【摘 要】
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针对鲸鱼算法(WOA)在面对桁架结构优化问题上容易陷入局部最优和收敛精度低的缺点,在原始鲸鱼算法的基础上,引入信息熵,提出了信息熵的改进鲸鱼优化算法。信息熵本身是一种不
【基金项目】
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国家自然基金青年科学基金项目(51708317),河北省建设科技研究计划项目(2017-146)
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针对鲸鱼算法(WOA)在面对桁架结构优化问题上容易陷入局部最优和收敛精度低的缺点,在原始鲸鱼算法的基础上,引入信息熵,提出了信息熵的改进鲸鱼优化算法。信息熵本身是一种不确定的度量,利用信息熵在路径选择时调控鲸鱼搜索的范围,克服基本鲸鱼优化算法的不足,使算法的全局收敛速度得到提高。选取了2个经典的桁架结构优化问题进行求解并与其他算法对比,结果表明:基于信息熵改进的鲸鱼算法在桁架结构优化设计中优于其他算法,运行更少的迭代次数达到目标函数。
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