基于鷹優化算法和粒子群優化算法結合焊接梁設計，拉伸/壓縮，壓力容器，懸臂梁設計的應用（Matlab代碼實作）

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目錄

💥1 概述

📚2 運作結果

2.1 焊接梁設計

2.2 拉伸壓縮彈簧設計 

2.3 壓力容器設計問題 

 2.4  懸臂梁設計問題

🌈3 Matlab代碼實作

🎉4 參考文獻

💥1 概述

本文基于ES-PSO算法在設計問題上的實作.這裡使用有四個問題。

ES的靈感來自鷹的覓食行為。它使用不同的算法進行全局搜尋和本地搜尋。ES 是一種兩階段方法。在這裡，使用ES改進了Particel Swarm優化（PSO）算法。這種方法用于一些設計問題;焊接梁設計，拉伸/壓縮，壓力容器，懸臂梁設計。

📚2 運作結果

2.1 焊接梁設計

2.2 拉伸壓縮彈簧設計 

2.3 壓力容器設計問題 

 2.4  懸臂梁設計問題

 部分代碼：

%______________________________________________________________________________________

% cantilever beam design problem

%______________________________________________________________________________________

function o=Obj_function4(x)

o = [0];

% 

 o(1)=0.0624*(x(1) + x(2) + x(3) + x(4) + x(5));

%o(2)=65856000/(30*10^6*x(4)*x(3)^3);

o=o+getnonlinear(x);

function Z=getnonlinear(x)

Z=0;

% Penalty constant

lam=10^10;

g(1)=(61/(x(1)^3)) + (37/(x(2)^3)) + (19/(x(3)^3)) + (7/(x(4)^3)) + (1/(x(5)^3)) - 1;

% No equality constraint in this problem, so empty;

geq=[];

% Apply inequality constraints

for k=1:length(g),

    Z=Z+ lam*g(k)^2*getH(g(k));

end

% Apply equality constraints

for k=1:length(geq),

   Z=Z+lam*geq(k)^2*getHeq(geq(k));

end

% Test if inequalities hold

% Index function H(g) for inequalities

function H=getH(g)

if g<=0,

    H=0;

else

    H=1;

end

% Index function for equalities

function H=getHeq(geq)

if geq==0,

   H=0;

else

   H=1;

end

% ----------------- end ------------------------------

🌈3 Matlab代碼實作

🎉4 參考文獻

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