《表5 f2识别结果:基于BMO算法的梁冲击荷载识别》
从表8可以看出,BMO算法识别无误差,精确度远高于GA与PSO算法。对应的适应度进化曲线如图6所示。可以看到,BMO算法在初始阶段即快速收敛,而在30代左右GA和PSO算法已经收敛,甚至收敛到了比BMO算法更低的适度值;但之后两者的适应度不再发生变化,而BMO算法在130代左右时再次进一步收敛,得到了非常精确的识别值,最终适应度收敛至10-22的数量级。由此可以看出,BMO算法在进化代数后期有更强的局部搜索能力。
图表编号 | XD0063714100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.01.01 |
作者 | 谭栋、汪利、吕中荣 |
绘制单位 | 中山大学航空航天学院力学系、中山大学航空航天学院力学系、中山大学航空航天学院力学系 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |