動態(tài)拓?fù)潆A段進(jìn)化微粒群算法及多態(tài)系統(tǒng)可靠性冗余分配.pdf

1、今年兩會期間，李克強(qiáng)總理強(qiáng)調(diào)要深入實(shí)施《中國制造2025》，實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國的戰(zhàn)略目標(biāo)，而質(zhì)量是建設(shè)制造強(qiáng)國的生命線，因此質(zhì)量技術(shù)的攻關(guān)也成為了企業(yè)最重要的任務(wù)?？煽啃詢?yōu)化作為產(chǎn)品質(zhì)量提升的關(guān)鍵技術(shù)，也因此越來越受到人們的重視。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，且狀態(tài)不同的部件組合導(dǎo)致系統(tǒng)呈現(xiàn)多態(tài)，由此產(chǎn)生許多亟待解決的多態(tài)系統(tǒng)可靠性優(yōu)化問題，同時部件的參數(shù)變量日趨多樣化，不同參數(shù)的組合導(dǎo)致優(yōu)化問題的解空間呈指數(shù)增長，因此，對于優(yōu)化算

2、法的性能要求也日趨嚴(yán)格。微粒群算法作為典型的智能優(yōu)化算法，已成功運(yùn)用在可靠性優(yōu)化問題上，但算法早熟收斂的缺點(diǎn)影響了優(yōu)化結(jié)果的精度。因此，本文圍繞微粒群算法的改進(jìn)及其在多態(tài)系統(tǒng)可靠性優(yōu)化中的應(yīng)用展開研究。
　　首先，針對算法不同搜索階段對種群多樣性和收斂速度的要求，提出階段進(jìn)化微粒群算法?；陔A段性搜索策略將搜索過程分為兩個階段，分別構(gòu)造全局尋優(yōu)引斥力、自適應(yīng)引斥力作用力規(guī)則。利用標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化測試函數(shù)對所提算法進(jìn)行測試，并與其他改進(jìn)微粒

3、群算法對比，驗(yàn)證了所提算法的有效性。
　　其次，通過對靜態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的研究，分析拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)度量參數(shù)對算法性能的影響，設(shè)計(jì)一種基于改進(jìn)適應(yīng)度模型的動態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，與階段進(jìn)化微粒群算法結(jié)合，提出動態(tài)拓?fù)潆A段進(jìn)化微粒群算法。選取3種典型靜態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并與階段進(jìn)化微粒群算法結(jié)合，研究其種群多樣性和搜索性能的變化情況。結(jié)合對靜態(tài)拓?fù)涞难芯拷Y(jié)果，為模擬真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的增長特性，以“物競天擇”進(jìn)化理論和生物群體的自組織性為出發(fā)點(diǎn)，研究了一種動態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，結(jié)