摘要
本发明提供一种基于人工智能算法的机械元件参数优化方法及装置,在求解最优机械元件参数时,基于概率引入鱼鹰算法对大猩猩种群的位置进行更新,基于潜水深度因子控制更新深度,使得解的更新更加灵活,有助于跳出局部最优,从而提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。引入黄金正弦算法,在每次迭代中通过调整随机角度,利用正弦函数的周期性变化,使个体位置的更新既具有随机性也具有方向性,增强全局搜索能力,帮助算法跳出局部最优解,随着迭代的进行,通过动态调整θ值,算法能够根据当前搜索状态灵活调整探索与利用的比重,有效平衡两者关系,提高收敛速度。引入完全随机位置重置避免围绕局部最优解过度聚集,引入高斯噪声扰动在局部区域内能更细致地探索,避免早熟收敛,延长了搜索的持续性和有效性。
技术关键词
参数优化方法
机械元件
人工智能算法
位置更新
黄金分割比
表达式
参数优化装置
阶段
离合器摩擦片
刹车
机制
因子
指令
轴承外圈
轴承内圈
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