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基于自适应优化粒子群算法的色谱信号预处理设计与实现 被引量：1
1
作者 楚金伟 廖建平 +4 位作者 袁雪 李志军 高帆 张建学 曹玲燕 《科技通报》 2020年第11期52-56,共5页
传统方法在对色谱信号预处理时,未考虑粒子收敛性问题,导致色谱基线稳定差,色谱基线扣除效果不佳。为此,文章引入了自适应优化粒子群算法,以提高色谱信号预处理效果。采用数字锁相放大器放大微弱信号,增大信号强度;根据粒子群算法原理... 传统方法在对色谱信号预处理时,未考虑粒子收敛性问题,导致色谱基线稳定差,色谱基线扣除效果不佳。为此,文章引入了自适应优化粒子群算法,以提高色谱信号预处理效果。采用数字锁相放大器放大微弱信号,增大信号强度;根据粒子群算法原理消除原始色谱基线干扰,并简化色谱分析步骤;通过优化惯性权重因子系数完成色谱信号预处理设计。为验证所提算法的性能,需要进行对比实验。实验结果表明,本文方法色谱信号分解效果好,扣除色谱基线的准确性高,提高了色谱分析精度及基线稳定性。 展开更多
关键词 变压器 色谱信号 优化粒子群算法 基线扣除
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基于麻雀算法优化粒子群算法的机器人路径规划
2
作者 刘伯威 董小瑞 +1 位作者 张志文 屠畅 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第4期374-380,共7页
针对传统粒子群算法(PSO)在机器人路径规划时易陷入早熟、收敛速度较慢和搜索精度较低的问题,提出了一种麻雀优化粒子群算法(SSA-PSO)来解决机器人路径规划问题。将麻雀算法(SSA)的警惕机制与PSO算法的种群结合,对PSO算法中的惯性权重... 针对传统粒子群算法(PSO)在机器人路径规划时易陷入早熟、收敛速度较慢和搜索精度较低的问题,提出了一种麻雀优化粒子群算法(SSA-PSO)来解决机器人路径规划问题。将麻雀算法(SSA)的警惕机制与PSO算法的种群结合,对PSO算法中的惯性权重因子、学习因子进行优化,防止算法在快速收敛的同时出现早熟收敛。基于Matlab平台对SSA-PSO算法在栅格地图上进行了仿真实验,并在同一地图上与其他改进粒子群算法的适应度、路径长度、平均规划时间进行了比较。仿真结果表明,相较于PSO算法,SSA-PSO算法在文中3种地图上的路径长度分别缩短了2 m,3.071 m和10 m,性能分别提升了7%,10%和14%。与其他改进粒子群算法相比,SSA-PSO算法的复杂度相对较低,规划的路径最短,路径规划时间也最短。 展开更多
关键词 规划时间 路径规划 适应度 麻雀优化粒子群算法
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基于优化粒子群算法的光纤传感谱形复用技术 被引量：8
3
作者 鲍克勤 倪蓉 张雪健 《光通信技术》 北大核心 2019年第11期5-9,共5页
大型光纤布喇格光栅(FBG)传感网络中,由于光源带宽有限,而FBG传感器复用数量多,会出现光谱重叠问题。因此,提高复用能力成为传感网络设计中的一个关键问题。结合谱形复用与量子粒子群优化(QPSO)算法,对多FBG传感系统进行实验与仿真分析... 大型光纤布喇格光栅(FBG)传感网络中,由于光源带宽有限,而FBG传感器复用数量多,会出现光谱重叠问题。因此,提高复用能力成为传感网络设计中的一个关键问题。结合谱形复用与量子粒子群优化(QPSO)算法,对多FBG传感系统进行实验与仿真分析。与传统粒子群算法相比,QPSO算法中参数设置比较简单,粒子搜索最优解能力大大提高。对QPSO算法和自适应变异的量子粒子群优化(AMQPSO)算法的解调结果进行分析,对比两者的解调精度与时间。AMQPSO算法在多FBG复用系统中的解调误差不超过3 pm,温度测量精度达0.3℃,解调时间不超过5 s,解决了多FBG系统中部分重叠及完全重叠问题。 展开更多
关键词 光纤布喇格光栅 谱形复用 波长解调算法 重叠光谱 量子粒子群优化算法
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快速综合学习粒子群优化算法
4
作者 杨帆 乌景秀 +2 位作者 范子武 李子祥 朱沈涛 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期30-44,共15页
