›› 2007, Vol. 28 ›› Issue (10): 2193-2196.

• 基础理论与实验研究 • 上一篇    下一篇

混沌人工鱼群算法在重力坝材料参数反演中的应用

宋志宇1, 2,李俊杰2,汪红宇2, 3   

  1. 1.黄河勘测规划设计有限公司,郑州 450003;2.大连理工大学 土木水利学院,大连 116023;3.中国长江三峡工程开发总公司,宜昌 443002
  • 收稿日期:2005-10-14 出版日期:2007-10-10 发布日期:2013-10-15
  • 作者简介:宋志宇,男,1979年生,博士研究生,主要从事工程建筑物安全监测与反问题研究。

Inverse research for gravity dam parameters based on chaos artificial fish swarm algorithm

SONG Zhi-yu1, 2, LI Jun-jie2, WANG Hong-yu2, 3   

  1. 1. Yellow River Engineering Consulting Co., Ltd., Zhengzhou 450003, China; 2. School of Civil and Hydraulic Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116023, China; 3. China Three Gorges Project Corporation, Yichang 443002, China
  • Received:2005-10-14 Online:2007-10-10 Published:2013-10-15

摘要: 首先介绍了一种随机搜索优化方法—人工鱼群算法(AFSA),同时根据混沌(CHAOS)的遍历性和随机性等特点,将混沌系统和人工鱼群算法相结合形成了一种新的融合优化算法—混沌人工鱼群算法(CAFSA)。将混沌人工鱼群算法应用到混凝土大坝材料参数反演中。经算例分析表明,与人工鱼群算法相比较,混沌人工鱼群算法具有收敛快、效率高和结果精度高等优点。从而为解决类似的系统优化和参数识别问题提供了一种新的方法。

关键词: 参数反演, 混沌, 人工鱼群算法, 重力坝

Abstract: A new stochastic search optimization algorithm, artificial fish swarm algorithm (AFSA ), is presented firstly; and according to the ergodicity and stochasticity of chaos, we combined artificial fish swarm algorithm and chaos to form a new fusion optimization algorithm, chaos artificial fish swarm algorithm(CAFSA). Then CAFSA is applied to inverse the parameters of gravity dam. Results of computation example show that CAFSA has the advantages of rapid convergence rate, high optimization efficiency and high inversion accuracy; so a new way for solving the problem of optimization and identification is provided.

Key words: parameter inversion, chaos, artificial fish swarm algorithm, gravity dam

中图分类号: 

  • TB 115
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