基于一种改进海鸥算法的结构优化设计

结构优化设计是用目标函数和约束函数来描述结构设计参数之间的非线性关系,通过优化技术求最优解。海鸥优化算法是一种新颖的全局优化算法。文章采用非线性随机惯性权重和局部混沌扰动策略改进,提高全局搜索精度和跳出局部陷阱的能力。仿真结果表明,改进的海鸥算法ISOA(Improved Seagull Optimization Algorithm)可用于求解多维连续优化问题,其收敛速度快,且计算精度更高,可为工程结构的优化设计提供参考。

非线性随机扰动的粒子群优化算法

在惯性权重非线性递减策略的基础上,引入小阻尼振荡函数,提出一种新的非线性递减随机扰动的粒子群算法,通过2个基准测试函数对算法性能和收敛性进行了分析.实验仿真表明:相对于标准粒子群算法,新策略加快了收敛速度,在一定程度上避免了粒子群优化算法的早熟收敛问题.