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题名基于活跃目标粒子群算法的露顶式平面钢闸门优化
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作者
韩一峰
胡坚柯
王靖坤
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机构
中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
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出处
《长江科学院院报》
北大核心
2025年第1期201-207,共7页
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文摘
针对钢闸门优化问题难以获得全局最优解这一问题,提出了一种活跃目标粒子群(Active Target Particle Swarm Optimization,APSO)算法用于露顶式平面钢闸门的优化设计。该算法在传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法种群中设定一个活跃目标个体,并将该个体引入算法的迭代更新机制中,活跃目标个体的引入增强了算法跳出局部极值、进行全局寻优的能力;并且采用一个综合学习因子代替原始算法中的多个学习因子,进一步提高了算法的收敛速度与稳定性。在满足钢结构强度等约束条件下,以钢闸门总重力为目标函数,对主梁、边柱、面板和次梁等结构参数进行寻优。同时依据优化结果,采用ABAQUS建立有限元模型对钢闸门主梁进行强度复核,结果表明,采用活跃目标粒子群算法对露顶式平面钢闸门进行优化设计能够得到更优的各结构尺寸参数,优化后的钢闸门总重力与文献算例相比降低了15.38%,并且强度复核符合容许应力要求。
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关键词
露顶式平面钢闸门
容许应力
活跃目标粒子群算法
强度复核
优化设计
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Keywords
emersed plane steel gate
allowable stress
active target particle swarm optimization algorithm
strength checking
optimization design
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分类号
TV663
[水利工程—水利水电工程]
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题名基于活跃目标点粒子群算法的SVM参数选取
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作者
李景南
任开春
余佳玲
陈福光
吴钊铭
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机构
重庆通信学院
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出处
《人工智能与机器人研究》
2014年第2期19-24,共6页
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文摘
支持向量机是最近才兴起的一种分类工具,它广泛用于控制领域,但是其预测精度受到了其参数选取的影响。使用活跃目标点改进粒子群优化算法,利用活跃目标点粒子群算法搜索支持向量机的最优参数组合。对比仿真实验表明:活跃目标点粒子群算法可以正确支持向量机的参数,能够进行较为准确的分类。
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关键词
支持向量机
活跃目标点粒子群算法
参数选取
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分类号
TP1
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名自主挖掘的时间最优轨迹规划
被引量：1
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作者
蔡敢为
王芬
田军伟
齐港
张轲忱
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机构
广西大学机械工程学院
河池学院人工智能与制造学院
湖南三一职业技术学院工程技术学院
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出处
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第3期652-664,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(51765005)
广西科技重大专项(桂科AA19254021)资助项目。
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文摘
为了使挖掘轨迹更接近规划路径,提出一种新的挖掘机轨迹规划方法,即在关节空间内交叉使用三次插值多项式与五次插值多项式。其中三次多项式的系数仅通过关节角位移确定,利用五次插值多项式保证三次插值多项式轨迹之间的角速度、角加速度连续且整条轨迹首末角速度及角加速度为0。以某型液压挖掘机为例,分析其正运动学及工作空间,利用粒子群算法求解逆运动学的数值解。选取工作空间内的一条轨迹,以角速度、角加速度作为限定条件,采用活跃粒子群算法对插值时间进行优化,得到轨迹最短时间及关节最优角度曲线。在相同条件下与4-3-3-3-4多项式插值方法进行比较,最大误差减少26.1%,平均误差减少30.0%,结果表明交叉插值方法得到的末端曲线更贴合期望曲线,证明了有效性。
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关键词
时间最优
轨迹规划
挖掘机
活跃目标点粒子群优化算法
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Keywords
time optimal
trajectory planning
excavator
APSO
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分类号
TH24
[机械工程—机械制造及自动化]
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