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题名协同学习差分进化算法及在双转向机构优化中的应用
被引量：3
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作者
王琪
张国华
陆凤祥
孙慧
卞翔
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机构
江苏科技大学机械工程学院
江苏悦达黄海拖拉机制造有限公司
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第15期322-329,共8页
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基金
国家科技部重点研发计划项目(2016YFD0700900)资助
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文摘
根据齐次坐标变换法推导了双转向机构转向分析数学模型,然后采用差分进化(DE)算法求解该模型。针对基本DE算法可能出现早熟或收敛速度慢的问题,提出一种基于协同学习机制的差分进化(CLDE)算法。该算法采用两个子种群,每个子种群采用不同的变异策略,利用局部极值判断机制确定早熟收敛种群;针对早熟收敛种群,利用精英种群映射策略向精英种群进行映射学习,实现子种群间的信息交流;若不存在精英种群,则在自身种群内采用自适应高斯扰动策略实现自我调整。函数测试结果表明,CLDE优化精度更高、速度更快、稳定性更好。将该算法用于机构优化问题,结果表明,与基本DE算法、随机变异差分进化算法(RMDE)、多种群自适应差分进化算法(ADEMP)相比,CLDE的最优适应度值分别降低13. 83%、8. 33%和6. 25%,且表现出了较好的稳定性和收敛性。
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关键词
双转向机构
精英种群映射
自适应高斯扰动
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Keywords
double steering mechanism
elite population mapping
adaptive gaussian perturbation
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分类号
U463.45
[机械工程—车辆工程]
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