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采用动态种群策略的多目标粒子群优化算法
1
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 动态种群 粒子群优化 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
2
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 动态多群粒子群优化(dms-pso)
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基于粒子群优化算法的农业机器人控制策略研究 被引量：7
3
作者 王娜 吴延凯 许娜 《农机化研究》 北大核心 2025年第1期205-209,共5页
介绍了粒子群优化算法的概念,并由数学模型、边界约束和环境约束对农业机器人优化约束模型进行了分析,实现了对农业机器人的动态避障和路径规划。仿真实验表明:针对复杂的作业环境,农业机器人可以进行最优避障路径规划,且算法收敛速度较... 介绍了粒子群优化算法的概念,并由数学模型、边界约束和环境约束对农业机器人优化约束模型进行了分析,实现了对农业机器人的动态避障和路径规划。仿真实验表明:针对复杂的作业环境,农业机器人可以进行最优避障路径规划,且算法收敛速度较快,能够满足设计要求,证明系统具有一定的可行性。 展开更多
关键词 农业机器人 粒子群 优化约束模型 避障 路径规划
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快速综合学习粒子群优化算法 被引量：3
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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基于特征筛选和粒子群优化的花生生物量估算 被引量：2
5
作者 刘涛 杨奉源 +4 位作者 刘望 张寰 殷冬梅 张全国 焦有宙 《农业工程学报》 北大核心 2025年第1期238-247,共10页
为解决花生植株生物量估算精度低、破坏性大等问题,该研究提出一种无人机低空遥感技术结合高光谱特征筛选的花生生物量估算方法。通过无人机搭载高光谱成像仪,获取田块尺度多个花生品种的高光谱影像数据,首先对获取的影像进行拼接、辐... 为解决花生植株生物量估算精度低、破坏性大等问题,该研究提出一种无人机低空遥感技术结合高光谱特征筛选的花生生物量估算方法。通过无人机搭载高光谱成像仪,获取田块尺度多个花生品种的高光谱影像数据,首先对获取的影像进行拼接、辐射定标、大气校正等预处理,提取出地面采样点位置的光谱反射率,计算光谱反射率的一阶微分和植被指数,使用变量投影重要性(variable importance in projection,VIP)方法对光谱反射率、一阶微分和植被指数等三种数据进行特征筛选,利用筛选后的特征和地面实测数据构建支持向量机回归(support vector regression,SVR)、反向传播神经网络回归(back propagation neural network,BPNN)和随机森林回归(random forest regression,RFR)模型,并使用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行模型优化。结果表明:相比原始光谱反射率和植被指数,一阶微分光谱反射率与花生生物量具有较好的相关性;使用一阶微分光谱反射率与植被指数组合的RF回归模型精度最高(决定系数R^(2)为0.754,均方根误差RMSE为0.085 kg/m^(2)),使用粒子群优化后的PSO-RF模型可进一步提高模型精度(R^(2)为0.80,RMSE为0.076 kg/m^(2))。该研究为花生生物量精准估算提供了有效的方法,为智慧乡村建设中的精细化农田管理提供技术支持。 展开更多
关键词 花生 生物量 智慧乡村 特征筛选 机器学习 粒子群优化
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基于粒子群优化算法的东构造结滑坡清单建立与侵蚀速率估算 被引量：1
6
