基于子种群拉伸操作的精英共生生物搜索算法

针对共生生物搜索算法存在易早熟、收敛速度慢等缺陷,提出一种基于子种群拉伸操作的精英共生生物搜索算法。在“互利共生”阶段,根据适应度值将种群划分为两个子种群,设计有针对性的进化策略,使两个子种群分别负责开发和探索,有效地平衡算法的收敛速度与精度;在“偏利共生”阶段,利用最优个体的方向性引导信息,引入拉伸因子和差分扰动向量,并修正个体更新模式,从而在提高算法收敛速度的同时保证种群的多样性;模拟寄生体和宿主的生物关系,提出精英"寄生"机制,进一步平衡算法在整个迭代过程中的探索与开发能力。对与标准共生生物算法、改进后的共生生物搜索算法以及其他4个群智能进化算法在17个函数上的测试结果进行比较分析,结果表明所提出的算法精度更佳,收敛速度优势明显。

碰撞事故轿车车身校正研究

我国的事故车辆维修水平相对欧、美等国家比较落后，企业和维修人员对此也不够重视。为了保证事故车辆修复后的整体操纵性能良好和再次发生交通事故后乘员的安全，必须按科学的步骤对变形车身进行校正。校正时应保证正确可靠的固定，遵循科学的校正顺序，沿正确的方向采用多点、多方向的拉伸，坚决避免形状上的过度拉伸和加热校正，拉伸过程中要对变形内应力进行消除，从而达到良好的校正效果。

一种改进的粒子群优化算法

近年来,粒子群优化算法已被广泛地用于解决各类优化问题。粒子群优化算法具有概念简单和收敛速度较快等优点。但是当用粒子群算法处理高维复杂问题时,往往会遇到陷入局部最优值,迭代后期收敛速度慢,解的精度低等缺点。针对粒子群优化算法容易收敛到局部最小值的缺点,文中提出了一种改进的粒子群优化算法。当粒子陷入较差的搜索区域时,以一定的概率对被困粒子实行拉伸操作,将粒子从较差区域向目前搜索到的较好区域拉伸,使被困粒子跳出较差区域,向较好的区域搜索,这样就可以合理分配搜索资源。这种改进算法一定程度上减少了粒子搜索到局部最优解的概率,使得粒子具有更大的搜索到全局最优解的可能性,并且可能搜索到精度更高的解。针对基准测试函数,对改进的粒子群算法和标准粒子群算法进行对比实验,结果表明该改进粒子群算法在大部分基准测试函数上取得了比较好的效果。

一种基于单元几何变形的网格修匀方法

基于单元几何变形操作提出一种高效的非结构网格质量修匀方法。其基本过程是先对每个单元独立地进行拉伸-收缩操作以优化单元的形状,然后在整个网格中通过对各单元的节点位置进行加权平均来获得改善后的网格。为进一步提高修匀方法对网格质量的优化效果,并使得该方法具备一定的网格调整能力,结合动网格技术提出了对单元进行大范围和较大幅度移动的策略;在修匀过程中还通过适当算法调整单元形心位置和单元尺寸,进一步增强了修匀方法对网格局部进行疏密调节的能力。本文方法可适用于平面和三维非结构网格的质量改善及网格调整。若干算例表明了方法的有效性。