【优化求解】基于使用粒子群优化（PSO）对主动弹性薄片（AES）模型进行优化附matlab代码

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🔥 内容介绍

主动弹性薄片（AES，Active Elastic Sheet）作为一种典型的柔性智能结构，广泛应用于微机电系统（MEMS）、柔性机器人驱动、自适应光学镜片等领域。其核心是通过内置驱动单元（如压电陶瓷、形状记忆合金）的激励，实现预设的变形形态（如弯曲、褶皱、扭转），但存在 “多参数耦合（驱动电压、材料属性、结构尺寸）、变形精度要求高、能耗与稳定性约束冲突” 等优化难题。粒子群优化（PSO）算法因具备 “全局寻优能力强、参数适配灵活、无需梯度信息” 的优势，可高效解决 AES 模型的多目标 / 多约束优化问题，通过智能搜索确定最优参数组合，实现 “AES 变形精度最大化、驱动能耗最小化、结构应力最小化” 的综合优化目标。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

-------------------------------

%}

clear; clc; close all;

% The control parameters of the AES model

parameters = [0.18082, 0.81649, 1, 0.02];

alpha = parameters(1);

beta  = parameters(2);

k     = parameters(3);

V0    = parameters(4); 

sim_time = 300; % max simulation time

n_robots = 100; % swarm size

number_of_robots_each_column = 10; % number of each column in a square shape

noise_strength = 0; % noise value

L = 100; % Length of arena side

R = 7.1;  % Sensing radius for each robot to detect its neighbours

% Build the swarm in a square shape

n = number_of_robots_each_column - 1; % to locate (robot_each_col) robots at each column

len_square = 5; % the distance between the robots

for i = 1 : n_robots

    for j = 1 : n_robots

        quotient = fix((i - 1)/(n+1));  % 

        remainder = mod((i + n),(n+1));  % 

        pos_init(1,i) = len_square * quotient; 

        pos_init(2,i) = len_square * remainder;

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

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