作　　者： ; ; ;

机构地区： 广东工业大学土木与交通工程学院土木工程系

出　　处： 《空间结构》 2008年第3期47-55,共9页

摘　　要： 介绍了应用于结构离散变量的标准粒子群优化算法(PSO)及被动群集的粒子群优化算法(PSOPC),指出了两者在处理约束条件方面的不足之处.在基于"和谐搜索"算法(Harmony Search)产生新解的思想基础上,提出了应用于结构离散变量的启发式粒子群优化算法(HPSO).应用所提出的HPSO算法对多个平面及空间桁架结构进行了截面优化设计,数值计算结果表明本文提出的启发式粒子群优化算法(HPSO)可以搜索到最优解,并且具有较高的收敛速度,尤其在迭代计算的初期,计算效率非常明显.HPSO算法明显提高了PSO算法的效率. This paper introduces the standard particle swarm optimization(PSO) algorithm and the particle swarm optimization with passive congregation(PSOPC) algorithm for space structures with discrete-sized variables.A new heuristic particle swarm optimizer(HPSO) which is based on the PSO and the PSOPC algorithms is proposed.The structural optimization of five trusses are designed by HPSO algorithm and the results show the proposed algorithm has fast convergence rates,especially in the early iteration steps.The effi...

关 键 词： 粒子群优化算法 离散变量 收敛速度 空间结构 优化

领　　域： [建筑科学]