A new hybrid particle swarm and simulated annealing stochastic optimization method

模拟退火 粒子群优化 数学优化 水准点(测量) 计算机科学 多群优化 元优化 混合算法(约束满足) 元启发式 适应度函数 算法 数学 遗传算法 随机规划 约束逻辑程序设计 大地测量学 约束规划 地理
作者
F. Javidrad,Mohammad Esmaeil Nazari
出处
期刊:Applied Soft Computing [Elsevier BV]
卷期号:60: 634-654 被引量:115
标识
DOI:10.1016/j.asoc.2017.07.023
摘要

A novel hybrid particle swarm and simulated annealing stochastic optimization method is proposed. The proposed hybrid method uses both PSO and SA in sequence and integrates the merits of good exploration capability of PSO and good local search properties of SA. Numerical simulation has been performed for selection of near optimum parameters of the method. The performance of this hybrid optimization technique was evaluated by comparing optimization results of thirty benchmark functions of different dimensions with those obtained by other numerical methods considering three criteria. These criteria were stability, average trial function evaluations for successful runs and the total average trial function evaluations considering both successful and failed runs. Design of laminated composite materials with required effective stiffness properties and minimum weight design of a three-bar truss are addressed as typical applications of the proposed algorithm in various types of optimization problems. In general, the proposed hybrid PSO-SA algorithm demonstrates improved performance in solution of these problems compared to other evolutionary methods The results of this research show that the proposed algorithm can reliably and effectively be used for various optimization problems.
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