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文档介绍

文档介绍:第 35 卷第 2 期中国测试
2009 年 3 月 CHINA MEASUREMENT & TEST
基于 ACO 的石油机械设计优化方法
李辉 1,2, 张鹏 1, 梁洁 1,2
(,四川成都 610500;,四川广汉 618300)
摘要: 针对石油机械设计中传统优化方法解决大规模复杂优化问题存在的局限性,提出了基于蚁群优化算法
(ACO)的石油机械优化设计方法。在介绍蚁群优化算法的原理、基本框架和模型的基础上,通过具体的算例,证明
ACO 计算效率高,寻优能力强,模型本身的全局优化、较强鲁棒性和并行性使得蚁群算法适合于大规模的复杂优化
问题,在石油机械优化设计中具有较好的应用前景。
关键词:蚁群优化;石油机械;优化设计;模型;算法
中图分类号:TE9;TP202+.7 文献标识码:A 文章编号:1674-5124(2009)02-0096-04
Optimization of petroleum machinery based on ant colony optimization algorithm
LI Hui1,2,ZHANG Peng1,LIANG Jie1,2
( Petroleum University,Chengdu 610500,China; Environment Quality Surveillance and Inspection
Research Institute of Sichuan-Changqing Drilling pany,Guanghan 618300,China)
Abstract: In order to e the limitations of the traditional petroleum machinery optimization methods, an
improved optimization design based on ant colony optimization (ACO) algorithm is brought forward. It is suitable for
plex optimization problems because of its global optimization, stronger robustness and concurrent
properties. ACO is applied in optimization of a concrete mechanical design based on the introduction of the
principle,the frame of algorithm and the mathematical model of ACO. The result shows its efficiency is high,and
it has good application prospect in petroleum machinery optimization design.
Key w

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