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公开(公告)号：CN119312668A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411345758.9
申请日：2024-09-26
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提供了一种基于PSO算法的COMSOL模型高效优化方法，涉及深度学习、仿真优化技术领域。该方法包括1)对一系列参数初始化；2)初始化粒子属性；3)将模型转化为适应度函数；4)根据适应度函数计算粒子的适应度值；5)记录当前最优的粒子；6)是否达到迭代次数，若是，即实现参数优化，若否，继续下一步骤；7)更新粒子速度和位置；8)返回4)根据适应度函数计算粒子的适应度值。本发明利用个体间的信息共享，引导群体在问题空间中产生一个从无序到有序的演化过程，从而高效地寻找到问题的最优解。在面对参数较多、精度需求较高、变化范围较大的COMSOL模型时，相比于传统优化方法，能凭借其智能性，以更快的速度获取到更精确、更优质的结果。
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