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        粒子群及局部搜索算法在串并聯(lián)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用

        2014-11-27 02:15:56孫志禮
        機(jī)械與電子 2014年1期
        關(guān)鍵詞:系統(tǒng)

        王 健,趙 娜,劉 超,孫志禮

        (東北大學(xué)機(jī)械工程與自動(dòng)化學(xué)院,遼寧 沈陽110819)

        0 引言

        保持工作系統(tǒng)具有較高的可靠性及可用度對(duì)設(shè)備使用者和設(shè)計(jì)人員都非常重要。在系統(tǒng)可靠性工程中主要有2種方法提高系統(tǒng)可靠性指標(biāo),一種是提高系統(tǒng)中各個(gè)部件的可靠性水平;另一種是在系統(tǒng)中并聯(lián)與現(xiàn)有部件具有相同功能的部件。當(dāng)選擇第2種方法時(shí),若系統(tǒng)中并聯(lián)部件太多,不但會(huì)造成系統(tǒng)龐大結(jié)構(gòu)復(fù)雜,而且造價(jià)過高,若系統(tǒng)中并聯(lián)部件不足,則會(huì)造成可靠性指標(biāo)不能滿足設(shè)計(jì)要求,因此,設(shè)計(jì)者必須在系統(tǒng)花費(fèi)和系統(tǒng)可靠性水平間加以平衡。

        早期學(xué)者們?cè)噲D尋找上述冗余分配問題[1]的精確最優(yōu)解,但計(jì)算量隨著問題解維數(shù)的增加呈指數(shù)增長(zhǎng),所有維數(shù)較高冗余分配問題要想得到精確最優(yōu)解是相當(dāng)困難的。后來,遺傳算法[2]、粒子群算法[3]和蟻群算法[4]等啟發(fā)式算法應(yīng)用到冗余分配問題中,希望能得到近似解,但實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)單純使用一種算法容易得到局部最優(yōu)解而不是整個(gè)問題的最優(yōu)解。因此,將粒子群算法同局部搜索算法相結(jié)合,能有效避免在算法迭代過程中局部收斂現(xiàn)象。

        1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型

        串并聯(lián)系統(tǒng)[5-6]結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。整個(gè)系統(tǒng)由Ns個(gè)子系統(tǒng)串聯(lián)而成,各子系統(tǒng)內(nèi)部部件間為并聯(lián)關(guān)系。第i個(gè)子系統(tǒng)中共有Vi個(gè)不同可用類型部件,每種類型部件均能實(shí)現(xiàn)相同的功能,只有能力、可用度和費(fèi)用不同。第j(j{1,2,…,Vi})類部件共有Hij個(gè)不同的工作狀態(tài),每個(gè)狀態(tài)的工作能力不同,顯然Hij≥2,即每個(gè)類型部件至少應(yīng)有2個(gè)工作狀態(tài)。

        圖1 串并聯(lián)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        子系統(tǒng)i中第j個(gè)類型部件的單價(jià)用Cij表示,該類型部件處在狀態(tài)h(h{1,2,…,Hij})的概率為Aijh,對(duì)應(yīng)的工作能力為 Wijh,這里的 Hij,Aijh和Wijh是部件的固有性質(zhì),其中,Aijh是根據(jù)部件的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣及維修更換策略經(jīng)過較復(fù)雜計(jì)算得到。參考文獻(xiàn)[7]中對(duì)該過程進(jìn)行了詳細(xì)說明,而這里認(rèn)為系統(tǒng)處在穩(wěn)定工作狀態(tài)時(shí)各子系統(tǒng)中各類型部件的Aijh是已知的。子系統(tǒng)i中j類型部件的數(shù)量由Xij表示,這樣子系統(tǒng)i的結(jié)構(gòu)可由向量Xi表示,即

        Vi為子系統(tǒng)i中部件類型個(gè)數(shù),顯然Xij≥0。整個(gè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)由各子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)完全確定,用向量X表示整個(gè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu):

        X=[X1,X2,…,XNs]

        Ns為子系統(tǒng)個(gè)數(shù)。

        這樣整個(gè)系統(tǒng)的花費(fèi)CS為:

        系統(tǒng)可用度用AS表示,在運(yùn)行過程中系統(tǒng)可用度的下限設(shè)為A0,則結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題為:

