版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、廣東工業(yè)大學碩士學位論文人工魚群算法的改進及其在桁架結(jié)構(gòu)設(shè)計中的應(yīng)用姓名：彭懿申請學位級別：碩士專業(yè)：結(jié)構(gòu)工程指導(dǎo)教師：李麗娟201205ABSTRACTGreatattentionhasbeenpaidtotheoptimaldesign，duetOthefactthatitcanreducethecostMostofthetraditionaloptimalalgorithms，whicharebasedonthenumerical
2、linearandnonlinearprogrammingmethods，requiresubstantialgradientinformationandusuallyseektoimprovethesolutionintheneighborhoodofastartingpointTheresearchworkofthispaperfocusesonmodemintelligentoptimizationalgorithmSwarmin
3、telligencealgorithmisapointrandomsearchalgorithmbasedonpopulation，whichincludesevolutionaryalgorithm，immunealgorithm，particleswarmoptimizer，antcolonyalgorithm，groupsearchoptimizerartificialfishswalTrlalgorithm，intelligen
4、talgorithmTheswarmintelligenceoptimizationalgorithmespeciallytheparticleoptimizergroupsearchoptimizerandartificialfishswanllalgorithmhavebeenwidelyusedinstructureoptimizationdesignFirstlythispaperintroducestheconceptofen
5、gineeringstructuraloptimization‘problemsandoptimizationalgorithmdevelopmenthistoryThenthispaperintroducethebasicidea，principleandrealizationprocessofparticleswarmoptimizeralgorithm，artificialfishswarlTlalgorithmandgroups
6、earchoptimizersimplyAtlast，theartificialfishswan_Tlalgorithmprinciple，content，implementationprocessisintroducedindetailAndtheartificialfishswarmalgorithmhasbeenusedintrussstructure，whichiscomparedwithparticleswarmoptimiz
7、erandgroupsearchoptimizerBasedontheprincipleofhybridoptimization，andcombinetheparticleSwarmoptimizerandartificialfishswarnlalgorithm，aparticleswarnl。artificialfishswarmalgorithm(PSAFSA)isproposedwhichisefficientandsuitab
8、leforengineeringstructureoptimizationAtlasttheproposedalgorithmisusedintrussstructureoptimizationandcomparewithartificialfishswarmalgorithm，particleswarmoptimizerandgroupsearchoptimizerThemaincontentsofthispaperareintrod
9、ucethebasicprincipleaswellascalculationprocessofAFSAalgorithmandPSAFSAalgorithm；thenbasedontheMATLABplatform，themainprogram。brhybridoptimizationalgorithmisproposed，whichisusedinseveralclassicaltrusssectionoptimizationdes
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 改進人工魚群算法及在桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用研究.pdf
- 蟻群算法在桁架結(jié)構(gòu)設(shè)計中的應(yīng)用研究.pdf
- 人工魚群算法的改進及應(yīng)用.pdf
- 改進人工魚群算法及其在物流選址優(yōu)化中的應(yīng)用研究.pdf
- 人工魚群算法改進及其應(yīng)用研究.pdf
- 改進蟻群算法及其在桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用.pdf
- 優(yōu)化算法在結(jié)構(gòu)設(shè)計中的應(yīng)用.pdf
- 改進人工魚群算法及其在腦中風檢測系統(tǒng)的應(yīng)用.pdf
- 人工魚群算法研究及其在圖像增強中的應(yīng)用.pdf
- 改進型人工魚群算法及其在數(shù)值方法中的應(yīng)用.pdf
- 人工魚群算法的改進研究與應(yīng)用.pdf
- 人工魚群算法及其應(yīng)用.pdf
- 結(jié)構(gòu)設(shè)計優(yōu)化技術(shù)及其在房屋結(jié)構(gòu)設(shè)計中的應(yīng)用
- 人工魚群算法在電機參數(shù)辨識中的應(yīng)用.pdf
- 人工魚群算法及其在熱工過程控制中的應(yīng)用.pdf
- 改進人工魚群算法研究與應(yīng)用.pdf
- 改進布谷鳥算法在桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用.pdf
- 改進的人工魚群算法
- 改進人工魚群算法在基于基數(shù)約束的投資組合中的應(yīng)用研究.pdf
- 結(jié)構(gòu)設(shè)計優(yōu)化技術(shù)體系及其在房屋結(jié)構(gòu)設(shè)計中的應(yīng)用.pdf
評論
0/150
提交評論