华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2013, Vol. 41 ›› Issue (10): 108-116.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2013.10.018
魏德敏1,2 陈贵涛1†
Wei De-min1,2 Chen Gui-tao1
摘要: 结合差分进化( DE) 与协方差矩阵自适应进化策略( CMAES) ,提出了自适应子群体米母算法( SaS-MA) ; 为发挥SaS-MA 的全局勘探和局部开发能力,设计了一个由删除机制和建立机制组成的子群体自适应策略; 通过一个数值实验,将SaS-MA 与DE、L-CMAES、PSO 和IP-CMAES 等算法进行了对比; 最后对一个10 层2 跨的混凝土框架进行了位移性能优化,并将SaS-MA 的优化结果与例题原始文献、目前广泛应用且性能可靠的DE、CMA、PSO 和GA 等算法的优化结果进行了对比. 数值实验结果表明: 子群体自适应策略通过动态删除和建立子群体,提高了算法性能; SaS-MA 在统计学意义上优于其他4 种算法,是一个有效、可靠的全局优化算法. 位移性能优化算例结果表明: SaS-MA 在混凝土框架位移优化问题上更具有效性; 相比于其他4 种算法,同等条件下SaS-MA 能够得到最好的解,具备良好的寻优能力和收敛性.
中图分类号: