直接位置更新策略的试变异粒子群优化算法及其在可靠性优化中的应用

摘要：

为了提升粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的全局寻优能力,增强PSO算法在处理复杂的、高维的、多模态优化问题的寻优性能,提升PSO算法在可靠性优化应用中的优化效果,提出了一种基于直接位置更新策略的试变异(Direct position updating?based trying?mutation PSO,DTPSO)算法.设计了直接位置更新策略和试变异策略,有效维持了种群的多样性,维持了探索和开发的平衡,提升了获得全局最优解的概率.通过9种复杂测试函数的验证和比较,证明了DTSPO算法设计的合理性,以及算法拥有的优异的全局寻优能力.对可靠性冗余分配和可靠度分配问题进行了优化,并和其它先进的改进算法进行比较,结果证明了DTPSO算法的稳定性和寻优性能.

关键词：粒子群优化算法、直接位置更新策略、试变异策略、可靠性冗余分配优化、可靠度分配优化

所属期刊栏目：40

分类号：TP202+.1(自动化技术及设备)

资助基金：四川省科技计划项目;中国民航飞行学院面上项目;中国民用航空局发展基金教育人才类项目;中国民航飞行学院青年基金项目

在线出版日期：2021-02-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：155-164