作者 耿豪鹏 徐子怡 +1 位作者 郭宇 张建 《水土保持学报》 北大核心 2025年第2期338-347,共10页
[目的]构建喜马拉雅东构造结地区大范围的多时相滑坡清单,量化滑坡侵蚀速率,揭示滑坡过程在该区域的地貌学意义。[方法]基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行遥感影像归一化植被指数(normalized difference vegetat... [目的]构建喜马拉雅东构造结地区大范围的多时相滑坡清单,量化滑坡侵蚀速率,揭示滑坡过程在该区域的地貌学意义。[方法]基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行遥感影像归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的变化检测,构建1987-2021年东构造结地区的多时相滑坡清单;根据滑坡面积-体积经验公式计算该区域的滑坡侵蚀速率;结合气候和地形等参数,探讨滑坡过程的诱发因素。[结果]研究区1987-2021年共识别滑坡1 323次,其中2017-2021年的滑坡数量最多,共389次;滑坡主要分布在雅鲁藏布江大拐弯附近的河谷两侧;研究区滑坡侵蚀速率为0~76.06 mm/a,平均值为0.44 mm/a,呈以雅鲁藏布江大拐弯段为中心向四周逐渐降低的变化趋势;滑坡侵蚀速率与地质尺度岩体的剥露速率及千年尺度流域平均侵蚀速率相近;研究区滑坡的发生与降雨过程和地震活动相关,主要发育在南向坡面上,并在海拔1 500~3 000 m和坡度35°~45°聚集。[结论]滑坡是东构造结地区的主导侵蚀过程;降雨受迎风坡效应的影响在南向坡面富集,驱动该坡向上滑坡的集中分布。降水促进河流下切,以陡化边坡的方式诱发滑坡。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 多时相滑坡清单 喜马拉雅东构造结 滑坡侵蚀速率 地貌演化
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基于改进多目标粒子群算法的码头结构传感器优化布置 被引量：1
7
作者 周鹏飞 张雍 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期243-251,共9页
为解决码头结构健康监测领域的传感器优化布置问题,提出了一种基于改进多目标粒子群(IMOPSO)的传感器优化布置算法。针对传统方法寻优效率低、优化目标单一,难以同时满足模态识别、损伤识别等复杂的健康监测需求的问题,构建了以损伤敏... 为解决码头结构健康监测领域的传感器优化布置问题,提出了一种基于改进多目标粒子群(IMOPSO)的传感器优化布置算法。针对传统方法寻优效率低、优化目标单一,难以同时满足模态识别、损伤识别等复杂的健康监测需求的问题,构建了以损伤敏感性和冗余性、损伤识别不适定性以及模态线性独立性的多目标优化函数;改进多目标粒子群算法获取Pareto解集,利用TOPSIS熵权法确定最优传感器布置方案。在某高桩码头试验表明:与有效独立法和有效独立-模态动能法相比,IMOPSO得到的布设方案测点分布更均匀,在灵敏度矩阵条件数、MAC最大非对角元、损伤冗余性指标分别优化了45%、90%、5%以上;多种工况下的损伤位置和程度识别准确率在不同噪声下平均提高5%和7%以上。 展开更多
关键词 码头结构健康监测 传感器优化布置 损伤识别 改进多目标粒子群(IMOPSO)
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粒子群算法与有限元融合驱动的薄壁复合材料构件支撑布局优化
8
作者 王福吉 何青松 +3 位作者 付饶 邓俊 林永权 马兴 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期40-47,共8页
