基于改进的粒子群优化算法的拉压弹簧设计方法

本发明适用于结构优化设计技术领域，提供了基于改进的粒子群优化算法的拉压弹簧设计方法。本发明提出的改进的粒子群优化(SuperMOP)算法融合了精英档案策略和优势组合学习策略，并引入了基于个体水平的突变算子。它根据粒子的表现为其分配不同的角色，从而动态更新学习策略。本发明改进的粒子群优化算法与几种最先进的算法进行了对比，结果表明SuperMOP算法有效地平衡了探索和利用过程，提高了种群多样性，并增强了学习样本的多样性。本发明将改进的粒子群优化算法应用在拉压弹簧设计问题上，为拉压弹簧设计问题提供了一种具有强大全局搜索能力的新模式，特别适用于解决复杂且多变的约束工程优化难题。