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采用动态种群策略的多目标粒子群优化算法 被引量:1
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作者 杜睿山 井远光 +3 位作者 付晓飞 孟令东 张豪鹏 王紫珊 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第3期845-854,共10页
针对多目标粒子群优化算法中多样性和收敛性难以平衡的问题,提出一种基于动态种群的多目标粒子群优化算法.该算法种群数量的增加或减少取决于档案中的资源,从而调节种群数量.一方面,通过基于网格技术的局部扰动添加粒子,以增加粒子的局... 针对多目标粒子群优化算法中多样性和收敛性难以平衡的问题,提出一种基于动态种群的多目标粒子群优化算法.该算法种群数量的增加或减少取决于档案中的资源,从而调节种群数量.一方面,通过基于网格技术的局部扰动添加粒子,以增加粒子的局部搜索能力,提高算法的多样性;另一方面,为防止种群规模过度增长,利用非支配排序和种群密度控制种群规模,以加快算法搜索进度,避免过早收敛.选取5种对比算法在测试函数上进行实验,实验结果表明,该算法具有明显的多样性和收敛性优势. 展开更多
关键词 动态 粒子优化 多目标优化 多样性 收敛性
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动态多群粒子群优化稀疏分解在薄涂层超声测厚中的应用
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作者 刘易奕 黄华 +3 位作者 王志刚 王海涛 卢超 李秋锋 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期61-69,共9页
基于稀疏分解匹配追踪算法将装配式钢结构防护涂层超声检测信号表示在过完备Gabor时频库中,进一步提取涂层的时域信息来获得涂层的厚度信息。针对匹配追踪算法复杂度高、计算量庞大的问题,利用动态多群粒子群算法收敛快寻优能力强的特... 基于稀疏分解匹配追踪算法将装配式钢结构防护涂层超声检测信号表示在过完备Gabor时频库中,进一步提取涂层的时域信息来获得涂层的厚度信息。针对匹配追踪算法复杂度高、计算量庞大的问题,利用动态多群粒子群算法收敛快寻优能力强的特性对匹配追踪算法进行优化。基于混沌策略生成惯性权重,并将学习因子和惯性权重通过三角函数关系联立在一起,而在位置更新中增加时间因子和混沌扰动策略的影响因素,平衡了算法的局部寻优和全局寻优能力。仿真与试验表明,改进后的算法检测精度得到较大提升,能够满足实际应用,并且极大地提升了稀疏分解运算的效率,与金相检测结果对比,防火涂层检测相对误差为-4.65%,防腐涂层的检测相对误差为1.33%。 展开更多
关键词 防护涂层 超声检测 稀疏分解 混沌扰动 动态粒子优化(DMS-PSO)
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自适应混合粒子群优化DMC及其在脱硫系统中的应用
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作者 王惠杰 李绍鑫 +1 位作者 许小刚 秦志明 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期125-133,142,共10页
为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子... 为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子群的寻优性能;接着搭建DMC模型,使用自适应混合粒子群算法对DMC的控制时域、优化时域等参数进行迭代寻优,最后以浆液密度和机组负荷作为干扰因素对脱硫系统进行控制仿真及抗干扰测试。以某电厂600 MW机组配置脱硫塔浆液pH值为研究对象,将电厂实际运行数据作为输入检验控制系统特性。仿真结果表明:与传统PID控制以及Smith预估控制相比,自适应混合粒子群优化DMC控制下浆液pH值上升时间更短,控制更集中,波动范围小,在设定值±0.02范围内覆盖率达到99.41%。 展开更多
关键词 自适应混合粒子算法 动态矩阵 PH值 控制优化
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异构差分进化混合动态分级粒子群的任务分配方法研究
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作者 杨玉 李颖 +1 位作者 李建军 耿超龙 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第20期157-169,共13页
物流运输中任务分配环节在现代供应链中起着至关重要的作用,合理高效的任务分配策略对于提升整体配送效率和资源利用水平具有重要意义。针对传统粒子群优化算法在求解物流运输任务分配问题时存在动态适应性弱,易陷入局部最优和搜索能力... 物流运输中任务分配环节在现代供应链中起着至关重要的作用,合理高效的任务分配策略对于提升整体配送效率和资源利用水平具有重要意义。针对传统粒子群优化算法在求解物流运输任务分配问题时存在动态适应性弱,易陷入局部最优和搜索能力不均衡等问题,提出一种异构差分进化混合动态分级粒子群优化的任务分配方法,用于解决复杂的物流运输任务分配问题。采用两种差分进化突变体,在不同进化阶段平衡种群的探索与开发;引入分级粒子群框架,依据粒子适应度动态划分种群层次,并通过竞争-协作机制在不同粒子层级之间实现高效信息传递,增强全局搜索能力;同时结合参数动态调整机制增强物流运输任务分配的全局搜索能力。将所提算法与多种优化算法分别在不同规模的30个测试用例和现实物流运输数据集“Amazon Delivery Dataset”上进行对比实验,验证了异构差分进化混合动态分级粒子群算法能够更高效地解决物流运输任务分配问题,并且在路径优化、收敛速度和解的稳定性方面均表现出更优性能。 展开更多
关键词 异构差分进化 混合动态分级 粒子优化算法 任务分配方法
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基于粒子群算法的零齿差内啮合机构优化
5
作者 王世杰 杨喆 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第1期61-66,共6页
【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计... 【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计方法中零齿差机构变位系数的设计缺陷,明确了目标函数和约束条件,定义了设计变量。采用粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重线性递减策略提升粒子的局部与全局寻优能力,引入收缩因子并通过改进的速度更新迭代公式缩短收敛时间。以重合度和齿厚系数为优化目标函数,同时结合零齿差内啮合机构的齿轮约束条件建立了优化模型。【结果】为验证算法的稳定性,以用户输入的初始参数(内外齿轮模数为6,齿数为12,分度圆压力角为20°,外齿轮齿宽为30 mm,内齿轮齿宽为28 mm,偏心量范围为2.5~5 mm)进行优化分析。结果表明,通过改进PSO算法得到了径向变位系数和切向变位系数的最优解,即改进PSO算法显著提升了变位系数的优化效果。对比原始数据和优化结果,改进PSO算法的重合度提升了最高达26.2%,特别是在不同偏心量下,优化后的重合度均显著提高。【结论】通过对比改进前后的PSO算法,改进后的算法兼具全局收敛性与精确搜索能力,所得变位系数更加合理有效;优化后的齿厚系数更加平稳,显著降低了轮齿折断风险。最终优化后的变位系数不仅满足各项约束条件,且便于后续加工,提高了计算效率,显现出良好的设计效果。 展开更多
关键词 零齿差内啮合 变位系数 重合度 粒子算法 优化设计 惯性权重 收缩因子
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基于三种群粒子群优化策略的移动机器人路径规划 被引量:1
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作者 王珂 姜春艳 +1 位作者 黄黎 张新海 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第4期447-454,I0006-I0008,共11页
