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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:康俊涛[1] 邹立 曹鸿猷[1] 张亚州[1] KANG Jun-tao;ZOU Li;CAO Hong-you;ZHANG Ya-zhou(School of Civil Engineering and Architecture,Wuhan University of Technology,Wuhan 430070,China)
机构地区:[1]武汉理工大学土木工程与建筑学院,湖北武汉430070
出 处:《空间结构》2020年第3期51-58,83,共9页Spatial Structures
基 金:国家自然科学基金项目(51708436).
摘 要:樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA)是于2017年根据樽海鞘种群觅食的链式搜索行为建立的一种仿生优化算法.针对标准的SSA算法在计算精度、搜索能力和鲁棒性等方面的不足,提出一种考虑樽海梢搜索过程中个体历史信息的改进SSA算法(ISSA),并通过九个测试函数验证了ISSA算法在搜索能力和计算精度方面的可靠性.最后将SSA算法和ISSA算法应用于三个带频率约束的桁架结构优化问题中,计算结果表明ISSA算法较标准SSA算法在计算精度和稳定性上具有明显的优势.Salp swarm algorithm(SSA)is a new natural-inspired algorithm based on the chain search characteristics of salp swarm foraging behavior proposed in 2017.To overcome the shortcomings of the standard SSA algorithm in calculation accuracy,global search capability,and the stability of results,this study proposes an improved SSA algorithm(ISSA)taking the individual historical knowledge of salps into consideration.Nine numerical test functions are used to verify the reliability of ISSA algorithm in terms of search capability and computational accuracy.Finally,the SSA algorithm and the ISSA algorithm are applied to three truss optimization problems with frequency constraints.The results show that the ISSA algorithm has apparent advantages compared with the standard SSA algorithm in terms of calculation accuracy and stability.
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