薄壁复合材料构件的支撑布局设计是抑制其加工振动及变形的重要方法,但多数支撑布局的优化过程中只考虑单一的振动或变形,并且忽略了吸盘吸附对工件的影响,与实际工况有较大偏差。本文提出一种粒子群算法和有限元融合驱动的薄壁构件支... 薄壁复合材料构件的支撑布局设计是抑制其加工振动及变形的重要方法,但多数支撑布局的优化过程中只考虑单一的振动或变形,并且忽略了吸盘吸附对工件的影响,与实际工况有较大偏差。本文提出一种粒子群算法和有限元融合驱动的薄壁构件支撑布局优化方法,综合考虑了工件吸附变形、支撑后工件固有频率与刀具激励频率有效分离、额外辅助支撑等因素,能够在保证最大变形量满足要求的前提下实现支撑点数量及位置的优化。首先逐次在最大变形处增加支撑点直至满足变形要求,再在易产生共振的固有频率所对应振型的最大振幅处增加支撑点,直到满足频率要求,然后利用优化算法找到最小支撑点数量并进行最小支撑点数量下的支撑布局优化,最后开发了基于Abaqus和粒子群算法的支撑布局优化模块,进行了构件优化计算和试验验证。结果表明,该方法能够在保证频率及变形要求的前提下,有效减少支撑点数量。 展开更多
关键词 薄壁构件 支撑布局优化 有限元 粒子群算法 变形
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基于系统辨识和改进多目标粒子群算法的水泥原料配比优化
9
作者 秦红斌 陈龙 +1 位作者 唐红涛 张峰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1260-1270,共11页
为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对... 为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对其进行求解;然后,建立了以最小化原料成本和原料配比调整量为目标的原料配比多目标优化模型,将各项生料质量控制指标加入约束条件以保证解的可行性,并提出了改进多目标粒子群优化算法对模型进行求解。实验结果表明,相比于非支配排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)和人工配比,采用所提算法优化原料配比,不仅将各项生料质量控制指标较好地控制在目标范围内,还降低了原料成本。 展开更多
关键词 水泥原料配比 原料氧化物含量等效值 系统辨识 改进多目标粒子群优化算法
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基于粒子群优化后随机森林模型的管道内腐蚀风险预测
10
作者 肖雯雯 葛鹏莉 +6 位作者 胡广强 吕瑶 龙武 刘青山 郜双武 曲志豪 张雷 《腐蚀与防护》 北大核心 2025年第2期59-65,共7页
基于塔河油田历史失效数据,使用Pearson相关性分析和灰色关联度分析确定管道内腐蚀主控因素,并将其作为模型输入变量,腐蚀速率作为输出变量,建立随机森林(RF)腐蚀预测模型。为提高预测精度,使用粒子群优化(PSO)算法对RF模型的超参数进... 基于塔河油田历史失效数据,使用Pearson相关性分析和灰色关联度分析确定管道内腐蚀主控因素,并将其作为模型输入变量,腐蚀速率作为输出变量,建立随机森林(RF)腐蚀预测模型。为提高预测精度,使用粒子群优化(PSO)算法对RF模型的超参数进行优化。结果表明:塔河油田输油管道内腐蚀主控因素为CO_(2)分压、温度、Cl^(-)含量和H_(2)S分压;经PSO优化后RF模型的决定系数R~2为0.97,均方根误差为0.161,平均绝对误差为0.027,均优于其他3种模型。因此,PSO优化后RF模型能够准确预测管道的腐蚀速率,为油气田管道的腐蚀预警和防护提供依据和支持。 展开更多
关键词 CO_(2)-H_(2)S腐蚀 机器学习 随机森林(RF) 粒子群优化(PSO) 腐蚀速率
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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
11
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 自适应混合粒子群算法 动态矩阵 PH值 控制优化
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基于分数阶粒子群优化算法的水电机组一次调频参数辨识
12
作者 王炜 朱蕾 +5 位作者 许存华 张建新 彭辉 黄自万 邓云辉 袁晓辉 《水电能源科学》 北大核心 2025年第3期186-190,共5页
