It is natural to extend conventional unimodal optimization to challeng的简体中文翻译

It is natural to extend conventiona

It is natural to extend conventional unimodal optimization to challenging multimodal optimization design of composite structures by means of emergent niching particle swarm optimization (PSO), due to multimodal characteristics of composite structures by nature. The advanced multimodal PSO algorithms adopted in the present study include the species-based PSO (SPSO), the fitness Euclidean-distance ratio based PSO (FER-PSO), the ring topology based PSO and the Euclidean distance-based locally informed particle swarm (LIPS) optimizer, which are applied to a multimodal buckling maximization problem of composite panels. SPSO, FER-PSO, the ring topology based PSO and the variant of LIPS succeed to simultaneously indentify not only the first-best-fitness solutions (the global optima) but also the second-best-fitness solutions (the global sub-optima) to this buckling optimization design in a single optimization process. The fifteen second-best-fitness solutions are discovered for the first time and the buckling-resistance difference between the seven first-best-fitness solutions and
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自然而然地,由于复合结构的多峰特性,将常规的单峰优化扩展到具有挑战性的复合结构的多峰优化设计(借助紧急生境粒子群优化(PSO))。本研究中采用的先进的多模式PSO算法包括基于物种的PSO(SPSO),基于适合欧几里得距离比的PSO(FER-PSO),基于环拓扑的PSO和基于欧几里德距离的局部信息粒子群( LIPS)优化器,用于复合面板的多峰屈曲最大化问题。SPSO,FER-PSO,基于环形拓扑的PSO和LIPS的变种成功地同时识别了该屈曲优化设计中的最佳拟合解决方案(全局最优)和次最佳拟合解决方案(全局次最优)。一个优化过程。首次发现了15个第二最佳拟合解,并且发现了七个第一最佳拟合解与屈曲阻力的差值。
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由于复合结构的多模式特性,通过紧急硝化粒子群优化(PSO),将传统的单模态优化扩展到具有挑战性的复合结构多模式优化设计是很自然的。本研究采用的先进多式联运PSO算法包括基于物种的PSO(SPSO)、基于PSO的健身欧氏距离比(FER-PSO)、基于环拓扑的PSO和基于欧几里行距离的局部信息粒子群(LIPS)优化器,适用于复合面板的多式联运屈曲最大化问题。SPSO、FER-PSO、基于环拓扑的PSO和LIPS的变体不仅成功同时识别了第一最佳健身解决方案(全球optima),而且在单个优化过程中,也成功识别了这种屈曲优化设计的第二佳适应性解决方案(全球亚optima)。首次发现了 15 种第二最佳健身解决方案,以及七种首次最佳健身解决方案之间的屈曲电阻差异。
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由于复合材料结构的多模态特性,将传统的单模态优化方法推广到具有挑战性的多模态优化设计中是很自然的。本研究所采用的多模态粒子群优化算法包括基于物种的粒子群算法(SPSO)、基于适应度欧氏距离比的粒子群算法(FER-PSO)、基于环拓扑的粒子群算法和基于欧氏距离的局部通知粒子群算法(LIPS),应用于复合材料板的多模态屈曲最大化问题。SPSO、FER-PSO、基于环拓扑的PSO和LIPS变量在单次优化过程中成功地同时识别出该屈曲优化设计的第一最佳适应度解(全局最优)和第二最佳适应度解(全局次最优)。首次发现了15个次优适应度解,7个次优适应度解与<br>
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