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文檔簡介
1、在目前風險度計算中，設計人員不僅希望獲得結構體系的失效概率，還希望獲得設計驗算點。蒙特卡羅模擬法雖然精度高，但無法得到設計驗算點；廣泛采用的JC法需要對結構體系的極限狀態(tài)函數(shù)做線性化處理，給計算結果帶來誤差。粒子群優(yōu)化算法是一種仿生進化算法，能有效處理復雜的全局最優(yōu)化問題。
本文在總結和回顧現(xiàn)有的風險度計算方法基礎上，提出了基于Hasofer-Lind可靠度指標優(yōu)化的風險度計算方法，并建立了模型，將風險度計算問題轉為帶約束
2、的最小值優(yōu)化問題。
在試驗-分析-推斷-驗證的邏輯體系下，基于MATLAB語言，深入分析了PSO的參數(shù)特性及其對算法性能的影響，闡述了PSO中的幾個確定性現(xiàn)象。提出在PSO中，群體歷史最優(yōu)位置gbest的進化區(qū)域是關鍵區(qū)域；在進化中，粒子多樣性損失過快或不足，是造成PSO早熟收斂或陷入局部最優(yōu)的主要原因。
基于上述工作與結論，確定了改進方針與目標，提出一種具有定期遷徙能力的粒子群優(yōu)化算法CMPSO，經(jīng)在基準函
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