粒子群算法惯性权重策略对参数反分析优化性能的影响

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以某混凝土重力坝挡水坝段为例,针对惯性权重为粒子群算法中平衡全局搜索能力和局部搜索能力的关键参数,分析了不同的惯性权重策略影响粒子群算法在材料参数反分析领域的优化性能,并比较了四种惯性权重策略。结果表明,线性微分递减惯性权重策略最优,可使材料参数反分析过程收敛速度更快、稳定性更强。 Taking a concrete gravity dam retaining dam as an example, inertia weight is a key parameter to balance global search capability and local search ability in particle swarm optimization. The optimization of particle swarm optimization algorithm in the field of material parameter back analysis Performance, and compared four kinds of inertia weight strategy. The results show that the linear differential reduction inertia weight strategy is optimal, which can make the material parameter inverse analysis process converge faster and have more stability.
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