基于Epsilon算法的導(dǎo)重法拓?fù)鋬?yōu)化
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標(biāo)簽：拓?fù)?29422)
針對拓?fù)鋬?yōu)化模型求解過程中需要多次迭代才能得到滿足一定精度要求的收斂結(jié)果的問題，提出了一種基于向量Epsilon算法加速迭代序列收斂的方法。在求解大型連續(xù)體結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化過程中，依據(jù)導(dǎo)重法迭代格式首先迭代了K次，然后對所得到的迭代序列的后m項作Epsilon算法運算，將所得到新向量作為下次導(dǎo)重法迭代的初始值，以此類推直到滿足收斂條件。通過兩個算例驗證了所提出方法的有效性。計算及研究結(jié)果表明，用Epsilon算法加速后的迭代格式求解拓?fù)鋬?yōu)化問題能夠減少迭代次數(shù)，具有更高求解效率。
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