由于水电机组和调速器实际物理性质比较复杂,难以从理论上直接推导出其模型参数。为此,提出一种改进的分数阶粒子群优化算法,针对水轮机调速系统一次调频模式,首先根据实际设备的物理结构、运行机理分析建立了水电机组调速系统的调节器... 由于水电机组和调速器实际物理性质比较复杂,难以从理论上直接推导出其模型参数。为此,提出一种改进的分数阶粒子群优化算法,针对水轮机调速系统一次调频模式,首先根据实际设备的物理结构、运行机理分析建立了水电机组调速系统的调节器模型、随动装置模型及机组被控对象模型;然后应用小波阈值降噪法对水电机组一次调频试验数据进行预处理后,采用改进分数阶粒子群优化算法对各分块模型进行参数优化辨识;最后将各部分模型连成整体进行仿真校验。结果表明,改进分数阶粒子群优化算法在水电机组一次调频参数辨识中的精度提升效果明显。 展开更多
关键词 参数辨识 分数阶粒子群优化 一次调频 水轮机调节系统 仿真
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基于粒子群算法燃油齿轮泵多目标优化设计
13
作者 王建森 李文宣 +3 位作者 司国雷 陈君辉 杨广胜 魏列江 《机床与液压》 北大核心 2025年第8期150-155,共6页
针对某型航空燃油齿轮泵的性能需求指标,为了实现泵低流量脉动特性及轻量化设计要求,以瞬时几何流量脉动率和齿轮泵体积最小为优化目标,以齿数、模数、压力角、变位系数及齿宽为设计变量,并结合相应约束条件建立了齿轮泵优化设计模型,... 针对某型航空燃油齿轮泵的性能需求指标,为了实现泵低流量脉动特性及轻量化设计要求,以瞬时几何流量脉动率和齿轮泵体积最小为优化目标,以齿数、模数、压力角、变位系数及齿宽为设计变量,并结合相应约束条件建立了齿轮泵优化设计模型,利用粒子群多目标优化算法进行寻优计算;绘制了优化目标对应的Pareto曲线,从中选出了一组满足设计要求的齿轮参数。并利用计算流体力学方法对该参数下的齿轮泵内部流场参数分布及瞬时几何流量特性进行了模拟分析,验证了所提方案的可行性。最后,完成了样机的加工制造及性能测试。结果表明:泵的实际输出流量与理论流量的一致性好,验证了优化模型及设计方法的可行性,为后续燃油齿轮泵进一步改进定型奠定了基础。 展开更多
关键词 燃油齿轮泵 多目标优化 流量脉动率 齿轮泵体积 粒子群算法
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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法
14
作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于粒子群的四边形网格优化方法
15
作者 邓飞 杨少辉 +2 位作者 吕盼盼 罗开云 彭文 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第2期382-391,共10页
随着中国油气勘探不断深入发展,地质条件日趋复杂,谱元法作为地震勘探技术应用于油气勘探的需求逐渐迫切。正演模拟中,谱元法对四边形有限元网格的质量提出了较高的要求,如何针对复杂地质模型生成高质量的四边形网格模型,是谱元法顺利... 随着中国油气勘探不断深入发展,地质条件日趋复杂,谱元法作为地震勘探技术应用于油气勘探的需求逐渐迫切。正演模拟中,谱元法对四边形有限元网格的质量提出了较高的要求,如何针对复杂地质模型生成高质量的四边形网格模型,是谱元法顺利应用于地震勘探领域的重要技术问题。利用Frontal-Delaunay算法和Blossom-Quad算法分别对生成三角形网格和合并三角形生成四边形网格的过程进行优化,可间接生成较优的初始四边形网格模型,然而对于复杂地质模型,生成的初始四边形网格还存在拓扑错误、凹四边形等问题。为此需要研究一种对初始四边形网络进一步优化的二次优化算法,针对网格中的畸变结点,确定其解空间和优化损失函数,在解空间中初始化粒子群,通过迭代修正畸变结点的位置,实现四边形网格的整体优化。复杂地质模型的实验结果表明,二次优化算法可以完全消除初始四边形网格中存在的拓扑错误或退化四边形,且优化后四边形边长更加均匀,网格最短边长得到提升,可显著提高正演算法的效率,为谱元法在地震勘探技术中的进一步应用奠定了坚实的基础。 展开更多
关键词 地震勘探 四边形网格 谱元法 粒子群优化算法 正演模拟
