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题名基于多智能体混沌鸟群算法的机构优化
被引量：4
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作者
吴冬梅
郝凤鸣
蒋国平
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机构
南京邮电大学自动化学院人工智能学院
江苏省物联网智能机器人工程实验室
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出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2021年第4期449-458,共10页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61873326)
江苏省自然科学基金青年基金资助项目(BK20130873)
南京邮电大学科研项目(NY220216)。
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文摘
平面四连杆机构是一种常见的传动机构,对机构参数进行优化设计是获得最佳动力性能的重要途径.为了解决这一机构参数优化问题,提出了一种多智能体混沌鸟群算法(multi-agent chaos bird swarm algorithm,MACBSA).该算法将多智能体系统中智能体的行动策略和混沌搜索机制引入鸟群算法的进化过程.多智能体的竞争与合作机制可以提高个体学习与信息交互的能力,增强群体内部的多样性和信息反馈;而混沌搜索则能够帮助算法跳出局部最优.最后,该算法在4个标准函数中进行了测试,并应用到四连杆机构参数优化问题,实验结果表明与其他7种算法相比,该算法在精度、收敛速度和鲁棒性等方面具有明显的优越性,更适合解决此类机构优化问题.
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关键词
多智能体混沌鸟群算法
多智能体系统
混沌搜索
LOGISTIC映射
机构优化
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Keywords
multi-agent chaos bird swarm algorithm
multi-agent system
chaos search
Logistic map
mechanism optimization
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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