        結(jié)束條件為AS≥A0。求解式(2)所得系統(tǒng)結(jié)構(gòu)X即為系統(tǒng)的最優(yōu)結(jié)構(gòu)。

        2 系統(tǒng)可用度計(jì)算

        在此,計(jì)算系統(tǒng)可用度使用概率生成函數(shù)方法,并假設(shè)系統(tǒng)中各個(gè)部件間的工作狀態(tài)是相互獨(dú)立的,這一假設(shè)非常重要,是應(yīng)用UGF計(jì)算系統(tǒng)可用度的前提條件。

        由上文可知,子系統(tǒng)i中j類部件的UGF為:

        根據(jù)UGF在處理獨(dú)立隨機(jī)變量中的性質(zhì)及子系統(tǒng)中各個(gè)部件間為并聯(lián)關(guān)系,子系統(tǒng)i的UGF為:

        式(4)可以展開為:

        Api為子系統(tǒng)工作能力為Wpi的概率。由于各個(gè)子系統(tǒng)間為串聯(lián)關(guān)系,根據(jù)式(5)可以得到系統(tǒng)的UGF為:

        式(6)可以展開為:

        Q為系統(tǒng)的狀態(tài)個(gè)數(shù);Wq為各個(gè)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的工作能力。

        若將系統(tǒng)工作時(shí)間分成M 段,第m(m{1,2,…,M})段長(zhǎng)度為Tm,且第m段要求系統(tǒng)工作能力不低于W0m,則系統(tǒng)在第m個(gè)工作時(shí)間段內(nèi)的可用度為:

        則系統(tǒng)在整個(gè)工作過程中的可用度為:

        3 粒子群算法和局部搜索算法

        3.1 粒子群算法

        粒子群算法(PSO)是一種群智能算法,在求解高維非線性不可微問題中表現(xiàn)出較好的效率,PSO算法在處理這類問題時(shí)要比遺傳算法收斂速度快很多。它的基本概念源于對(duì)鳥群覓食行為的研究。設(shè)想這樣一個(gè)場(chǎng)景:一群鳥在隨機(jī)搜尋食物,在這個(gè)區(qū)域里只有一塊食物,所有的鳥都不知道食物在哪里,它們只能根據(jù)自己和相鄰鳥的經(jīng)驗(yàn),選擇下一步向哪個(gè)方向移動(dòng)去尋找食物。)

        標(biāo)準(zhǔn)PSO算法首先要隨機(jī)產(chǎn)生一定數(shù)量NP的“粒子”,同時(shí)產(chǎn)生與每個(gè)初始粒子對(duì)應(yīng)的前進(jìn)速度,用X表示粒子的位置,Y表示X 的速度。實(shí)際問題中X各分量的取值不可能是任意的,式(2)所要優(yōu)化問題的X分量的上限用XB表示。每個(gè)粒子都沿著自己的速度方向移動(dòng),更新位置并尋找問題的最優(yōu)解,粒子的速度及位置更新過程為:

        X(t+1),X(t)為粒子在第t+1次和第t次迭代后所處位置;Y(t+1)為粒子在第t+1次迭代時(shí)的速度;XPB為粒子自身所得到的最優(yōu)解,稱之為局部最優(yōu)解;XGB為所有粒子得到的最優(yōu)解,每次迭代后都要對(duì)XPB和XGB進(jìn)行更新;l1和l2為XPB和XGB的影響因子;u1和u2為取自[0,1]區(qū)間均勻分布隨機(jī)數(shù);w為粒子初始速度影響因子。

        粒子群算法中用適應(yīng)度函數(shù)決定一個(gè)粒子或解的好壞程度。所提優(yōu)化問題的適應(yīng)度函數(shù)由2部分組成,一部分為粒子X所決定系統(tǒng)的費(fèi)用CS,另一部分為,若X所決定系統(tǒng)的可用度不能滿足A0要求,則應(yīng)該在CS基礎(chǔ)上增加CP作為懲罰,以利于在以后迭代中將可用度小于A0的解淘汰掉,實(shí)現(xiàn)約束條件AS≥A0。所以式(2)對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)可表示為:

