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改进差分进化算法在可靠性冗余分配问题中的应用 被引量：5
1
作者 刘宏志 高立群 +1 位作者 孔祥勇 欧阳海滨 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期917-922,共6页
提出一种改进差分进化算法(IDE),以解决系统可靠性冗余分配问题.在罚函数法的基础上,对约束处理方法进行改进.新约束处理方法在搜索过程中不需要在每一步都计算惩罚函数值,加快了寻优速度.具有良好的通用性,可以引入到其他智能优化算法... 提出一种改进差分进化算法(IDE),以解决系统可靠性冗余分配问题.在罚函数法的基础上,对约束处理方法进行改进.新约束处理方法在搜索过程中不需要在每一步都计算惩罚函数值,加快了寻优速度.具有良好的通用性,可以引入到其他智能优化算法中.将改进的算法用于求解4类典型的系统可靠性冗余分配问题,实验结果表明了所提出的改进算法具有很好的寻优精度和收敛速度. 展开更多
关键词 差分进化算法 约束处理 可靠性冗余分配问题
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生存进化阶段性搜索微粒群算法及其可靠性冗余分配优化应用
2
作者 姚成玉 刘晓波 +2 位作者 陈东宁 张运鹏 吕世君 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1959-1971,共13页
为高效解决含有异质冗余的多态系统(MSS)可靠性优化问题,并弥补微粒群优化(PSO)算法易早熟收敛的不足,从作用力方式和种群拓扑结构两方面对算法进行改进。改进PSO算法中单一的作用力方式,设置前后两个搜索阶段,对应两个搜索阶段分别构... 为高效解决含有异质冗余的多态系统(MSS)可靠性优化问题,并弥补微粒群优化(PSO)算法易早熟收敛的不足,从作用力方式和种群拓扑结构两方面对算法进行改进。改进PSO算法中单一的作用力方式,设置前后两个搜索阶段,对应两个搜索阶段分别构造平衡引斥力方式和双层引力(个体和全局最优解引力、中间适应度微粒引力)方式,提出阶段性搜索微粒群(SPSO)算法;利用生物个体“择友而交”和优胜劣汰的生存体系构建生存进化(SE)拓扑结构,以结构演化和算法进化并行方式将该拓扑结构融入SPSO算法,提出生存进化阶段性搜索微粒群(SPSO-SE)算法,进一步提升算法的优化性能;利用Benchmark函数对所提算法与PSO的改进算法进行测试对比,结果表明,所提SPSO-SE算法具有更好的寻优能力。采用SPSO-SE算法对串-并联和桥式结构的多态系统的可靠性冗余分配问题进行优化,得到的系统结构费用更低、可靠度更高。 展开更多
关键词 异质冗余 多态系统 微粒群优化算法 作用力方式 生存进化 Benchmark函数 可靠性冗余分配问题优化
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混合种群算法HSO在求解RAP问题中的应用研究
3
作者 李学宝 李东魁 《电子测试》 2022年第1期43-47,130,共6页
混合种群算法HSO是研究GRAP问题时给出的群体优化算法,具有结构简单,易于微型计算机上编程实现,收敛速度快等优点。本文研究HSO算法在解决RAP(GRAP问题的特殊情况)问题中的应用,用于求解单目标(费用最小)-单约束(可靠度>=R;)模型,和... 混合种群算法HSO是研究GRAP问题时给出的群体优化算法,具有结构简单,易于微型计算机上编程实现,收敛速度快等优点。本文研究HSO算法在解决RAP(GRAP问题的特殊情况)问题中的应用,用于求解单目标(费用最小)-单约束(可靠度>=R;)模型,和单目标(可靠度最大)-多约束(费用和重量约束)模型(每个子系统只有一种元件可供选择),并与传统的模拟退火算法SA、遗传算法GA、蚁群算法ACA、粒子群算法PSO等做比较,从而发现HSO算法的优势和不足,为更好的将HSO算法应用于可靠性优化问题奠定基础。 展开更多
关键词 混合种群算法(HSO) 可靠性冗余分配问题(RAP) 模型 算法
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3-状态设备网络GRAP问题迭代PSO算法
4
作者 付军 李东魁 《工业控制计算机》 2022年第5期107-109,共3页
研究3-状态设备网络GRAP问题,即允许子系统可选择不同类型的元件,确定选择元件的冗余度,满足系统重量和费用约束的前提下,使系统可靠度最大。设计了一个离散型,具有动态变化权重,具有压缩系数的迭代PSO算法用于问题求解,通过对推广的FY... 研究3-状态设备网络GRAP问题,即允许子系统可选择不同类型的元件,确定选择元件的冗余度,满足系统重量和费用约束的前提下,使系统可靠度最大。设计了一个离散型,具有动态变化权重,具有压缩系数的迭代PSO算法用于问题求解,通过对推广的FYFFE问题模拟仿真,验证算法的有效性和正确性。结果表明:PSO算法很好地解决了3-状态设备网络GRAP问题,算法具有快速、易于编程实现、原理容易理解等特点。 展开更多
关键词 3-状态 广义的可靠性冗余分配问题(GRAP) 粒子群优化算法(PSO) 仿真 算法
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RRAP优化问题的HSO算法研究
5
作者 李东魁 《电脑知识与技术》 2021年第15期20-22,共3页
RRAP优化问题是决策变量为元件可靠度及元件冗余度的可靠性优化问题,数学模型是非线性混合整数规划问题,属于NP-hard问题类。混合种群优化(简写为HSO)算法具有结构简单、运行高效的特点,继承了模拟退火算法SA、粒子群优化算法PSO、简化... RRAP优化问题是决策变量为元件可靠度及元件冗余度的可靠性优化问题,数学模型是非线性混合整数规划问题,属于NP-hard问题类。混合种群优化(简写为HSO)算法具有结构简单、运行高效的特点,继承了模拟退火算法SA、粒子群优化算法PSO、简化群优化算法SSO等算法的优点。该文设计了一个两段混合粒子群优化HSO算法,用于求解RRAP优化问题;通过模拟仿真,验证了所给HSO算法的正确性和有效性;研究结果表明:混合粒子群优化HSO算法是解决RRAP问题的一种有效工具。 展开更多
关键词 可靠性-冗余分配问题(RRAP) 混合种群优化(HSO) 编码 算法 收敛
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