前言
第1章 绪论1
1.1 引言1
1.2 机械优化设计的数学模型3
1.2.1 设计变量4
1.2.2 约束条件5
1.2.3 目标函数7
1.2.4 数学模型8
1.3 机械优化设计存在的主要问题10
1.3.1 约束冲突问题10
1.3.2 优化算法的选择问题12
1.3.3 目标函数计算费时问题18
1.4 本书的组织结构20
参考文献22
第2章 微粒群算法26
2.1 微粒群算法的提出26
2.2 标准微粒群算法28
2.2.1 微粒群算法基本原理28
2.2.2 标准微粒群算法的基本步骤30
2.3 微粒群算法与其他智能优化算法的比较31
2.3.1 微粒群算法与遗传算法比较31
2.3.2 微粒群算法与蚁群算法比较32
2.4 微粒群算法的研究现状33
2.5 微粒群算法在机械优化设计中的应用38
2.5.1 应用现状38
2.5.2 存在问题39
2.6 本章小结41
参考文献41
第3章 微粒群算法在非线性约束优化问题中的应用48
3.1 非线性约束优化问题48
3.2 基于约束保持法的向量微粒群算法50
3.2.1 初始可行种群的产生方法50
3.2.2 向量微粒群算法54
3.2.3 基于一维搜索约束保持法的向量微粒群算法55
3.2.4 基于多维搜索约束保持法的向量微粒群算法63
3.3 基于可行规则法的改进微粒群算法73
3.3.1 可行规则法73
3.3.2 改进的速度进化模型Ⅰ74
3.3.3 改进微粒群算法Ⅰ(FRMPSOⅠ)76
3.3.4 改进的速度进化模型Ⅱ80
3.3.5 改进微粒群算法Ⅱ(FRMPSOⅡ)82
3.4 机械优化设计应用举例94
3.5 本章小结99
参考文献99
第4章 微粒群算法在线性约束优化问题中的应用103
4.1 线性约束优化问题103
4.2 基于约束保持法的PSO(CPPSO)对线性约束优化问题的求解原理106
4.3 CPPSO算法的实现108
4.4 仿真实验结果分析109
4.5 本章小结113
参考文献114
第5章 微粒群算法在混合变量约束优化问题中的应用116
5.1 混合变量优化问题116
5.2 求解混合变量约束优化问题的改进微粒群算法Ⅰ119
5.2.1 混合变量取值方式Ⅰ119
5.2.2 改进微粒群算法Ⅰ(MPSOⅠ)的伪代码120
5.2.3 机械优化设计应用举例121
5.3 求解混合变量约束优化问题的改进微粒群算法Ⅱ125
5.3.1 混合变量取值方式Ⅱ126
5.3.2 改进微粒群算法Ⅱ(MPSOⅡ)的伪代码127
5.3.3 机械优化设计应用举例128
5.4 求解混合变量约束优化问题的改进微粒群算法Ⅲ139
5.4.1 改进微粒群算法Ⅲ(MPSOⅢ)的伪代码140
5.4.2 机械优化设计应用举例142
5.5 本章小结143
参考文献144
第6章 具有预测机制的微粒群算法147
6.1 问题的提出147
6.2 算法思想150
6.3 算法实现155
6.4 实验结果分析158
6.4.1 FESPSO对基准函数的优化158
6.4.2 FESPSO对期望值模型的优化166
6.5 本章小结166
参考文献167
第7章 机械优化设计问题应用实例169
7.1 叉车转向机构优化169
7.2 桥式起重机主梁优化174
7.3 本章小结181
参考文献181
附录183