徐小通
- 作品数：7 被引量：2H指数：1
- 供职机构：广东工业大学土木与交通工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：建筑科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于群智能的群搜索算法及其在离散变量设计中的应用
- 在介绍群搜索优化算法基本原理的基础上,给出了该算法用于结构离散变量优化设计时的实现方法,采用群搜索优化算法分别对平面和空间桁架结构进行了离散变量的截面优化设计,并与标准的粒子群算法及其改进算法的计算结果进行了比较,计算结...
- 李丽娟徐小通刘锋
- 关键词：离散变量桁架结构
- 文献传递
- 基于群智能的群搜索算法及其在离散变量设计中的应用
- 在介绍群搜索优化算法基本原理的基础上,给出了该算法用于结构离散变量优化设计时的实现方法,采用群搜索优化算法分别对平面和空间桁架结构进行了离散变量的截面优化设计,并与标准的粒子群算法及其改进算法的计算结果进行了比较,计算结...
- 李丽娟徐小通刘锋
- 关键词：离散变量桁架结构收敛速度
- 文献传递
- 群搜索优化算法及其在结构优化设计中的应用
- 结构的优化设计历来都受到工程师的重视，因为合理的优化设计可以减少工程的造价。工程师往往是通过优化设计来减少结构的体积或重量。传统的优化设计方法对需要优化的目标函数和其所受的约束作出过多的限制，对求解实际工程中的优化问题带...
- 徐小通
- 关键词：建筑结构粒子群算法
- 文献传递
- 桁架结构优化设计的群智能算法
- 在介绍基于群智能的群搜索优化算法(GSO)基本原理的基础上,给出了该算法用于结构优化设计的实现方法。采用 GSO 优化算法分别对平面和空间桁架结构进行了连续变量的截面优化设计,并与粒子群(PSO)及其改进算法(PSOPC...
- 徐小通李丽娟刘锋
- 关键词：结构优化收敛速度
- 文献传递
- 改进的群搜索优化算法及其应用被引量：2
- 2010年
- 群搜索(GSO)算法是一种新的群智能优化算法,适用于结构优化设计.本文通过对GSO算法进行改进,简化了算法的计算过程,提高了优化性能.对算法的改进主要有二个方面:一是采用随机搜索,放弃了按角度搜索的方式;二是在生成个体新位置时,增加了一个随迭代次数递减的控制变量——分量变异概率,用于限制允许变异的维的数量.通过对经典桁架算例的优化以及与标准GSO算法的计算结果比较,可以看出改进后的群搜索优化算法(SGSO)具有更好的收敛速度和收敛精度,SGSO算法的结构比GSO算法更简单、易于实现并且计算用时更少.
- 李丽娟张雯雰徐小通刘锋
- 关键词：结构优化收敛速度
- 群智能算法及其在空间结构优化设计中的应用
- 在介绍群搜索优化算法基本原理的基础上,给出了该算法用于结构离散变量优化设计时的实现方法,采用群搜索优化算法分别对平面和空间桁架结构进行了离散变量的截面优化设计,并与标准的粒子群算法及其改进算法的计算结果进行了比较,计算结...
- 徐小通李丽娟刘锋
- 关键词：离散变量桁架结构收敛速度
- 文献传递
- 桁架结构优化设计的群智能算法
- 在介绍基于群智能的群搜索优化算法(GSO)基本原理的基础上，给出了该算法用于结构优化设计的实现方法。采用GSO优化算法分别对平面和空间桁架结构进行了连续变量的截面优化设计，并与粒子群(PSO)及其改进算法(PSOPC和H...
- 徐小通李丽娟刘锋
- 关键词：结构优化收敛速度桁架结构优化设计