【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast C... 【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,FCLPSO)。【方法】FCLPSO算法引入粒子学习概率、个体影响概率、群体影响概率三个属性,表征每个粒子个体“与生俱来”的不同学习能力,同时新增强化学习、粒子重生等策略,提升算法收敛速度以及监测并跳出“伪收敛”状态。选用14个标准测试函数以及6种常用粒子群变体算法开展FCLPSO算法性能分析。【结果】结果显示:在收敛性方面,FCLPSO算法平均排名为1.86,排名第一次数为7次、排名第二的次数为2次、排名最后次数为0,最终综合排名第一;在鲁棒性方面,FCLPSO算法成功率排名第一,平均值为94.3%,14个测试函数中最低成功率为73.3%;达到阈值所需适应度评价次数最少,平均值40817,较其他算法评价次数少一半。【结论】结果表明:FCLPSO算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性方面排名综合第一,对复杂多峰问题求解更具优势,可为工程应用中复杂优化问题求解提供重要手段。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 强化学习 粒子属性 粒子重生 过早收敛 影响因素 人工智能 全局搜索
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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络
5
作者 张嘉雯 蔡彬彬 林崧 《量子电子学报》 北大核心 2025年第1期123-135,共13页
针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在... 针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在图像分类任务上表现优异的电路结构。基于Fashion MNIST和MNIST标准数据集的仿真实验表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能,准确率分别可达94.7%和99.05%。相较于现有量子卷积神经网络模型,平均分类精度最高分别提升了4.14%和1.43%。 展开更多
关键词 量子光学 量子卷积神经网络 粒子群优化算法 量子机器学习 参数化量子电路
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基于多目标粒子群算法的分层注聚流线型阀芯结构优化
6
作者 张仕帆 贾德利 龚斌 《石油矿场机械》 2025年第2期46-56,共11页
在分层注聚过程中,满足分层配压的同时降低聚合物溶液的黏度损失,是困扰配注器节流阀芯结构优化设计的难题。以流线形阀芯为研究对象,通过数值模拟验证了流线形阀芯的调压与黏损机理。以节流压差与平均剪切速率为性能指标,采用Plackett-... 在分层注聚过程中,满足分层配压的同时降低聚合物溶液的黏度损失,是困扰配注器节流阀芯结构优化设计的难题。以流线形阀芯为研究对象,通过数值模拟验证了流线形阀芯的调压与黏损机理。以节流压差与平均剪切速率为性能指标,采用Plackett-Burman试验分析结构因素的显著性,利用响应面法构建其与响应值的回归模型。结合多目标粒子群优化算法和熵权法,确定了流线形阀芯的最优结构参数。研究结果表明,外径、槽间距和后槽间角是影响节流压差和平均剪切速率的显著因素。节流压差和平均剪切速率的指标权重分别为0.5022和0.4978。优化后流线形阀芯的外径为18 mm、槽间距为12 mm、前槽间角为35°以及后槽间角为45°,对应的节流压差和平均剪切速率分别为45.68 kPa和1731.32 s^(-1)。与优化前相比,节流压差提高2.33%,平均剪切速率降低1.87%,流线形阀芯的应用性能得到提高。研究成果为提升分层注聚技术中配注装置的应用性能提供了理论支撑,有助于推动油田的高效开发。 展开更多
关键词 分层注聚 流线形阀芯 结构优化 响应面法 多目标粒子群优化算法
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基于简化粒子群优化算法的EPB制动最佳滑移率在线辨识方法
7
