欢迎登录材料期刊网

材料期刊网

高级检索

遗传算法具有很强的自适应性、鲁棒性和全局搜索能力,但其局部搜索能力相对较弱,计算后期易出现进化缓慢、过早收敛等问题,蚁群算法是近几年迅速发展起来的一种新的全局优化算法,具有正反馈机制,但是计算初期由于信息素差别小,初始收敛速度较慢.本文将这两种优化方法结合起来,充分发挥各自的优势,形成了遗传-蚁群混合算法,并选用测试函数对算法的优化性能作了对比计算,最后以高温超导匀场磁体为实际应用目标,以绕制磁体所用超导带长度为目标函数对磁体结构进行优化设计,优化方案比原始方案节省7.32%的超导带材用量.

参考文献

[1] 陈国良;王煦法;庄镇泉;王东生.遗传算法及应用[M].北京:人民邮电出版社,1996:23.
[2] 王超,王秋良.多种优化方法及其在高温超导磁体优化设计中的应用[J].低温物理学报,2004(04):350-357.
[3] 彭新竹.遗传算法的改进策略及其应用[J].华东船舶工业学院学报(自然科学版),2002(03):53-58.
[4] Marco Dorigo;Luca Maria Gambardella .[J].IEEE Transactions on Evolutionary Computation,1997,1(01):53.
[5] 忻斌健,汪镭,吴启迪.蚁群算法的研究现状和应用及蚂蚁智能体的硬件实现[J].同济大学学报(自然科学版),2002(01):82-87.
[6] S. L. Ho;Shiyou Yang;H. C. Wong;K. W. E. Cheng;Guangzheng Ni .An Improved Ant Colony Optimization Algorithm and Its Application to Electromagnetic Devices Designs[J].IEEE Transactions on Magnetics,2005(5):1764-1767.
[7] Thomas Stutzle;Holger H .[J].Hoos Future generation computer system,2000,16:889.
[8] 刘宏伟,余运佳,王秋良.制冷机冷却的超导磁体在励磁时的稳定性分析[J].低温物理学报,2005(04):375-379.
上一张 下一张
上一张 下一张
计量
  • 下载量()
  • 访问量()
文章评分
  • 您的评分:
  • 1
    0%
  • 2
    0%
  • 3
    0%
  • 4
    0%
  • 5
    0%