针对移动机器人在复杂环境路径规划中存在的全局搜索能力不足、易陷入局部最优及路径质量欠佳等问题,提出一种基于三种群粒子群优化(three-population particle swarm optimization,TPPSO)策略的移动机器人路径规划算法.该算法通过探索... 针对移动机器人在复杂环境路径规划中存在的全局搜索能力不足、易陷入局部最优及路径质量欠佳等问题,提出一种基于三种群粒子群优化(three-population particle swarm optimization,TPPSO)策略的移动机器人路径规划算法.该算法通过探索群、开发群和增强群的协同进化机制,增强了全局搜索与局部开发能力.探索群利用粒子质量评估和随机选择策略更新速度;开发群采用线性认知系数动态调整机制;增强群引入较大随机分量以减少局部最优影响.算法引入随机扰动策略,当搜索性能停滞时对粒子群施加扰动,以增强多样性.在单峰函数(F_(1))、带噪声单峰函数(F_(4))和多峰函数(F_(9))3类基准函数测试中,TPPSO算法的平均值和标准差均优于传统PSO算法、SAVPSO算法和RRT*算法,验证了其优异的优化性能和稳定性.在4个10 m×10 m的二维标准环境中生成的路径能有效规避障碍物并减少不必要的迂回,路径质量最优.复杂环境验证实验进一步发现,在动态多障碍物环境中的规划成功率达91.5%;三维环境中的平均爬升率为10.7%.TPPSO算法能有效解决移动机器人在复杂环境下的路径规划问题. 展开更多
关键词 计算机应用 路径规划 粒子优化 进化算法 线性认知系数 随机扰动
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基于改进粒子群优化与混合卷积神经网络的受端电网直流闭锁频率紧急控制决策优化
7
作者 曹镇 庄俊 +3 位作者 薛金花 齐航 李华瑞 李常刚 《现代电力》 北大核心 2025年第4期711-721,共11页
针对直流闭锁事故后受端电网频率安全问题,提出一种基于改进粒子群优化和混合卷积神经网络的频率紧急控制决策优化方法。首先,协调考虑紧急切负荷和抽蓄切泵控制措施,对受端电网频率紧急控制优化问题进行数学建模。然后,使用粒子群优化... 针对直流闭锁事故后受端电网频率安全问题,提出一种基于改进粒子群优化和混合卷积神经网络的频率紧急控制决策优化方法。首先,协调考虑紧急切负荷和抽蓄切泵控制措施,对受端电网频率紧急控制优化问题进行数学建模。然后,使用粒子群优化算法求解最优控制策略,并基于对立学习机制和混沌Tent映射改进粒子群优化算法,在保证紧急控制策略动态安全可行性前提下提高全局收敛性。最后,在粒子群优化过程中基于混合CNN构建多任务动态安全评估模型,快速判断紧急控制策略是否满足系统动态安全约束,提高频率紧急控制决策优化效率,并以某多直流馈入受端系统为例,验证所提方法有效性。 展开更多
关键词 直流闭锁 受端电网 频率紧急控制 粒子优化 混合卷积神经网络 多任务动态安全评估
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面向动态公交的离散分层记忆粒子群优化算法 被引量:2
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作者 黄君泽 吴文渊 +2 位作者 李轶 石明全 王正江 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期20-30,共11页
随着智慧城市、智慧交通的发展,移动互联网和公交智能基础设施以及相关数据的不断完善,通过用户手机预约公交服务的新型公交运营方式——动态公交,已经成为许多城市公交发展的重要探索方向。但目前,对动态公交问题的建模、算法研究不足... 随着智慧城市、智慧交通的发展,移动互联网和公交智能基础设施以及相关数据的不断完善,通过用户手机预约公交服务的新型公交运营方式——动态公交,已经成为许多城市公交发展的重要探索方向。但目前,对动态公交问题的建模、算法研究不足。基于这一研究现状,提出动态公交问题模型和面向动态公交的离散分层记忆粒子群优化(PSO)算法。首先给出动态公交问题的目标函数和约束条件,给出动态公交问题的解的形式,并定义解的编辑距离;其次提出使用数据驱动的预计算路径集生成PSO算法的优质初始解的方法,给出基于解的编辑距离的PSO算法中粒子的变异概率和自适应收敛系数的计算方式;最后提出将粒子群分层求解的方法,其中低层粒子群可复用、可继承,从而减少单时间片内、时间片间复制和重初始化带来的性能损耗。基于重庆市北碚区蔡家岗街道的真实场景和亿级历史数据建立仿真环境进行实验,实验结果表明:相对于不分层PSO算法,分层PSO算法通过复用和继承能缩短超80%计算用时;自适应参数和变异机制能帮助算法更稳定地收敛到更优解;相对于传统公交系统,动态公交能在同等运力限制下,提高22%的乘客接单率,节省39.1%的乘客出行时间,所提算法能满足公交运营商在片区内进行动态公交调度的需求;相对于对比算法,所提算法平均缩短了85.3%的计算用时,并且在仅耗用80%里程的情况下提高了至少12%的接单率。 展开更多
关键词 智慧交通 动态公交问题 电召问题 粒子优化算法 预计算路径集 自适应变异
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基于粒子群优化的非线性系统鲁棒合作控制