作者 孙旭睿 樊智敏 《舰船电子工程》 2025年第1期111-117,共7页
针对固定目标滑移率的ABS控制器在复杂路面制动时无法跟踪复杂路面最佳滑移率的问题,提出了一种车辆制动最佳滑移率的辨识方法,以进一步增大车辆制动时的纵向力,提高制动稳定性并缩短制动距离。首先,考虑车辆制动过程中的轴荷转移和悬... 针对固定目标滑移率的ABS控制器在复杂路面制动时无法跟踪复杂路面最佳滑移率的问题,提出了一种车辆制动最佳滑移率的辨识方法,以进一步增大车辆制动时的纵向力,提高制动稳定性并缩短制动距离。首先,考虑车辆制动过程中的轴荷转移和悬架变形,建立了包含前后轮7自由度1/2车半主动悬架模型的车辆模型,该模型能够根据车速、轮速和制动力矩准确计算出车辆制动时的车轮纵向力和垂向力。提出基于简化粒子群优化算法的最佳滑移率辨识方法,对Pacejka轮胎-路面模型进行实时参数辨识,辨识出最大纵向力对应的最佳滑移率。最后,基于车辆EPB动态紧急制动工况,在Matlab/Simulink平台进行了仿真试验,证明了论文所提方法的有效性。 展开更多
关键词 EPB动态紧急制动 Pacejka轮胎-路面模型 粒子群优化算法 最佳滑移率辨识 半主动悬架
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基于响应曲面法和粒子群优化算法的凸轮磨削工艺参数优化
8
作者 丁明阳 赵锦国 +5 位作者 周康康 徐刚强 李孝禄 朱彦康 陈源 梁明轩 《内燃机工程》 北大核心 2025年第1期80-90,共11页
为了提高凸轮工件表面磨削质量及加工效率,设计了凸轮磨削正交试验方案,优化了淬硬球墨铸铁凸轮精加工磨削的工艺参数。通过建立以砂轮线速度、工件转速、磨削深度为关键参数表征的优化变量,构建以磨削振动加速度、表面粗糙度为指标的... 为了提高凸轮工件表面磨削质量及加工效率,设计了凸轮磨削正交试验方案,优化了淬硬球墨铸铁凸轮精加工磨削的工艺参数。通过建立以砂轮线速度、工件转速、磨削深度为关键参数表征的优化变量,构建以磨削振动加速度、表面粗糙度为指标的目标响应非线性数学模型;基于凸轮的形状特点,建立工件瞬时材料去除率模型;以最小化磨削振动、表面粗糙度及最大化去除率为优化目标,利用综合函数法与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对工艺参数进行了优化。结果表明,在砂轮线速度80.6731 m/s、工件转速35 r/min、磨削深度30μm的工况下,磨削振动减少了20.8%,凸轮表面粗糙度值降低了11.88%,材料去除率增加了22.739 mm3/s。利用扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)对磨削后工件的表面形貌进行了分析,并对元素成分进行半定量测定。结果表明,砂轮线速度较小而工件转速及磨削深度较大时,凸轮表面缺陷和形变对表面粗糙度影响较大。 展开更多
关键词 凸轮磨削 参数优化 响应曲面法 粒子群优化算法 显微分析
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基于粒子群的小型无人机低过载压缩空气发射参数选择和优化算法
9
作者 张奉林 董轶昊 +3 位作者 辛建社 郭丽萍 谷雪晨 曲家琦 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期206-221,共16页
为进一步完善无人机压缩空气发射过程中的内弹道特性研究,基于压缩空气发射系统的结构和工作机理,利用热力学、气体动力学理论建立发射过程内弹道模型,通过仿真计算和发射试验验证模型的有效性。探究脉冲阀面积、脉冲阀全开启时间、高/... 为进一步完善无人机压缩空气发射过程中的内弹道特性研究,基于压缩空气发射系统的结构和工作机理,利用热力学、气体动力学理论建立发射过程内弹道模型,通过仿真计算和发射试验验证模型的有效性。探究脉冲阀面积、脉冲阀全开启时间、高/低压室初始容积对发射过程内弹道性能参量的变化规律,运用基于子母弹原理的改进粒子群优化算法对发射参数进行优化设计,分析并验证优化结果的有效性。研究结果表明:脉冲阀面积对无人机峰值过载呈正相关影响,并对气体的质量流量影响显著;增大脉冲阀全开启时间可以有效降低无人机的峰值过载;高压室容积主要通过改变气体质量流量从而对内弹道性能进行影响,并且高压室容积越大对高/低压室的压差变化越明显;合理增大低压室容积可以有效降低峰值加速度的大小,并对无人机出筒速度影响较弱,有利于提高无人机在发射过程中的稳定性;改进粒子群优化算法可以有效优化小型无人机低过载压缩空气发射参数选择。所得研究结果对无人机压缩空气发射参数选择、设计试验和工程化应用具有一定的理论指导意义。 展开更多
