布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法都属于仿生优化群算法,它们的原理简单、实现方便,在诸多领域得到应用。虽然这两种算法优点明显,但是它们在全局搜索能力、收敛速度等方面存在不同程度的不足,当它们应用于复杂优化问题时,需要采用改进措施来提升其性能。把布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法进行混合,在两种算法平行进化的基础上引入共享机制,使两种算法优点互补。传动多目标优化设计-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机折弯机仿真证明,混合算法提升了算法的全局搜索能力和收敛速度,适应性更强,可以应用于复杂的优化问题。 算法效果指标成功次数领先次数平均成功迭代数领先次数PSO13CS50CSPSOMA62表7函数f1～f6的仿真结果汇总表4结论单一的仿生优化群算法无法适应所有的优化问题，不同的优化算法具有各自适合的场合，将两种或以上的仿生算法进行混合，可以做到扬长避短，提升算法的适应性。本文由公司网站大棚折弯机网站 转摘采集转载中国知网整理!    http://www.dapengzhewanji.com/CSPSOMA结合了CS、PSO两者的优点，六种标准测试函数仿真情况表明，CSPSOMA的性能明显好于PSO和CS，不管是处理简单的单峰函数，还是复杂的多峰函数，CSAPSO的全局搜索能力和收敛速度都更加优越，表现了良好的鲁棒性。图2函数f3的平均最优适应度曲线迭代次数平均最优值图3函数f6的平均最优适应度曲线迭代次数平均最优值杨小东，等：布谷鸟粒子群混合算为了实现塑料破碎机机械传动系统的结构紧凑化设计,利用Matlab软件的fgoalattain多目标优化函数,选择小带轮直径、带轮中心距和传动带根数为目标函数,以小带轮直径和V带基准长度为设计变量,建立多目标优化模型,编写基于Matlab语言的优化设计M文件,优化求解得到满足设计要求和期望目标的最优解。该研究可为V带传动系统的多目标优化设计提供工程参考。 传动多目标优化设计-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站大棚折弯机网站 转摘采集转载中国知网整理!    http://www.dapengzhewanji.com/