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Intelligent Optimization Methods for the Design of an Overhead Travelling Crane

Qu、Xiao-gang、Xu、Gening、Fan Fan、Xiaoning、Guoan Bi、Xiaoheng

2015中国机械工程学报：英文版Engineering被引 10

摘要

在鹤金属结构的设计优化，现在的途径基于简单模型和混合变量，它是困难的在实践使用并且通常导致绕行变量的优化结果的失败。克兰金属结构最佳的设计(CMSOD ) 与分离变量属于一个抑制非线性的优化问题。把蚂蚁殖民地算法与基于变化的本地搜索(ACAM ) 相结合的一个新奇算法被开发并且第一次为真实 CMSOD 使用了。在算法模型，连续数组元素的编码模式被介绍。这不仅在混合可变优化期间避免需要到圆优化设计变量，而且便于蚂蚁殖民地 pheromone 的启发式的信息，和存储和更改的构造。和建议 ACAM，一个基因算法(GA ) 和粒子群优化(PSO ) 被用来优化一只鹤的金属结构。优化结果证明 ACAM 的集中速度是 GA 并且在 PSO 的中的 11% 个附近的中的约 20% 个。ACAM 给的客观函数值是 22.23% 不到实际设计值，在 GA 上的 16.42% 的减小并且 3.27% 在 PSO 上。发达 ACAM 是为 CMSOD 和上级的一个有效聪明的方法到另外的方法。

引用本文（GB/T 7714）