9
作者 吴球业 张勇威 张顺超 《电光与控制》 北大核心 2025年第9期86-91,103,共7页
针对带有不确定项和部分输入受限的非线性系统多玩家合作博弈问题,设计了基于粒子群优化神经网络的事件触发鲁棒合作控制方法。首先,设计改进的值函数,将带有输入受限的鲁棒控制问题转化为针对标称系统的合作博弈问题。通过引入近似动... 针对带有不确定项和部分输入受限的非线性系统多玩家合作博弈问题,设计了基于粒子群优化神经网络的事件触发鲁棒合作控制方法。首先,设计改进的值函数,将带有输入受限的鲁棒控制问题转化为针对标称系统的合作博弈问题。通过引入近似动态规划方法,利用粒子群优化的评判神经网络求解哈密尔顿-雅可比-贝尔曼方程,无需手动设定合格的初始权重。然后,设计事件触发条件以减少控制策略的更新频率,从而节省计算资源。此外,通过李雅普诺夫稳定性理论,证明闭环系统是稳定的。最后,通过仿真算例验证了所设计控制方法的有效性。 展开更多
关键词 近似动态规划 合作博弈 事件触发控制 鲁棒控制 神经网络 粒子优化算法
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改进粒子群算法的径向柱塞液压马达内曲线优化
10
作者 李佳璇 康绍鹏 +4 位作者 杨静 刘凯磊 强红宾 柯贤胜 崔毅 《现代制造工程》 北大核心 2025年第2期69-75,共7页
径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速... 径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速度曲线重构为含补偿区的等加速度曲线,以减小冲击和接触应力突变值。以粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为基础,加入自适应非线性动态权重与多子种群竞争优化策略,构建一种改进粒子群算法,对各区段角度进行重新分配,重新生成含补偿区的径向柱塞液压马达内曲线。对比优化前后的结果表明,最大接触应力下降了2.54%,最大接触应力处的突变值下降至0;接触应力不再阶跃式上升,有上升过程,冲击较小。该研究能够为径向柱塞液压马达的设计提供参考,有效减缓疲劳与磨损,降低冲击影响,从而延长液压马达的使用寿命。 展开更多
关键词 径向柱塞液压马达 内曲线 自适应非线性动态权重 多子种竞争优化策略 改进粒子算法
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基于动态粒子群优化的X结构Steiner最小树算法 被引量:1
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作者 王景熠 朱予涵 +1 位作者 周茹平 刘耿耿 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期226-234,共9页
Steiner最小树(SMT)是总体布线的最佳连接模型,其构造是1个NP-难问题。粒子群优化(PSO)算法在解决NP-难问题中具有良好的表现,而PSO算法中种群的拓扑结构及搜索信息的传递机制对其性能有着很大的影响。1个适用于具体问题的种群拓扑结构... Steiner最小树(SMT)是总体布线的最佳连接模型,其构造是1个NP-难问题。粒子群优化(PSO)算法在解决NP-难问题中具有良好的表现,而PSO算法中种群的拓扑结构及搜索信息的传递机制对其性能有着很大的影响。1个适用于具体问题的种群拓扑结构对算法性能的提升极为显著。因此,利用PSO求解总体布线问题需要根据具体布线问题的特性来选择合适的粒子拓扑结构策略,以提升PSO的性能。提出基于动态PSO的X结构Steiner最小树(XSMT)算法以解决总体布线问题。首先,设计动态子群与信息交换策略,对种群进行子群划分,引入信息交换的概念,让子群在保持独立性的同时与其他子群进行信息交换,增加子群多样性;其次,设计粒子学习与变异策略,通过设置子群中粒子的学习对象使子群趋向于全局最优,并选择每个子群中适应度值最好的粒子进行变异,使粒子更易于跳出局部最优;最后,设计从多群局部学习过渡到单群全局学习策略,使算法在迭代次数到达阈值之后从局部学习过渡到全局学习,使得粒子在较优拓扑结构的基础上内部连接以获得更好的线长优化率。实验结果表明,与现有的2种R结构SMT(RSMT)算法相比,所提算法在优化线长方面分别优化了10.25%、8.24%;与现有的3种XSMT算法相比,该算法在优化线长方面分别优化了2.44%、1.46%、0.48%,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 动态粒子优化 信息交换 X结构Steiner最小树 超大规模集成电路布线 粒子优化离散化
