基于改进粒子群算法的桁架结构优化设计-豆柴文库

基于改进粒子群算法的桁架结构优化设计.docx

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基于改进粒子群算法的桁架结构优化设计 Improvingparticleswarmalgorithmfortrussstructureoptimizationdesign Abstract Theoptimizationoftrussstructuresplaysanimportantroleinachievingstructuralefficiencyandreducingmaterialcost.Thetraditionaloptimizationmethodssuchasgeneticalgorithmsandgradientdescentmethodsoftenrequirehighcomputationaloverheadandarenotsuitableforlarge-scaleproblems.Thispaperproposesanimprovedparticleswarmalgorithm(PSO)fortheoptimaldesignoftrussstructures.TheproposedalgorithmincorporatestheadaptiveinertiaweightandstochasticmutationintothetraditionalPSOtoenhancethesearchcapabilityandimprovetheconvergencerate.Anumberofbenchmarkproblemswereusedtotesttheperformanceoftheproposedalgorithm,andtheresultsshowedsignificantimprovementoverthetraditionalPSOalgorithm. Introduction Trussstructuresarewidelyusedinmanyengineeringapplications,suchasbridges,buildings,andtowers.Theoptimizationoftrussstructuresisessentialtoachievethemaximumefficiencyandreducematerialcost.Thetraditionaloptimizationmethodssuchasgeneticalgorithmsandgradientdescentmethodsoftensufferfromslowconvergenceandhighcomputationaloverheadwhenappliedtolarge-scaleproblems.Therefore,itisnecessarytodevelopefficientandeffectiveoptimizationalgorithmsfortrussstructureoptimization. ThePSOalgorithmisaswarm-basedoptimizationalgorithmthatwasproposedbyKennedyandEberhartin1995.PSOiswidelyusedinoptimizationproblemsduetoitssimplicityandefficiency.However,traditionalPSOhassomelimitations,suchasprematureconvergenceanddifficultyinfindingtheglobaloptimum.Therefore,manyresearchershaveproposedvariousimprovedPSOalgorithmsfordifferentapplicationsincludingtrussstructureoptimization. Inthispaper,weproposeanimprovedPSOalgorithmfortheoptimaldesignoftrussstructures.TheproposedalgorithmincorporatestheadaptiveinertiaweightandstochasticmutationintothetraditionalPSOtoenhancethesearchcapabilityandimprovetheconvergencerate.Anumberofbenchmarkproblemswereusedtotesttheperformanceoftheproposedalgorithm,andtheresultsshowedsignificantimprovementoverthetraditionalPSO

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