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采用基于群智能的模拟退火算法优化起重机箱形梁
论文题目：基于群智能的模拟退火算法优化起重机箱形梁
摘要：起重机箱形梁在起重行业中应用广泛，其结构设计的优化是提高设备使用寿命、安全性以及减少能耗的关键。本论文提出了一种基于群智能的模拟退火算法对起重机箱形梁的优化方法。首先，对箱形梁进行建模，然后运用模拟退火算法进行求解，最后将结果与传统遗传算法（GA）进行比较分析，得出了本论文优化方案的有效性。
关键词：群智能；模拟退火；起重机箱形梁；结构优化；比较分析
1.引言
起重机箱形梁是工程中常见的重要结构元素，其尺寸、截面形状、材料、支撑点等多种参数会影响到其结构性能和寿命。为提高起重机梁的设计优化效果，减少项目成本和工程周期，本论文提出了一种基于群智能的模拟退火算法。
2.箱形梁建模
箱形梁的几何参数包括如下：底宽b、高度h、翼宽a、厚度t，支撑点间距L。同时，材料与载荷参数等需要注意。为使用模拟退火算法进行求解，将箱形梁建模为一个黑盒函数，函数接受包含所有参数的向量作为输入，输出为支撑点之间的最大挠度，即求解最小化以下约束问题：
minf(x)
s.t.b≤L-2a
tmin≤t≤tmax
a/2≤h≤L/6
x=[h,t,L]
f(x)=deflection
3.模拟退火算法
模拟退火（SA）是一种通用的概率优化算法，该算法以一定的概率接受当前状态中不符合要求的解，从而能够避免陷入局部最优。本论文使用基于群智能的模拟退火算法模拟箱形梁。首先，通过精英选择规则初始化初始种群。然后，运用随机扰动来改变当前状态，得到新的个体，如下所示：
x_0=random()
x_i=x_0+θ*DR*randn()
其中，θ为当前温度和衰减系数之积，DR表示每个维度的扰动。接着，计算新解与原解之间的能量差ΔE，有如下公式：
ΔE=f(new)-f(current)
最后，根据Metropolis准则，决定是否接受新个体。假如新个体能量更低，则一定接受，否则按照一定的概率接受。
4.结果分析
在运用基于群智能的模拟退火算法对箱形梁进行优化后，本论文与传统的遗传算法进行比较。具体来说，该模型在不同的参数情况下运行了10次，统计了群智能和遗传算法的最小值和收敛时间。结果显示，本论文优化方案在误差范围内实现了模型的最小化，同时群智能算法具有更短的收敛时间和更高的依赖度。
5.结论
本论文在起重机箱形梁的优化参数实验中，提出了基于群智能的模拟退火算法。该算法评估了一系列多变量结构参数，证明了其在优化过程中所具有的高度的自适应性。同时，与传统遗传算法相比，该算法有着更好的鲁棒性和优化效果。因此，基于群智能的模拟退火算法在结构工程的优化中具有很大的应用前景。