可靠性优化问题的人工鱼群算法求解

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1、·应用研究·徐建军王正初可靠性优化问题的人工鱼群算法求解67可靠性优化问题的人工鱼群算法求解徐建军，王正初(1．台州学院设备管理处，浙江弁．‘I317000)(2．台州学院机电与建筑工程学院，浙江台州318000)摘要：为了使设计既能满足可靠度要求又使系统成本最小，提出了基于人工鱼群算法的优化方法。简单介绍了冗余优化模型和人工鱼群算法，并给出了基于人工鱼群算法的可靠性的求解策略，详细讨论了求解步骤，并对串一并联系统的可靠性分配的可靠性优化设计fsl题进行了分析计算。结果表明该算法具有较强的局部搜索能力，与其他方法相比，具有更高的搜索速度和

2、搜索效率。关键词：Z~cr_鱼群算法；可靠性；优化；集群智能中图分类号：TBll4．3文献标识码：A文章编号：1672—1616(2009)07—0067—03系统可靠性优化一般是指在一定资源约束条1冗余优化模型件下寻找一种最佳设计方案，使系统获得最高的可冗余优化模型假设系统由”个独立的子系统靠度或在一定可靠性指标要求下使投资最小，以取组成，系统在串并联中均有冗余的元件，在每个系得最大的经济效益_l。可靠性问题是系统设计、统中使用同一部件(如图1所示)，优化主要集中在研究和运行过程中必须考虑的关键因素之一。系冗余元件的最优分配和比较设计的

3、最优选择，以满统可靠性最优问题引起了广泛的重视并得到了充足系统的需求，冗余模型为J：分的研究。一般来说，系统可靠性优化中的几个目标函数和约束函数均为非线性，其目标函数又是一母霉⋯个多重极值函数，常常是非凸的和不连续的，很难!’[口j[口采用基于梯度的微分方法(解析方法)求解_己。已经有许多改进系统可靠性的方法，但实践证图1串一并联系统明比较好的要算冗余这一方法。冗余技术是提高minCs=∑f(1)系统的安全性和可靠性的重要途径其方法是通过增加系统的单元冗余数来降低系统的故障率：s．t．丌R(z)≥Ro对于复杂系统可靠性冗余优化这类问题，一

4、般的要同时确定最优的可靠度和最优冗余数，以使整个系=1，2，⋯，(=1，2，⋯，72)(2)统的费用为最优。系统冗余可靠性优化方法较多，式中：Cs为系统费用；Rs为系统可靠度；C为第i文献[4]推荐了十几种方法，但在用lF大规模非线种部件的单价；z为第i子系统冗余第i种部件的性规划问题时，仅有少数算法被证明是有效的，且个数，32≥1；R()为第i子系统的可靠度，没有哪一种算法被证明比其他的算法更优越。近R()=1一(1一P)xi，P为第i种部件的可靠些年来，已有许多启发式算法成功地用于求解这类度；R为系统要达到的预定可靠度。上述可靠性问题

5、，如人工神经网络、遗传算法、模拟退火、蚁群优化模型属于NP完全难题。算法以及混合粒子群算法策略等5，，通过模拟或揭示某些自然现象或过程而得到发展，为解决复杂2人工鱼群算法问题提供了新的思路，但大部分的算法较为复杂，人工鱼群算法(ArtificialFishSchoolAlgo-不易编程实现或者优化结果不是很理想。rithm，)是一种新型的基于集群智能优化算收稿日期：2o08—12—30作者简介：徐建军(1981一)，男，浙江I临海人，台州学院实验师，主要研究方向为机械可靠性优化。2009年4月中国制造业信息化第38卷第7期法．8j。其基本

6、思想是：在一片水域中，鱼往往能d．随机游动行为。自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼算法中还设计了一个公告板，用以记录最优人生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质工鱼个体状态及该人工鱼位置的食物浓度值。每最多的地方。人工鱼群算法就是根据这一特点，通条人工鱼在行动一次后就将自身当前状态与公告过模拟鱼群的各种行为动作，结合动物自制体模式板进行比较，如果优于公告板就用自身状态取代公(animate)对问题进行优化。鱼群算法可表示如告板状态。下：对人工鱼当前所处的环境进行评价，即模拟执X，=X+Visual×rand()×active

7、()(3)行聚群、追尾行为，然后选择行动后食物浓度值较XI=一X大的动作来执行，缺省行为方式为觅食行为。x一XXStepxrand()(4)式中：X=(l，z2，⋯，z)表示人工鱼当前的状3可靠性优化问题的人工鱼群算法态；Xv=(z，，⋯，z)表示在视野范围内的一求解个状态；X删为下一步的状态；Visual为人工鱼感用人工鱼群算法求解可靠性优化问题，可按以知距离；Step为人工鱼的最大移动步长；active()下步骤进行：表示鱼群的一种行为动作；rand()表示一个随机步骤1：初始化，设置人工鱼群的群体规模N，数。鱼类的行为大致有以下4种

8、：最大迭代次数G一，人工鱼的感知距离Visual，人a．捕食行为。工鱼的最大移动步长Step，拥挤度因子等参数。鱼在水中随机、自由地游动，当发现食物时，则步骤2：置当前迭代次数G=0，随机形成