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粒子群优化算法中加速系数的实验分析 被引量:10
12
作者 常先英 李荣钧 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期183-186,共4页
基于粒子群优化的原理,利用标准测试函数对粒子群算法的参数设计进行实验分析,依据函数特性进行初步分类,揭示不同类型优化问题中加速系数与惯性权重的相互关系及其设计规律。该项研究成果为粒子群算法的理论研究提供了实验依据,并为算... 基于粒子群优化的原理,利用标准测试函数对粒子群算法的参数设计进行实验分析,依据函数特性进行初步分类,揭示不同类型优化问题中加速系数与惯性权重的相互关系及其设计规律。该项研究成果为粒子群算法的理论研究提供了实验依据,并为算法的实际应用创造了有利条件。 展开更多
关键词 粒子优化 加速系数 惯性权重
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搜索引导网络辅助的动态粒子群优化算法 被引量:3
13
作者 刘志 宋威 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第12期3189-3202,共14页
在动态优化问题(DOP)中环境的变化可描述为不同类型的动态,动态优化算法(DOA)对环境的适应性十分重要。此外,DOA的局部和全局多样性损失是导致其开发和勘探能力下降的主因之一。在动态环境中保持局部和全局多样性可有效避免多样性损失... 在动态优化问题(DOP)中环境的变化可描述为不同类型的动态,动态优化算法(DOA)对环境的适应性十分重要。此外,DOA的局部和全局多样性损失是导致其开发和勘探能力下降的主因之一。在动态环境中保持局部和全局多样性可有效避免多样性损失。为此,提出一种基于搜索引导网络的粒子群优化算法(SGNPSO),每个输入粒子基于SGN隐藏层选择学习目标,在输出层调整其加速系数,从而引导粒子的搜索。SGN属于单隐层径向基神经网络,每个隐藏节点由其中心和半径组成。设置多个相互远离的隐藏节点中心,即子群中心,从而获得多个子群。每个粒子从其所属子群不同个体历史最优位置中选择局部学习目标,从相互远离的多个子群中心中选取全局学习目标,有助于种群的局部和全局多样性保持。SGN以强化学习方式来获得输入粒子的期望输出,并通过极限学习来预训练网络。设计节点的重要性和拥挤度指标,以获取紧凑网络结构,并增量学习保证网络拟合能力。无论环境如何变化,所提方法都能够通过学习来适应不同的环境,以引导粒子的搜索,从而有效处理不同动态的DOP。在MPB和DRPBG标准测试组件上和五种主流DOA开展对比实验,结果表明,SGN-PSO在求解多种动态的DOP上取得了显著的表现提升。 展开更多
关键词 动态优化 增量极限学习机 前馈神经网络 粒子优化
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云环境下实现容器部署的加速粒子群优化算法
14
作者 陆海锋 赵嘉凌 +2 位作者 欧阳学名 周娜琴 左利云 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期756-763,共8页
基于容器的微服务部署是一个具有挑战性的问题,为获得更好的用户体验并给云供应商带来更多的利润,需要在降低微服务的故障率和减少响应时间的同时提高资源利用率。提出了一种改进的加速粒子群优化算法,用于解决集群中微服务容器部署的... 基于容器的微服务部署是一个具有挑战性的问题,为获得更好的用户体验并给云供应商带来更多的利润,需要在降低微服务的故障率和减少响应时间的同时提高资源利用率。提出了一种改进的加速粒子群优化算法,用于解决集群中微服务容器部署的多目标优化问题。该算法通过考虑微服务之间的调用关系,使得容器聚集在一起,从而降低服务的数据传输成本、减少故障率,并提高集群资源利用率。与现有部署算法相比,实验结果表明,所提出的优化算法在服务间的数据传输开销、故障率和资源利用率等性能指标上有明显改善。具体表现在:容器聚集度的提升达到40%以上,数据传输消耗平均有提升4%以上,故障率减少10%~20%,利用率提升3%左右。 展开更多
关键词 云计算 微服务 容器 加速粒子算法 多目标优化
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K9玻璃磁流变抛光材料去除效率的动态预测与工艺优化
15
