[发明专利]一种基于改进粒子群算法的梁结构测点优化方法

权利要求书

1.一种基于改进粒子群算法的梁结构测点寻优方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.预先构建工字梁结构的测点寻优模型，所述测点寻优模型包括目标函数和约束条件；

S2.根据所述约束条件，随机生成N个种群；其中，N个种群中的每个种群均包括M个粒子，每个粒子均构成所述数学模型的一个解空间，N和M均为正整数；

S3.对当前每个种群均分别进行S次迭代更新，得到更新后的N个种群，S为正整数；

S4.从所述更新后的N个种群中筛选出全局最优粒子，并将所述全局最优粒子所对应的解空间中的所有解确定为所述工字梁结构的最优测点参数；

其中，所述对当前每个种群均分别进行S次迭代更新过程中，所述S次迭代中的每一次迭代包括：

S31：按照模拟退火思想计算种群的适应度值和温度；

S32：更新所述种群中每个粒子的速度和位置，并按照遗传算法对每个粒子采用一种改进的轮盘赌法进行筛选，然后对筛选得到的粒子进行交叉和变异；

其中，所述采用一种改进的轮盘赌法进行筛选，具体为：

用适应度函数最值F_tmax减去该种群中每个粒子对应的适应度函数值F_t，并以第一概率对所述种群中的全部粒子进行筛选，所述第一概率的计算公式如下：

其中，F_t′＝F_tmax-F_t，F_t为当前种群中适应度的向量，t代表当前种群代数，F_tmax为当前种群中适应度最大值，P_i为第i个粒子被筛选的第一概率。

2.根据权利要求1所述的梁结构测点寻优方法，其特征在于，步骤S32中，所述对筛选得到的粒子进行交叉和变异，包括如下步骤：

从所述筛选得到的粒子中选取一定数目的粒子放入杂交池中，对所述杂交池中的粒子随机进行交叉操作，得到交叉变异后的子代粒子，以第二概率选择交叉变异后的子代粒子，并且与未进入杂交池的父代粒子共同构建新的种群，所述第二概率的计算公式如下：

式中，dE＝f'-f，f′为交叉变异后的粒子对应的适应度的值，dE为交叉变异后的适应度值与对应的上一代粒子适应度值差值，p为交叉变异后的子代粒子被选择的第二概率。

3.根据权利要求1所述的梁结构测点寻优方法，其特征在于，步骤S32中，所述更新所述种群中每个粒子的速度和位置，具体为根据如下公式进行更新：

V_i(k+1)＝ωV_i(k)+c₁rand(pbest_i(k)-V_i(k))+c₂rand(gbest(k)-X_i(k))，

X_i(k+1)＝X_i(k)+V_i(k+1)，

其中，X_i(k+1)为第k+1代迭代粒子i位置矢量，V_i(k+1)为第k+1代迭代粒子i速度矢量，ω为惯性权重，c₁和c₂为学习因子，pbest_i(k)为第k代迭代粒子i本身所能找到的最优解，gbest(k)为第k代迭代中整个种群目前找到的最优解。

4.根据权利要求1所述的梁结构测点寻优方法，其特征在于，所述目标函数根据各测点应变大小及位置确定，所述约束条件根据测点的应变及位置变化范围确定。