改进的粒子群算法在挖掘机设计中的应用Application of Improved PSO (Particle Swarm Optimization) to Excavator Design
赵辉;郭友寒;张春凤;
摘要(Abstract)：
根据粒子群算法(PSO)的特点,在兼顾局部搜索能力的基础上对其进行了改进,提出一种粒子重生策略,从而提高全局优化能力。为了对算法进行检验,将之用于挖掘机工作装置的优化设计中。挖掘机工作装置的优化设计是一个复杂的多维非线性约束优化问题,在对实际约束进行化简的基础上,建立数学模型,并使用改进后的PSO算法进行了优化设计。经过对比表明,该方法切实可行。
关键词(KeyWords)： 粒子群算法;重生策略;挖掘机;优化设计
基金项目(Foundation):
作者(Author): 赵辉;郭友寒;张春凤;
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DOI:
参考文献(References)：
- [1]薛渊,吕广明,陆念力.复合形法在液压挖掘机铲斗连杆机构优化设计中的应用[J].现代制造工程,2006(3):114-116.
- [2]孙志广.液压挖掘机工作装置优化设计及性能仿真[D].长春:吉林大学,2005.
- [3]迟永滨,李仕新,杜新贵.挖掘机反铲装置优化设计的方法与策略[J].太原重型机械学院学报,2003(1):6-10.
- [4]Eberhart R C,KennedyJ.Particle SwarmOptimization[C].Proc.IEEE Inter.Conf.on Neural Networks,1995:1942-1948.
- [5]Shi Y,Eberhart R C.Parameter selection in particle swarm optimization[C].Proc.Of the seventh annual conf.oEvolutionaryprogramming,1998:591-600.
- [6]曾建潮,介婧,崔志华.微粒群算法[M].北京:科学出版社,2004.
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