【摘 要】
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人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种群智能优化算法。它的主要特点是只需要对问题的解进行优劣的比较,通过各人工蜂个体的局部寻优行为,最终在群体中使全局最优值突现出来
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人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种群智能优化算法。它的主要特点是只需要对问题的解进行优劣的比较,通过各人工蜂个体的局部寻优行为,最终在群体中使全局最优值突现出来,具有较快的收敛速度,但较容易陷入局部最优解。为了克服这一不足,将模拟退火算法机制引入其中进行改进。既保留了蜂群算法群体寻优的特点,又可以有效地避免陷入局部最优解。通过选择合适的收益率函数和温度下降函数,可以很方便地解决优化问题。通过构造基于残余力向量的损伤识别目标函数,利用改进的人工蜂群算法,能有效地解决结构损伤识别问题。通过对桁架模型进行数值模拟,结果表明文中算法就原算法而言,收敛速度,识别精度和抗噪声能力有较好改善。
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