面向机械系统优化设计的微粒群算法
出版时间： 2012
内容简介
《面向机械系统优化设计的微粒群算法》针对机械系统优化问题中不同特点，对微粒群算法进行改进，提出了适用于不同机械系统优化设计问题的求解方法。《面向机械系统优化设计的微粒群算法》分为7章，第1、2章分别介绍机械优化设计和微粒群算法基本概念以及存在的问题；第3～6章分别针对非线性约束优化问题、线性约束优化问题、混合变量优化问题以及目标函数值计算费时优化问题提出了不同的改进微粒群算法；第7章将部分改进算法应用于机械优化设计实例中，为解决机械系统其他优化问题提供了参考。本书适合从事智能优化算法研究的科技工作和机械工程技术人员阅读使用，也可作为高等院校计算机科学与技术、机械工程等学科的高年级本科生以及研究生的学习参考书。
前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 机械优化设计的数学模型
1.2.1 设计变量
1.2.2 约束条件
1.2.3 目标函数
1.2.4 数学模型
1.3 机械优化设计存在的主要问题
1.3.1 约束冲突问题
1.3.2 优化算法的选择问题
1.3.3 目标函数计算费时问题
1.4 本书的组织结构
参考文献
第2章 微粒群算法
2.1 微粒群算法的提出
2.2 标准微粒群算法
2.2.1 微粒群算法基本原理
2.2.2 标准微粒群算法的基本步骤
2.3 微粒群算法与其他智能优化算法的比较
2.3.1 微粒群算法与遗传算法比较
2.3.2 微粒群算法与蚁群算法比较
2.4 微粒群算法的研究现状
2.5 微粒群算法在机械优化设计中的应用
2.5.1 应用现状
2.5.2 存在问题
2.6 本章小结
参考文献
第3章 微粒群算法在非线性约束优化问题中的应用
3.1 非线性约束优化问题
3.2 基于约束保持法的向量微粒群算法
3.2.1 初始可行种群的产生方法
3.2.2 向量微粒群算法
3.2.3 基于一维搜索约束保持法的向量微粒群算法
3.2.4 基于多维搜索约束保持法的向量微粒群算法
3.3 基于可行规则法的改进微粒群算法
3.3.1 可行规则法
3.3.2 改进的速度进化模型Ⅰ
3.3.3 改进微粒群算法Ⅰ（FRMPSOⅠ）
3.3.4 改进的速度进化模型Ⅱ
3.3.5 改进微粒群算法Ⅱ（FRMPSOⅡ）
3.4 机械优化设计应用举例
3.5 本章小结
参考文献
第4章 微粒群算法在线性约束优化问题中的应用
4.1 线性约束优化问题
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
4.3 CPPSO算法的实现
4.4 仿真实验结果分析
4.5 本章小结
参考文献
第5章 微粒群算法在混合变量约束优化问题中的应用
5.1 混合变量优化问题
5.2 求解混合变量约束优化问题的改进微粒群算法Ⅰ
5.2.1 混合变量取值方式Ⅰ
5.2.2 改进微粒群算法Ⅰ（MPSOⅠ）的伪代码
5.2.3 机械优化设计应用举例
5.3 求解混合变量约束优化问题的改进微粒群算法Ⅱ
5.3.1 混合变量取值方式Ⅱ
5.3.2 改进微粒群算法Ⅱ（MPSOⅡ）的伪代码
5.3.3 机械优化设计应用举例
5.4 求解混合变量约束优化问题的改进微粒群算法Ⅲ
5.4.1 改进微粒群算法Ⅲ（MPSOⅢ）的伪代码
5.4.2 机械优化设计应用举例
5.5 本章小结
参考文献
第6章 具有预测机制的微粒群算法
6.1 问题的提出
6.2 算法思想
6.3 算法实现
6.4 实验结果分析
6.4.1 FESPSO对基准函数的优化
6.4.2 FESPSO对期望值模型的优化
6.5 本章小结
参考文献
第7章 机械优化设计问题应用实例
7.1 叉车转向机构优化
7.2 桥式起重机主梁优化
7.3 本章小结
参考文献
附录
