主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
主办单位:西北工业大学  中国航空学会
地       址:西北工业大学友谊校区航空楼
基于粒子群和人工蜂群混合算法的气动优化设计
作者:
作者单位:

西北工业大学,西北工业大学,西北工业大学,西北工业大学

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中图分类号:

V211.4

基金项目:


Aerodynamic Optimization Design Based on Hybrid Optimization Algorithm of Particle Swarm Optimization and Artificial Bee Colony Algorithm
Author:
Affiliation:

Northwestern Polytechnical University,Northwestern Polytechnical University,Northwestern Polytechnical University,Northwestern Polytechnical University

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    摘要:

    针对现代启发式智能算法在全局/局部搜索平衡能力之间存在的问题,提出了一种基于粒子群(PSO)和人工蜂群算法(ABC)相结合的新型混合优化算法—MABCPSO。作为一种混合算法,采用双种群进化策略和信息分享机制,将PSO和ABC算法有机地结合起来。一方面,利用ABC算法开发能力和波动性,保持种群的多样性,避免其陷入局部最优;另一方面,利用PSO算法的开采能力重点搜索适应度值较高的个体,加快收敛速度。函数测试表明该新型混合算法具有更好的寻优能力。将算法应用到翼型的气动优化设计之中,表现出良好的全局/局部搜索平衡能力,取得了良好的优化效果。

    Abstract:

    Aiming at the problem of global/local search balance ability of modern heuristic intelligent algorithms, a new hybrid global optimization algorithm MABCPSO is presented, which is based on the combination of the particle swarm optimization (PSO) and artificial bee colony algorithm (ABC). As a hybrid algorithm,the dual population evolution strategy and information sharing mechanism are used to combine the PSO and ABC algorithm organically. On the one hand, by using the development capability and volatility of ABC algorithm,to maintain the diversity of the population, to avoid the population into the local optimal; on the other hand the mining capacity of PSO algorithm is used to search the individuals with higher fitness value, and accelerate the convergence speed. Function test results show that MABCPSO algorithm has better optimal ability compared with PSO and ABC algorithm. The algorithm is applied to the aerodynamic optimization design of airfoil, showing a good/local search balance, and achieves good optimization results.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨梅花,夏露,张欣,米百刚.基于粒子群和人工蜂群混合算法的气动优化设计[J].航空工程进展,2017,8(2):182-189

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  • 收稿日期:2017-02-11
  • 最后修改日期:2017-04-12
  • 录用日期:2017-04-19
  • 在线发布日期: 2017-06-09
  • 出版日期: