变分布的量子行为粒子群优化算法求解工程约束优化问题

作者：施晓倩^*; 陈祺东; 孙俊; 冒钟杰

来源：计算机应用, 2020, 40(05): 1382-1388.

• 量子行为粒子群优化算法
• 高斯概率分布
• 工程约束优化问题
• 非线性优化

针对工程形状设计领域中带有多个约束条件的非线性设计优化问题,提出了一种自适应的基于高斯分布的量子行为粒子群优化(AG-QPSO)算法。通过自适应地调整高斯分布,AG-QPSO算法能够在搜索的初始阶段有很强的全局搜索能力,随着搜索过程的进行,算法的局部搜索能力逐渐增强,从而满足了算法在搜索过程不同阶段的需要。为了验证算法的有效性,在压力容器和张弦设计问题这两个工程约束优化问题上进行50轮独立实验。实验结果表明,在满足所有约束条件的情况下,AG-QPSO算法在压力容器设计问题上取得了5 890. 931 5的平均解和5885. 3328的最优解,在张弦设计问题上取得了0. 010 96的平均解和0. 010 96的最优解,远优于标准粒子群优化(PSO)算法、具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法和高斯量子行为粒子群(G-QPSO)算法等现有的算法的结果,同时AG-QPSO算法取得的结果的方差较小,说明该算法具有很好的鲁棒性。

• 单位
  无锡太湖学院; 江南大学