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动态拓扑阶段进化微粒群算法及多态系统可靠性冗余分配

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第 1 章 绪 论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 微粒群算法的研究现状

1.3 课题来源与问题提出

1.4 研究思路与内容安排

第 2 章 阶段进化微粒群算法

2.1 标准优化测试函数

2.2 标准微粒群算法

2.3 阶段进化微粒群算法

2.4 算法性能测试

2.5 本章小结

第 3 章 阶段进化微粒群算法的种群拓扑结构研究

3.1 静态种群拓扑结构的研究

3.2 基于改进适应度模型的动态拓扑结构

3.3 基于改进适应度模型的动态拓扑阶段进化微粒群算法

3.4 PEPSO-IF算法性能测试

3.5 本章小结

第 4 章 多态系统可靠性冗余分配优化

4.1 基于通用生成函数的多态系统可靠性分析

4.2 多态系统可靠性冗余分配建模

4.3 可靠性冗余分配优化实例

4.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢

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摘要

今年两会期间,李克强总理强调要深入实施《中国制造2025》,实现制造强国的战略目标,而质量是建设制造强国的生命线,因此质量技术的攻关也成为了企业最重要的任务。可靠性优化作为产品质量提升的关键技术,也因此越来越受到人们的重视。随着科学技术的发展,产品结构越来越复杂,且状态不同的部件组合导致系统呈现多态,由此产生许多亟待解决的多态系统可靠性优化问题,同时部件的参数变量日趋多样化,不同参数的组合导致优化问题的解空间呈指数增长,因此,对于优化算法的性能要求也日趋严格。微粒群算法作为典型的智能优化算法,已成功运用在可靠性优化问题上,但算法早熟收敛的缺点影响了优化结果的精度。因此,本文围绕微粒群算法的改进及其在多态系统可靠性优化中的应用展开研究。
  首先,针对算法不同搜索阶段对种群多样性和收敛速度的要求,提出阶段进化微粒群算法。基于阶段性搜索策略将搜索过程分为两个阶段,分别构造全局寻优引斥力、自适应引斥力作用力规则。利用标准优化测试函数对所提算法进行测试,并与其他改进微粒群算法对比,验证了所提算法的有效性。
  其次,通过对静态拓扑结构的研究,分析拓扑结构度量参数对算法性能的影响,设计一种基于改进适应度模型的动态拓扑结构,与阶段进化微粒群算法结合,提出动态拓扑阶段进化微粒群算法。选取3种典型静态拓扑结构,并与阶段进化微粒群算法结合,研究其种群多样性和搜索性能的变化情况。结合对静态拓扑的研究结果,为模拟真实网络的增长特性,以“物竞天择”进化理论和生物群体的自组织性为出发点,研究了一种动态拓扑结构,结构演化前期微粒规模增长,加入新生微粒提高微粒群活性,后期删除较差微粒、衍生新微粒,算法停止进化后,拓扑结构再与算法相结合。对所提算法性能进行对比测试,验证了所提算法的有效性。
  最后,针对串-并联多态系统的可靠性冗余分配及区间可靠性冗余分配问题,基于区间分析、通用生成函数理论构建冗余分配模型,利用所提算法设计冗余分配方案,得到可靠度更高、费用更低的系统结构,验证算法解决可靠性优化问题的能力。

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