正交Alopex算法在机械优化设计中的应用.pdf

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1、cAD/cAE/cAPP/CAM现代制造工程(ModemM∞ufactIlrillgEngiIleerillg)2012年第7期正交AIopex算法在机械优化设计中的应用’张延萍1。杜新峰1,卢青波k2(1郑州职业技术学院,郑州45012l;2太原科技大学机电工程学院,太原030024)摘要:针对触op既算法对初值敏感的特性及正交设计可以使初始种群在空间分布更加均匀的特点,提出了正交Al叩“算法。该算法为了克服后期“早熟”收敛的缺陷,引入了变异操作。数值仿真结果及两个工程优化问题的求解结果表明,所提出

2、的算法能有效避免“早熟”收敛,且求解结果优于传统优化及比较算法。关键词:Al叩“算法;变异;早熟中图分类号:TP391.9文献标志码:A文章编号:1671—3133(2012)07—00r70—04orthogonal柚叩exalgorithmanditsappli∞ti蚰onmechanicaloptimizationdesignzhangYanpin91,DuXinfen91,hIQingbok2(1Zheng出ouTechnicalCoⅡege,ZhengzlI叫450121,China;2Co

3、ⅡegeofMechanicalElectIonicEn矛neering,TaiylJanUrIive玛畸0fscienceandTechnolog)r,.I知”粕030024,China)A1矧强cl:111epe出珊肌ceof出eAlDp瓿出;ori岫depends佃tlIeiIlibalP叩ulationdistributi∞.Theorl}IogorIald朗i卵c粕gen-e飓te咖陀urIifb珊distribu“onilIitialpcIp山li加.An0n}IogonalAlopexa

4、l剃t}Imi8p瞄entedba8ed仰theabovetwopoin协.In0耐ert0overcometIlep他matu陀c叩ve噌哪ce,thenew如ritllmine唧por删tIIemuta6蚰ope枷on.Ther∞Illtsofnumericalex—perimemal明dtwoengineeringoptiIllizati蜘desi印cx啪pl伪BhdwtIIattlIepIq啪edal枷tIImc粕over∞methepre嘲tu比c叩-vergeIlceemcienny,卸d

5、ther鹧IIlt8arebett日山蛳the仃丑IditioIlaloptimizali彻aJ鲥t}Im粕dtlIecompari嘲a190fithm$.Keywords:A:lopexa190d幽m;muIa虹o“;PmInaturec∞VeIgence0引言Alopex算法¨1是一种启发式与随机优化相结合的算法。该算法具有利用前一代自变量变化对目标函数的变化信息来指导进化,不要求目标函数可微,收敛速度较快,且能保证求出的解满足一定精度要求等优点。Alopex算法已被成功用于解决很多优化问题n引。

6、Alopex算法虽然具有控制参数少,简单易运行等优点,但其算法的性能受参数影响较大,为此,许多学者进行了研究H引,但这些研究只在一定程度上对算法的性能有了提升。文献[6]已通过实验分析得出正交初始化要优于随机初始化。由于Alopex算法对初值敏感性强,为了使初始种群在空间分布更加均匀,提升算法全局搜索能力,本文利用正交初始化对Alopex算法的种群进行初始化;为了提高个体跳出局部最优的能力,引入高斯变异操作;基于以上两点提出正交mopex算法(ODA【DPEx),并将其应用于机械优化设计中。1正交Al

7、opex算法1.1基本Alopex算法灿叩慨算法的模型描述如下:石i(n)=并‘一I(n)+占‘(厅)(1)6icn,={二5:::;:厂lc2,pf(n)=1/(1+e‘^‘‘“’77)(3)△。(,1)=[并i(肛一1)一膏‘(乃一2)]L‘(n一1)一Z(n一2)]·河南省科技攻关计划项目(2010c46008);河南省高等学校青年骨干教师资助计趔项且(20llOGJs296)70张延萍,等:正交A螂“算法在机械优化设计中的应用2012年第7期式中:毛(凡)为第i个自变量在第n次迭代中的取值;6

8、.(Ⅱ)、见(n)分别为第n次迭代中的自变量甄随机行走的步长和行走的概率;6为步长,其大小根据自变量的变化范围来确定,通常取为自变量变化范围的几百分之一或更小;,,为[O,1]之间的随机数;7为温度参数Z(n)为目标函数的第i个自变量在第孔次迭代中的取值;±盈(n)中的正负号选择与实际问题有关,正号使问题极小化,负号使问题极大化。1.2正交初始化正交设计是研究多因素、多水平的一种设计方法,根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验,这些有代表性

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