关键词 无人机 压缩空气发射系统 内弹道特性 粒子群优化算法
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一种基于粒子群算法的安卓应用体积优化方法
10
作者 周少杰 《信息技术与信息化》 2025年第4期87-91,共5页
随着移动应用功能迅速增长,安装包的体积也不断增大,导致手机经常因内存空间不足从而无法正常安装应用。代码混淆技术通过对Java字节码进行重构和修改,在提高程序安全性的同时也有利于减少应用体积。然而,目前主流的R8和ProGuard代码混... 随着移动应用功能迅速增长,安装包的体积也不断增大,导致手机经常因内存空间不足从而无法正常安装应用。代码混淆技术通过对Java字节码进行重构和修改,在提高程序安全性的同时也有利于减少应用体积。然而,目前主流的R8和ProGuard代码混淆器,其混淆规则众多,不同应用在不同混淆策略下,体积优化差距较大。为此,文章设计了一种基于粒子群算法的安卓应用体积优化方法。该方法以应用体积优化为目标,通过粒子群算法的速度更新和位置更新,搜索最佳策略,为Java字节码提供最合适的混淆规则组合。实验结果表明,该方法相对于R8和ProGuard混淆器的核心规则,能够获得8.3%的体积优化效果,有利于生成更小的安卓应用。 展开更多
关键词 体积优化 R8 ProGuard 粒子群优化算法 安卓应用
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以云平台承载系统时基于粒子群优化算法的云任务调度方法
11
作者 赵润程 郑明钊 《长江信息通信》 2025年第1期213-215,共3页
由于云平台承载系统的计算能力是动态变化的,导致传统任务调度方法难以充分利用云资源,提出以云平台承载系统时基于粒子群优化算法的云任务调度方法。以任务完成时间最短、任务完成成本最小、负载均衡为目标,构建一个以云平台承载系统... 由于云平台承载系统的计算能力是动态变化的,导致传统任务调度方法难以充分利用云资源,提出以云平台承载系统时基于粒子群优化算法的云任务调度方法。以任务完成时间最短、任务完成成本最小、负载均衡为目标,构建一个以云平台承载系统时云任务调度数学模型,采用粒子群优化算法求解模型,得到最佳以云平台承载系统时云任务调度策略。实验结果表明,设计方法下服务资源负载均衡度指标数值为0.23,该方法可以很好地解决以云平台承载系统时云任务调度问题。 展开更多
关键词 云平台承载系统 粒子群优化算法 云任务 算力调度 调度方法
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基于粒子群优化算法的地埋管换热性能预测研究
12
作者 魏善明 贾寒冰 +3 位作者 曹嘉琪 田彦法 毕栋威 聂玉朋 《区域供热》 2025年第1期107-116,共10页
为了对聊城某地源热泵工程换热器的换热性能进行预测,利用BP神经网络(BPNN)模型和粒子群优化算法(PSO)建立了地埋管换热性能预测模型。通过皮尔逊相关性分析确定影响地埋管出口温度的关键参数,进而预测换热器性能。利用粒子群算法对BPN... 为了对聊城某地源热泵工程换热器的换热性能进行预测,利用BP神经网络(BPNN)模型和粒子群优化算法(PSO)建立了地埋管换热性能预测模型。通过皮尔逊相关性分析确定影响地埋管出口温度的关键参数,进而预测换热器性能。利用粒子群算法对BPNN模型进行优化,以提升学习效率和收敛速度。模型预测结果显示,BPNN和PSO-BPNN均能有效预测地埋管出口温度,PSO-BPNN在预测精度和稳定性方面更优,其均方根误差(RMSE)为0.1073,平均相对误差(MRE)为0.0049,决定系数(R2)为0.96757,均优于BPNN模型的相应指标。通过建立预测模型,可以对地埋管换热器的出口温度进行短期预测,进而预测换热器在未来一段时间内的性能表现,并提前做出调整,确保地源热泵系统稳定、高效地运行。通过这种方式,可以最大限度地发挥地源热泵系统的性能,同时避免因温度波动导致的性能下降或系统不稳定。 展开更多
关键词 地源热泵 BP神经网络 粒子群优化算法 地埋管换热器换热性能
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基于改进粒子群算法的光伏逆变器控制参数辨识