作者 卢明明 刘宇强 +2 位作者 林洁琼 杨亚坤 孙少毅 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第1期59-66,共8页
该研究旨在精确预测磁流变抛光K9玻璃加工过程中的材料去除率,并找到最佳工艺参数组合。采用了响应面法(RSM)与粒子群优化算法(PSO)相结合的方法建立了材料去除率预测模型,并进行了最优工艺参数的搜索。首先,利用响应面法构建了动态预... 该研究旨在精确预测磁流变抛光K9玻璃加工过程中的材料去除率,并找到最佳工艺参数组合。采用了响应面法(RSM)与粒子群优化算法(PSO)相结合的方法建立了材料去除率预测模型,并进行了最优工艺参数的搜索。首先,利用响应面法构建了动态预测模型,将工件转速、偏摆速度和工作间隙作为输入,K9玻璃的材料去除率作为输出,并研究了工艺参数与材料去除率之间的交互影响。随后,利用粒子群优化算法进行全局寻优,并通过实验验证了最优工艺参数。结果表明:构建的动态预测模型具有高精度,相关系数R^(2)=0.9887,调整决定系数R_(adj)^(2)=0.9388。各工艺参数与材料去除率均存在交互作用,但工件转速与工作间隙的交互作用影响最小。粒子群优化算法寻优得到的最佳工艺参数组合为:工件转速600 r/min、偏摆速度102 mm/min、工作间隙2.5 mm。预测的K9玻璃的材料去除率为0.739μm/min,实际为0.719μm/min,误差仅为2.8%。该研究为磁流变抛光K9玻璃的材料去除效率动态预测及工艺参数优化提供了一定的指导意义。 展开更多
关键词 K9 磁流变抛光 响应曲面法 粒子优化算法 材料去除率 动态预测
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考虑动态载荷变化的大型风力机叶片气动形状优化
16
作者 汪泉 王振海 张浩然 《可再生能源》 北大核心 2025年第8期1037-1043,共7页
针对大型风力机运行时叶片动态载荷变化幅度大导致疲劳载荷过大的问题,文章提出了基于动态载荷极小与功率输出极大的风力机叶片优化方法。考虑我国某近海风资源特性,利用OpenFAST计算时域风机的动态载荷变化,通过约束叶根动态拍打弯矩... 针对大型风力机运行时叶片动态载荷变化幅度大导致疲劳载荷过大的问题,文章提出了基于动态载荷极小与功率输出极大的风力机叶片优化方法。考虑我国某近海风资源特性,利用OpenFAST计算时域风机的动态载荷变化,通过约束叶根动态拍打弯矩极差及叶尖拍打幅值,利用Python编制程序并耦合OpenFAST对IEA 15 MW风力机叶片进行气动外形优化。优化结果显示:在低风速工况下,优化叶片的动态气动效率在时域范围内整体提高,同时叶根弯矩及叶尖位移均整体减小,有利于降低叶片疲劳载荷;优化叶片的时域平均功率输出增加1.455%,平均叶根拍打弯矩和叶尖拍打位移分别减小4.609%和6.397%,叶根拍打弯矩极差及叶尖拍打幅值明显降低。优化结果对降低叶片疲劳载荷具有重要的参考意义。 展开更多
关键词 动态优化设计 粒子算法 OpenFAST 气弹响应 动态载荷
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非线性动态加速系数对粒子群算法的影响 被引量:3
17
作者 孙湘 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2011年第10期131-134,共4页
粒子群算法(PSO)中的加速系数影响着粒子的个体认知和群体认知,而传统算法中的加速系数一般取常量。据研究发现,粒子的个体认识和群体认识分别主导着粒子的全局搜索能力和局部搜索能力,提高粒子个体认识可以有效增强算法的全局搜索能力... 粒子群算法(PSO)中的加速系数影响着粒子的个体认知和群体认知,而传统算法中的加速系数一般取常量。据研究发现,粒子的个体认识和群体认识分别主导着粒子的全局搜索能力和局部搜索能力,提高粒子个体认识可以有效增强算法的全局搜索能力,而提高粒子的群体认识可以有效增强算法的局部搜索能力。为进一步研究加速系数对粒子群算法的影响,本文在时变线性加速系数的基础上,提出了三种动态自适应非线性加速系数,并利用四个基准函数进行对比仿真实验。实验结果表明:非线性时变加速系数PSO的寻优效果较线性策略有一定的提高,且加速系数以反正切函数动态改变的PSO寻优效果最佳。 展开更多
关键词 粒子算法 加速系数 非线性
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一种基于非线性系统的动态感知系数的自适应粒子群优化算法 被引量:2
18
