石丽丽
- 作品数：4 被引量：17H指数：2
- 供职机构：哈尔滨工程大学船舶工程学院更多>>
- 相关领域：交通运输工程水利工程建筑科学更多>>
- 遗传算法在双层底结构优化中的应用及参数分析
- 20世纪60年代提出的遗传算法是一种随机的概率式搜索策略,它借用了生物遗传学的观点,通过自然选择、遗传、变异等作用机制,实现种群个体的适应性的提高。作为一种全局搜索策略,遗传算法具有收敛性快、鲁棒性好、对目标函数的性态没...
- 秦洪德石丽丽
- 关键词：遗传算法双层底结构离散变量
- 文献传递
- 一种新型的被动启发式粒子群优化算法被引量：8
- 2010年
- 标准粒子群优化(SPSO)算法具有参数少、鲁棒性好、易于实现等优点,但同时也具有收敛慢、易于陷入局部极值点等缺点.在SPSO算法基础上,通过在其粒子速度更新公式的自我认知部分和社会经验部分引入惯性学习因子(ωc1,ωc2),提出一种新型的被动启发式粒子群优化算法(PHPSO).分别采用SPSO和PHPSO两种优化算法对测试函数进行求解,将这两种算法的优化过程进行比较分析,结果表明,与SPSO算法相比,该文提出的PHPSO算法收敛速度大幅提高,且更易得到全局最优解,收敛精度更高.
- 秦洪德石丽丽
- 关键词：粒子群优化算法惯性权重收敛速度
- PSO算法在油船双底结构优化设计中的应用研究被引量：9
- 2010年
- 为了研究粒子群优化(PSO)算法用于解决大型复杂结构的优化设计问题的有效性,分别采用基本PSO算法、标准PSO算法与遗传算法(GA)对某一大型油船双层底结构优化设计问题进行了求解.优化过程中双层底结构的响应分析计算过程采用正交异性组合板理论实现.将这3种优化算法的计算结果进行对比分析表明,与基本PSO算法和GA算法相比较,标准PSO算法的收敛速度最快,且能够获得该问题的全局最优解.研究结果表明,基本PSO算法可有效应用于解决如船体双层底等大型复杂结构优化设计问题.
- 秦洪德石丽丽
- 关键词：离散变量双层底结构正交异性板
- 基于粒子群算法的船体结构优化设计研究
- 优化设计问题一直受到人们的广泛关注.近些年提出的粒子群算法已经被应用于组合优化问题—生产指派问题中,得到了很好的结果,并且还将进一步广泛应用于其他领域.将粒子群算法引入到海洋浮体,如船舶、海洋平台等结构优化设计中,解决了...
- 秦洪德石丽丽
- 关键词：船底结构