13
作者 罗建 孙越 江丽娟 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期124-133,共10页
精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW... 精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW光伏电站为实际参照模型,首先根据实际工作情况将逆变器的工作区间划分为3个阶段,利用数学扰动法分别对3个阶段中的待辨识参数划分灵敏度高低等级,并由此提出不同阶段不同灵敏度参数分步辨识策略;其次,分阶段采集实际光伏电站工作数据,对该数据进行分析处理,获得各待辨识参数的初始取值范围,设计同步辨识参数实验作为参照;最后提出改进的混沌遗传粒子群优化算法(chaos genetic algorithm of particle swarm optimization,CGAPSO)作为辨识算法,分步分工作阶段辨识相关参数,通过对比参数的同步辨识结果,验证所提方法的优越性,并将辨识结果代入仿真模型。结果结果表明,低灵敏度参数的同步辨识结果误差远超过可接受范围,而CGAPSO分步辨识出的相关参数误差皆在1.1%以下,精度远高于同步辨识结果。结论基于改进粒子群算法构建的辨识模型输出数据与实际逆变器工作数据契合度高,可准确反映逆变器实际工作特性。 展开更多
关键词 光伏并网逆变器 逆变器控制策略 参数辨识 数学扰动法 改进粒子群优化算法
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基于协同进化粒子群优化算法的水资源配置模型及应用 被引量：1
14
作者 刘洪波 菅浩然 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第11期74-79,共6页
面向新发展阶段的城市水资源配置具有多目标、多变量、约束条件复杂、求解结果非线性、求解过程困难等特征。针对线性规划、动态规划、非线性规划等传统优化算法在解决水资源配置问题中求解结果不合理、计算效率低,求解多目标问题收敛... 面向新发展阶段的城市水资源配置具有多目标、多变量、约束条件复杂、求解结果非线性、求解过程困难等特征。针对线性规划、动态规划、非线性规划等传统优化算法在解决水资源配置问题中求解结果不合理、计算效率低,求解多目标问题收敛慢等问题,提出了基于协同进化粒子群优化(CPSO)算法的多目标水资源优化配置模型。以郑州市为例,构建了以实现社会、经济和生态效益的最大化为目标,供水量、需水量、供水能力和水库库容为约束的水资源配置模型。通过输入郑州市各计算单元和用水部门的用水需求量和可用水量,该模型计算并输出郑州市9个区在2019年、2035年的缺水率。结果表明:郑州市供水的区域分布比较均衡,缺水率在可接受范围内;该模型算法进化速度较快,进化的稳定性较优,优化结果在种群中可以很好地保留且对进化方向的主导性很强,可以有效地应用于解决水资源配置问题,并提升模型计算效率,为水资源管理部门提供技术支持。 展开更多
关键词 协同进化 粒子群优化算法 水资源优化配置 郑州市
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基于改进粒子群算法优化PID控制的主动悬架性能研究 被引量：1
15
作者 张昕 彭瑞祥 张宏远 《沈阳理工大学学报》 CAS 2024年第6期13-19,共7页
针对二自由度主动悬架比例-积分-微分(PID)控制器参数整定问题,引入粒子群算法,借助粒子群算法的全局搜索能力解决PID控制器参数整定问题,考虑到传统粒子群算法收敛速度较慢,设计了一种改进粒子群算法,根据悬架性能评价指标建立目标函数... 针对二自由度主动悬架比例-积分-微分(PID)控制器参数整定问题,引入粒子群算法,借助粒子群算法的全局搜索能力解决PID控制器参数整定问题,考虑到传统粒子群算法收敛速度较慢,设计了一种改进粒子群算法,根据悬架性能评价指标建立目标函数,分别模拟了随机路面激励输入和减速带式梯形冲击路面激励输入,并验证了基于改进粒子群算法优化的PID控制器的有效性。仿真结果表明:改进粒子群算法后目标函数的收敛速度明显提高;基于改进粒子群算法优化PID控制的主动悬架在不同激励输入条件下均具有较好的行驶平顺性;验证了改进粒子群算法的有效性并解决了PID控制器参数整定问题。 展开更多
关键词 主动悬架 粒子群优化算法 PID 平顺性 仿真
