Resumen

Al abordar el problema del reconocimiento de los límites térmicos en dos dimensiones, se propone un algoritmo híbrido de método de gradiente conjugado y optimización de enjambre de partículas sociales (CGM-SPSO). La capacidad de búsqueda global del algoritmo de optimización de enjambre de partículas y la capacidad de búsqueda local del algoritmo de gradiente se combinan eficazmente, lo que supera el inconveniente de que el método de gradiente conjugado tiende a converger a la solución local y depende en gran medida de la aproximación inicial del proceso iterativo. El algoritmo híbrido también evita el problema de que el algoritmo de optimización por enjambre de partículas requiere un gran número de pasos iterativos y mucho tiempo. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo propuesto es factible y eficaz para resolver el problema de la forma límite térmica en estado estacionario en dos dimensiones.

• Materias:Cinética Industria del cemento Metales Cemento Ingeniería de estructuras Perforación de pozos de minas
• Subjects:Kinetics Cement industries Metals Cement Structural engineering Shaft sinking
• Palabras claves:algoritmo de optimización de enjambre, métodos de gradiente conjugado, algoritmo híbrido, optimización de enjambre de partículas, reconocimiento del límite térmico, capacidad de búsqueda local, forma del límite térmico, mucho tiempo, capacidad de gradiente, capacidad de búsqueda global
• Keywords:swarm optimization algorithm, conjugate gradient methods, hybrid algorithm, particles swarm optimization, thermal boundary recognition, local search ability, thermal boundary shape, lot of time, ability of gradient, global search ability