作者 郭振雄 陈玉叶 +4 位作者 肖可 何俊杰 刘畅 潘书万 陈松岩 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期704-710,共7页
在优化非线性复杂系统问题中,智能算法已成为一种重要手段.提出了一种基于动态感知系数的自适应粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法(self-tuning PSO,SPSO),将PSO算法的感知系数与神经网络算法结合,并于在线学习训练过程... 在优化非线性复杂系统问题中,智能算法已成为一种重要手段.提出了一种基于动态感知系数的自适应粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法(self-tuning PSO,SPSO),将PSO算法的感知系数与神经网络算法结合,并于在线学习训练过程中动态调整感知系数,改善了PSO算法的计算效率以及全局收敛效率.进一步将2个相互关联的神经网络——比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)神经网络及SPSO神经网络结合起来,使其能有效解决非线性控制模型的问题.为了验证该算法,引入了4个仿真例及2种PSO优化算法——传统PSO(conventional PSO,CPSO)和修正PSO(modified PSO,MPSO),来比较SPSO算法在解决控制问题中的非线性复杂系统的高效性,结果显示SPSO算法有较好的全局收敛性能、收敛速度以及较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 优化算法 自适应粒子优化 动态感知系数 比例积分微分 神经网络 自调节非线性系统
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电主轴恒定多应力加速退化试验优化设计 被引量:1
19
作者 王云艺 郭劲言 +3 位作者 王朝 孔令通 杨兆军 阿喜塔 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第3期187-193,共7页
为有效缩短电主轴加速退化试验周期,控制试验成本,并提高可靠性评估精度,提出了一种改进的多应力恒定加速退化试验优化设计方法。通过以试验费用为约束条件,采用A和D双优化准则建立优化模型,先运用粒子群算法构造试验方案备选集,后利用M... 为有效缩短电主轴加速退化试验周期,控制试验成本,并提高可靠性评估精度,提出了一种改进的多应力恒定加速退化试验优化设计方法。通过以试验费用为约束条件,采用A和D双优化准则建立优化模型,先运用粒子群算法构造试验方案备选集,后利用Monte Carlo仿真方法生成加速退化试验的仿真故障数据,最终经统计分析得到加速退化试验(accelerated degradation test,ADT)最优试验方案。通过得出某型号电主轴的优化设计结果与现有常见的优化方法类比分析试验,证明了本方法可有效降低试验时间,提升试验效率,降低试验成本,具备可靠性与有效性。 展开更多
关键词 电主轴 加速退化试验 优化设计 粒子算法 Monte Carlo仿真
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采用扰动加速因子的自适应粒子群优化算法 被引量:72
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作者 姜建国 田旻 +2 位作者 王向前 龙秀萍 李锦 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期74-80,共7页
针对粒子群算法容易陷入早熟收敛和搜索效率不高等问题,分析了几个现有的改进粒子群优化算法.在粒子对称分布有利于提高搜索结果的基础上,对粒子群优化算法进行了改进.改进后的算法可以在运行过程中的不同阶段自适应地以余弦函数的变化... 针对粒子群算法容易陷入早熟收敛和搜索效率不高等问题,分析了几个现有的改进粒子群优化算法.在粒子对称分布有利于提高搜索结果的基础上,对粒子群优化算法进行了改进.改进后的算法可以在运行过程中的不同阶段自适应地以余弦函数的变化方式调整惯性权重系数;在加速因子线性变化的基础上,基于一定的条件对加速因子进行扰动;并确定了相应条件参数的参数取值.通过几个经典的函数,对该算法进行了验证,并与相关文献中改进的粒子群优化算法进行了对比.结果表明,新算法不仅显著提高了收敛速度,而且能有效地改善早熟现象. 展开更多
关键词 粒子优化 加速因子 惯性权重系数
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