        γ為懲罰系數(shù),參考文獻(xiàn)[8]中給出選取γ的系統(tǒng)說明。

        3.2 局部搜索策略

        為彌補(bǔ)PSO算法在迭代過程中可能出現(xiàn)局部收斂的缺陷,加快整個(gè)求解過程的收斂速度和求解精度,給出5種局部搜索策略作為對(duì)原始PSO的補(bǔ)充。

        a.“+1”。對(duì)每個(gè)子系統(tǒng)中在現(xiàn)有解基礎(chǔ)上增加1個(gè)部件,增加的部件可以屬于系統(tǒng)中任何類型。

        b.“-1”。對(duì)每個(gè)子系統(tǒng)中在現(xiàn)有解基礎(chǔ)上減少1個(gè)部件,減少的部件可以屬于系統(tǒng)中任何類型,若系統(tǒng)中某一類型部件數(shù)為0,則不對(duì)其進(jìn)行任何操作。

        c.“-1,+1”。每個(gè)子系統(tǒng)中在現(xiàn)有解基礎(chǔ)上減少1個(gè)部件,減少的部件可以屬于系統(tǒng)中任何類型,若系統(tǒng)中某一類型部件數(shù)為0,則不對(duì)其進(jìn)行任何操作,同時(shí)增加1個(gè)子系統(tǒng)中其他類型部件。

        d.“-1,+β”。與c類似,不同的是,在刪除1個(gè)部件后要增加β個(gè)其他型號(hào)部件,β的計(jì)算為:

        e.“-all,+β”:該策略與d類似,不同在于要?jiǎng)h除所有j1類型部件,用β個(gè)j2類型部件代替,β由下式?jīng)Q定:

        經(jīng)過以上某種局部搜索策略處理后得到的粒子X′要與X 進(jìn)行比較,取其中最好的粒子繼續(xù)進(jìn)行PSO迭代。

        需要說明的是,為了控制算法的計(jì)算量,并不是在每次PSO迭代前對(duì)所有粒子進(jìn)行局部搜索,而是規(guī)定每進(jìn)行一定次數(shù)PSO迭代后,對(duì)所得粒子隨機(jī)挑選一定比例進(jìn)行局部搜索處理,這樣既可以使算法計(jì)算量不會(huì)太大,又能在一定程度上加快收斂速度和避免局部收斂。

        4 實(shí)例

        假設(shè)共有4個(gè)子系統(tǒng),所有可選部件都只有工作和故障2個(gè)狀態(tài)。部件故障狀態(tài)時(shí)工作能力為0。各子系統(tǒng)中部件的類型數(shù)量、費(fèi)用可用度和工作能力等指標(biāo)如表1所示。系統(tǒng)整個(gè)工作過程分為3個(gè)階段,各個(gè)階段需要的系統(tǒng)工作能力及工作時(shí)間如表2所示,系統(tǒng)的可用度不能低于A0=0.9。

        本例中取NP=1 000,即隨機(jī)產(chǎn)生1 000個(gè)粒子作為解,并隨機(jī)產(chǎn)生NP個(gè)粒子的速度,這時(shí)各局部最優(yōu)解就是各粒子。根據(jù)式(11)和式(12)及A0,確定NP個(gè)粒子的最優(yōu)解就是全局最優(yōu)解,再依照式(10)進(jìn)行迭代(式(10)的參數(shù)如表3所示),每次迭代后根據(jù)式(11)和式(12)更新局部最優(yōu)解和全局最優(yōu)解。迭代過程采用3.2節(jié)中局部搜索策略(e),且每進(jìn)行n=5次PSO迭代就進(jìn)行1次局部搜索,局部搜索比例為5%,即每進(jìn)行5次PSO迭代后,隨機(jī)選取1 000×5%=50個(gè)粒子進(jìn)行局部搜索。

        根據(jù)上文敘述方法進(jìn)行迭代求解,當(dāng)A0取不同值時(shí),得到最優(yōu)解的取值情況如表4所示。

        表1 各類型部件參數(shù)

        表2 不同時(shí)間段工作能力要求

        表3 粒子群算法的參數(shù)

        表4 最優(yōu)解表

        5 結(jié)束語

        利用UGF方法計(jì)算系統(tǒng)可用度,提出用粒子群算法和局部搜索算法相結(jié)合的方法,解決串并聯(lián)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題,能夠有效避免單獨(dú)使用粒子群算法時(shí)出現(xiàn)局部收斂和收斂速度較慢現(xiàn)象,增大了得到問題真正最優(yōu)解的概率。在求解迭代過程中,向適應(yīng)度函數(shù)加入罰函數(shù),用以實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)可用度的約束。

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