基于自适应粒子群优化算法的液压系统可靠性优化

摘要

针对粒子群优化算法搜索速度慢、易早熟等问题，提出了一种自适应粒子群优化算法.该算法集成了精英反向学习、自适应权重调整和柯西变异策略，以增强全局和局部搜索能力.为验证自适应粒子群优化算法的性能，使用了5个测试函数进行评估.实验结果表明，自适应粒子群优化算法在最优值、平均值以及方差等方面都取得了最佳的结果.同时，将自适应粒子群优化算法应用于解决以成本最小化为目标的液压系统可靠性优化问题，验证了所提出算法的有效性.

关键词

粒子群优化算法 / 自适应 / 柯西变异 / 可靠性

基金资助

国家自然科学基金面上项目(5237071350); 安徽省省级质量工程教学研究项目(2023jyxm1521,2023jyxm1522); 安徽省高等学校自然科学重点研究项目(2024AH050098); 安徽省教育厅科学研究重点项目(2025AHGXZK30906)