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变尺度混沌优化方法的改进及应用 总被引:6,自引:0,他引:6
针对变尺度混沌优化方法MSCOA(Mutative Scale Chaos Optimization Algorithm)的缺陷进行了一些改进,以提高该方法的收敛速度和精确性。多个算例计算结果表明,这些改进是卓有成效的。文中还给出了将此方法应用于一个结构优化没计问题的计算实例,同时指出该例的原文献计算有误。 相似文献
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李冬琴 《江苏科技大学学报(社会科学版)》2010,24(4)
利用混沌运动所特有的随机性、遍历性和规律性,对加速混沌优化算法进行一些改进,提高了混沌优化算法的收敛速度和精确性.改进的加速混沌优化算法利用混沌运动的性质,同时不断缩小变量的搜索空间,在混沌优化搜索过程中,以具有一定保证的当前最优解为中心,不断地缩小优化变量的搜索区间,调整细化参数,促使搜索能够更快、更有效地向全局最优解收敛.将该改进算法应用到具体的船型论证中,不仅证明了该改进算法简单,容易实现,具有较高的收敛速度和可靠性,而且具有较高的寻优精度和较少的优化迭代次数,也体现了该算法在船型论证领域中的实用性和有效性. 相似文献
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混沌优化算法在船舶主尺度优化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
混沌优化方法是近几年兴起的一种新的优化方法,目前已在部分领域内得到很好的应用。本文介绍了混沌优化算法,并将该方法应用到船舶主尺度优化中。通过实例论证了该方法的可行性,同时也为船舶设计者提供了一种新的优化手段。 相似文献