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粒子群算法结合惩罚函数用于桥式起重机主梁优化

叶青林陶元芳邵南曦师玮闰培如

太原科技大学机械工程学院太原 030024

摘要：采用粒子群算法结合惩罚函数，建立了桥式起重机主梁优化设计的数学模型，对主梁截面尺寸

进行了约束优化设计，并基于VC++6．0开发了优化设计软件，实现了兼顾结构紧凑轻量化和机械性能的

Et标。

关键词：桥式起重机；粒子群算法；约束优化；主梁

中图分类号：TH215 文献标识码：A 文章编号：1001—0785 (2015)o4—0046—04

Abstract：Particleswarnloptimizationcombiningwithpenaltyfunctionisadoptedfordevelopingthemathematicmod—

elofrgirderoptimizationanddesignofthebridgecrane．andconstrainedoptimizationofthegirdercross-sectionsize．The

optimaldesignsoftwareisdevelopedbasedonVC+ +6．0．whichcanrealizenotonlycompactlight—weightstructurebutal—

SOmechanicalperformance．

Keywords：bridgecrane；particleswamr optimization；constrainedoptimization；girder

目前，桥式起重机主梁结构的设计多采用 minJ (X)

传统手工设计方法，粒子群算法是一种基于智 fgf(X)≤0 (i=1，2，…，Ⅳ)

能的随机优化算法，这种算法实现容易，精度 X【 ∈[ i，】 (J=1，2，…，)

高，收敛快，可用于双梁桥式起重机主梁的优式中：X=[ ，…， ]为粒子 i的当

化设计。前位置向量；Vi=[ ，…，13]为粒子 i的

当前飞行速度向量；P=[P P ，…，P ]为粒

1 粒子群算法

子 i所经历过的具有最好适应值的位置向量，称为

1．1 基本粒子群算法局部最优位置。选取粒子群规模为，最大迭代

粒子群算法是一种基于群智能的随机优化次数为 T。P可由式 (1)确定，即

算法，它将每个个体看作是在～维搜索空间中 p()一fP ，如果，( ’)> )

的一个没有质量和体积并以一定速度飞行的粒 l ¨，如果，( )< )

子。种群中的每个粒子都具有自身的位置、速 (k=1，2，…，) (1)

度和适应值。每个粒子相当于一个解，在搜索式中：P =[P P ，…，P ]为种群中所

过程中，粒子之间有信息共享且不断更新自己有粒子所经历过的最好位置向量，称为全局最优

的飞行速度和位置。每个粒子的适应值通过与位置。P可由式 (2)确定，即

当前自身局部最优位置的适应值比较来更新自 P：“=min{JP ，P ，…，P’}

身局部最优位置；局部最优位置的适应值与整 (k=1，2，…，) (2)

个种群当前的最优位置的适应值比较来更新整本文采用带有收缩因子X的粒子群算

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