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基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法 被引量：1
16
作者 张伟 张润雨 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期116-128,共13页
目的为了解决粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易早熟收敛、后期收敛速度慢、精度低等问题,方法提出一种基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法(multi-group cooperation particle swarm optimization algorithm,... 目的为了解决粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易早熟收敛、后期收敛速度慢、精度低等问题,方法提出一种基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法(multi-group cooperation particle swarm optimization algorithm,MGCPSO)。首先,采用基于幂函数约束的logistic映射得到分布均匀的初始种群,加快寻优速度并提高找到最优解的概率;其次,在算法执行阶段动态划分多种群,并利用精英知识引导劣势粒子飞行,实现粒子间的信息共享和协同进化,降低粒子在解空间探索的盲目性;最后,综合融入精英知识的反向学习和极值扰动策略对粒子施加变异,帮助粒子扩大搜索区域并加强对最优邻域的精细探索。结果为验证MGCPSO的性能,在30维和100维的基准测试函数上进行了仿真实验研究,结果表明,相比于其他几种改进算法,提出的算法在收敛速度和收敛精度上均有良好表现。结论多种群协作粒子群优化可以有效避免算法早熟收敛和陷入局部最优,同时可以提高算法的全局搜索能力和局部开发能力。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 LOGISTIC映射 多种群 精英知识 反向学习 极值扰动
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基于改进的粒子群优化算法的暖通空调制冷机房BIM自动优化布置方法
17
作者 梁若冰 梁浩然 马宏博 《暖通空调》 2024年第11期52-59,共8页
采用结合Revit API和MATLAB的编程模式,对Revit平台进行了有效的二次开发,从而实现了暖通空调制冷机房设备的自动化布置设计,不仅有效地实现了设备布置方案的自动生成,还支持了布置方案的预览与验证,显著提高了设计效率和准确性。该研... 采用结合Revit API和MATLAB的编程模式,对Revit平台进行了有效的二次开发,从而实现了暖通空调制冷机房设备的自动化布置设计,不仅有效地实现了设备布置方案的自动生成,还支持了布置方案的预览与验证,显著提高了设计效率和准确性。该研究的创新之处在于成功将粒子群优化算法与BIM技术相结合,为暖通空调系统的自动化设计提供了新的视角,并验证了BIM在暖通空调领域正向设计中的应用潜力。 展开更多
关键词 BIM正向设计 暖通空调 制冷机房 粒子群优化算法 自动化 二次开发
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自适应增强粒子群优化的R507A/CO_(2)复合制冷系统节能控制研究
18
作者 陈婉婷 姚晔 +1 位作者 渠海燕 崔波 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第5期87-96,共10页
