收缩人工蜂群算法在核动力设备优化设计中的应用

发布时间：2021-03-13 09:12

　　人工蜂群算法已经被广泛应用于工程领域,然而传统人工蜂群算法在处理复杂问题时,具有搜索精度低的缺点。本文旨在建立一种在搜索后期增强收缩功能的收缩人工蜂群算法,在最优方案可能存在的区域利用收缩策略加以局部快速搜索,即小区域纵深挖掘,从而克服人工蜂群算法的缺点,提高优化算法的寻优能力。采用收缩人工蜂群算法对Ackley测试函数开展的数值实验表明,收缩人工蜂群算法的搜索性能优于引入免疫选择和跟踪搜索的人工蜂群算法（IABC）、标准人工蜂群算法（ABC）、全局最优解引导的人工蜂群算法（GABC）、基于排序选择的人工蜂群算法（RABC）及基于锦标赛选择的人工蜂群算法（TABC）,有助于解决核动力轴封式主循环泵以减轻重量为优化目标的实例优化问题。将收缩人工蜂群算法应用于核电轴封式主循环泵的优化设计中,基于轴封式主循环泵的尺寸、重量估算模型,结合收缩人工蜂群算法,实现对轴封式主循环泵设计变量的实例优化计算。优化效果比较显著,优化方案及分析可为轴封式主循环泵设计方案选取提供参考。 

【文章来源】：核科学与工程. 2020,40(03)北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

CABC逻辑框图

CABC、IABC、ABC、GABC、RABC和TABC算法对Ackley函数的收敛曲线

【参考文献】：
期刊论文
[1]引入跟踪搜索和免疫选择的人工蜂群算法[J]. 付丽,罗钧.  模式识别与人工智能. 2013(07)
[2]第4代核能系统研发介绍[J]. 杨孟嘉,任俊生,周志伟.  国际电力. 2004(05)



本文编号：3079949