程序在MATLAB環(huán)境下運行。初始國家數目設置為200，初始帝國數目設置為3，最大迭代次數設置為400次。對于片數為3和4兩種情況，分別進(jìn)行20次實(shí)驗。由于文獻中并未提供[σ]1和[σ]2的值。鋼板彈簧片數取為3時(shí)，采用ICA算法得到的結果要優(yōu)于文獻中的結果，彈簧質(zhì)量減少了約2.4%，同時(shí)，兩種算法得到的應力[σ]2大致相等，但ICA得到的應力[σ]1降低了約23.2%；當鋼板彈簧片數取為4時(shí)，文獻中給出的參數結果并不能滿(mǎn)足應力[σ]2的約束要求，而本文的結果滿(mǎn)足許可應力的要求。同時(shí)根據文獻中的數據，原設計中彈簧質(zhì)量為40.9kg，本文得到的結果為35.3363kg，比原設計減少了13.6%。
3、結論
本文提出了一種應用帝國主義競爭算法進(jìn)行汽車(chē)變截面少片鋼板彈簧優(yōu)化設計的方法，實(shí)驗表明，該方法可行且十分有效。該方法可以使汽車(chē)懸架的設計更加合理，在保證良好的形式穩定性、平順性的同時(shí)，更大限度地降低鋼板彈簧的質(zhì)量，具有較好的實(shí)用價(jià)值。
【帝國競爭算法優(yōu)化設計論文】相關(guān)文章：
算法教學(xué)設計05-18
網(wǎng)站優(yōu)化首先需要分析競爭對手07-14
網(wǎng)頁(yè)設計中圖像的優(yōu)化技巧07-14
綠色設計論文08-05
VI設計論文07-26
造型設計論文11-28
橋梁抗震論文設計原則論文02-21
小學(xué)一年級語(yǔ)文作業(yè)優(yōu)化設計對策分析論文（通用13篇）06-01
藝術(shù)設計論文07-28