针对冷库制冷系统中传统控制策略导致的能耗高、食品质量受损和不适应变负荷工况的问题,提出了基于自适应增强粒子群优化(AAPSO)算法的R507A/CO_(2)复合制冷系统全局优化节能控制策略。首先,综合考虑了压缩机、冷却塔和风机的耦合关系,... 针对冷库制冷系统中传统控制策略导致的能耗高、食品质量受损和不适应变负荷工况的问题,提出了基于自适应增强粒子群优化(AAPSO)算法的R507A/CO_(2)复合制冷系统全局优化节能控制策略。首先,综合考虑了压缩机、冷却塔和风机的耦合关系,建立了以能耗最小为目标的冷库制冷系统全局优化控制模型;然后,通过对群体学习因子和个体学习因子进行自适应改进,提出了一种具有动态调节能力的自适应增强粒子群优化算法,以应对冷库制冷系统的动态负荷变化需求;最后,将所提出的AAPSO算法应用于浙江省某冷库制冷系统的节能优化控制,开展节能优化实验。结果表明:AAPSO算法较粒子群优化(PSO)算法有更高的鲁棒性、动态适应性和求解效率;与传统的规则控制策略相比,基于AAPSO算法优化后的冷库系统在稳定工况下全段平均节能率达到3.5%,在非稳定工况下全段平均节能率达到9.5%,证明了基于AAPSO算法的全局优化节能控制策略的有效性,可为冷库系统节能运行提供理论依据和实践参考。 展开更多
关键词 冷库 节能 制冷系统 粒子群优化算法
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粒子群优化径向基网络的空间调制信号检测算法
19
作者 贾科军 张常瑞 +2 位作者 刘佳欣 于凯 王惠琴 《西安邮电大学学报》 2024年第5期1-9,共9页
针对径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)参数确定不当时易陷入局部最优的问题,提出一种粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化RBFNN的空间调制正交频分复用(Optical Spatial Modulation Orthogonal... 针对径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)参数确定不当时易陷入局部最优的问题,提出一种粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化RBFNN的空间调制正交频分复用(Optical Spatial Modulation Orthogonal Frequency Division Multiplexing,O-SM-OFDM)信号检测算法。在离线训练阶段,接收端收集部分信号作为训练集并建立RBFNN模型,利用PSO算法搜索RBFNN的最优宽度值,再将得到的模型用于系统进行在线检测。实验结果表明,PSO-RBFNN算法的误码率性能基本近似于最大似然(Maximum Likelihood,ML)检测算法,优于其他对比检测算法,且计算复杂度在光源数目为32、64及128时相较于ML检测算法分别降低了约39.59%、70.24%及85.24%。 展开更多
关键词 可见光通信 空间调制 正交频分复用 径向基函数神经网络 粒子群优化算法
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一种粒子群优化脉冲耦合神经网络的全色锐化算法
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作者 赵志威 付昱凯 杨树文 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2024年第5期51-63,共13页
为了进一步降低多光谱与全色影像融合后的光谱和空间信息失真,提高融合质量,文章提出一种粒子群优化脉冲耦合神经网络的多光谱与全色影像融合算法。该算法基于主成分分析和非下采样剪切波搭建融合方法的基础融合框架,在低频系数融合过... 为了进一步降低多光谱与全色影像融合后的光谱和空间信息失真,提高融合质量,文章提出一种粒子群优化脉冲耦合神经网络的多光谱与全色影像融合算法。该算法基于主成分分析和非下采样剪切波搭建融合方法的基础融合框架,在低频系数融合过程中使用细节注射的融合方法,降低非必要的信息注射,从而提高光谱保持度。在融合高频系数时,采用参数自适应的简化脉冲耦合神经网络计算融合权重,并基于粒子群优化算法全局搜索能够获取最佳融合质量的对应参数,以提高空间信息的完整性和清晰度。文章通过三组实验验证提出算法的可行性,并与现有的、经典的融合算法进行对比,实验显示:文章提出的融合算法在三组实验中的光谱角映射均在0.1左右,通用图像质量指数在0.9以上。实验结果表明:该算法不仅能够有效提高全色与多光谱影像的融合质量,而且融合效果稳健,在对比实验中具有最佳的融合性能。 展开更多
关键词 全色与多光谱影像 遥感影像融合 脉冲耦合神经网络 粒子群优化算法
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