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基于CPSO算法的岩石蠕变模型非定常参数反演分析 被引量：4
1
作者 李志敬 朱珍德 周伟华 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期346-349,共4页
针对粒子群优化(PSO)算法具有全局寻优能力强、无梯度信息、收敛速度快、算法简单但易陷入局部最优解且初始化解的质量不高的特点,利用混沌的遍历性,把混沌机制和粒子群优化算法结合起来,对粒子群优化算法进行了改进,提出了混沌粒子群... 针对粒子群优化(PSO)算法具有全局寻优能力强、无梯度信息、收敛速度快、算法简单但易陷入局部最优解且初始化解的质量不高的特点,利用混沌的遍历性,把混沌机制和粒子群优化算法结合起来,对粒子群优化算法进行了改进,提出了混沌粒子群优化算法,并利用混沌粒子群优化(CPSO)算法对岩石蠕变本构模型的非定常参数进行了反演分析,算例结果表明,采用该混沌粒子群优化算法反演非定常参数是可行的. 展开更多
关键词 粒子群 优化算法 混沌机制 非定常参数 岩石蠕变本构模型
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