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国内刊号：11-2187/TH
国际刊号：0577-6686
发布日期:
作者：陈东宁, 王跃颖, 姚成玉, 刘一丹, 吕世君
单位：1. 燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室 秦皇岛 066004;；2. 先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室(燕山大学) 秦皇岛 066004;；3. 燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室 秦皇岛 066004
关键词：MC-MPSO算法,可靠性优化,粒子群算法,膜计算；
基金：国家自然科学基金（51405426，51675460）、中国博士后科学基金（2017M621101）和河北省自然科学基金（E2016203306）资助项目
针对粒子群（Particle swam optimization，PSO）算法进化后期收敛速度较慢，易陷入局部极值点，精度较差等不足，提出膜计算多粒子群（MC-MPSO）算法。在该算法中，将原始PSO、标准PSO、中值导向粒子群（MPSO）、扩展粒子群（EPSO）、多作用力粒子群（MFPSO）、两阶段作用力粒子群（TFPSO）等六种具有不同优点的粒子群算法分别放入六个基本膜内，提出MC-MPSO算法的膜间交流与粒子更新机制，在进化前期，各粒子群算法按自身机制进行搜索寻优，即各基本膜各自进化来充分发挥各基本膜内算法的优点；在进化后期，各基本膜内算法与比自身更好的表层膜内最优解粒子交流，各表层膜逐步吞并搜索能力较差的基本膜，而最适合问题优化求解的基本膜长大并按照表层膜输出，使MC-MPSO算法集成了基本膜内六种粒子群算法的各自优势，并具有适应不同类型优化求解问题的寻优能力。通过与基本膜内六种粒子群算法的测试对比，与遗传算法、鱼群算法及其他基于膜计算的粒子群算法的比较，证明了MC-MPSO算法具有更好的寻优能力和适用性。最后，将MC-MPSO算法应用于串联和桥式系统可靠性优化问题，验证了所提算法的有效性。
来源：2019年第12期
《机械工程学报》期刊编辑部
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