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基于粒子群算法的零齿差内啮合机构优化
16
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 粒子群算法 优化设计 惯性权重 收缩因子
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改进粒子群的多无人机协同搜索路径优化 被引量：2
17
作者 赵迅 刘云平 +3 位作者 王炎 还红华 徐梁 吴士林 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第1期213-220,共8页
粒子群算法具有收敛速度快、结构简单、计算复杂度低等优点广泛应用于搜索领域,然而多无人机采用传统粒子群算法协同搜索时,由于算法具有随机性且群体内共享信息并未进行筛选,会出现搜索路径大量重复的现象,造成额外的资源消耗。针对此... 粒子群算法具有收敛速度快、结构简单、计算复杂度低等优点广泛应用于搜索领域,然而多无人机采用传统粒子群算法协同搜索时,由于算法具有随机性且群体内共享信息并未进行筛选,会出现搜索路径大量重复的现象,造成额外的资源消耗。针对此问题,提出一种改进粒子群的多无人机协同搜索算法。将传统粒子群算法应用于多无人机协同搜索,在此基础上利用蚁群算法对粒子群进行改进,通过蚁群算法对群体内共享的位置信息进行筛选,计算出信息素指引位置,然后将信息素指引位置用于无人机搜索过程中粒子群算法的迭代,从而减少无人机往复搜索的问题。仿真实验表明:该搜索算法可以有效降低搜索的重复路径,减少搜索的总路程。 展开更多
关键词 多无人机 粒子群算法 蚁群算法 协同搜索 路径优化
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基于改进粒子群优化和Stackelberg博弈的武器部署 被引量：1
18
作者 刘富樯 刘中阳 +3 位作者 周伦 皮阳军 蒲华燕 罗均 《自动化学报》 北大核心 2025年第5期1080-1091,共12页
为应对来袭目标的机动调整对防区防御能力的影响,针对性设计全新的部署优化模型和求解算法.首先,从战术层面出发,提出一种考虑攻防信息变化的新型武器部署模型,该模型能够动态调整部署策略以提高防御系统的整体效能;其次,设计基于混沌... 为应对来袭目标的机动调整对防区防御能力的影响,针对性设计全新的部署优化模型和求解算法.首先,从战术层面出发,提出一种考虑攻防信息变化的新型武器部署模型,该模型能够动态调整部署策略以提高防御系统的整体效能;其次,设计基于混沌映射机制和K均值聚类与重心法的算法初始化方案,以应对资源紧缺和充足两种情况,降低算法陷入局部最优的风险;然后,设计基于Metropolis准则的个体最优更新方法和基于Stackelberg博弈模型的全局最优更新方法用以指导种群的进化方向;最后,通过提供多规模场景仿真实验,验证了新模型和所提算法的有效性.对比实验结果表明新模型能够更准确地反映部署方案之间的差异,所提算法在求解质量与收敛性方面均有显著提高. 展开更多
关键词 武器部署 STACKELBERG 博弈 粒子群优化 K均值聚类 重心法
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基于粒子群算法的弹性水声通信网络拓扑优化
19
作者 林温敏 陈东升 +2 位作者 郝帅峰 童峰 陶毅 《厦门大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期660-668,共9页
[目的]为应对水声网络因信道传输条件差、时延长、能量严重受限,易出现网络节点通联质量不平衡、节点异常失效等问题导致的网络弹性差,对提高水声网络,特别是含汇聚节点网络的弹性问题进行研究.[方法]在浅海水声信道多径传输条件及复杂... [目的]为应对水声网络因信道传输条件差、时延长、能量严重受限,易出现网络节点通联质量不平衡、节点异常失效等问题导致的网络弹性差,对提高水声网络,特别是含汇聚节点网络的弹性问题进行研究.[方法]在浅海水声信道多径传输条件及复杂海洋环境节点异常失效的情况下,本文以提升网络弹性作为目的,从网络拓扑结构优化的角度,提出了一种基于粒子群的弹性水声网络拓扑优化算法.该算法以网络的覆盖率和连通率为约束条件,综合考虑包括网络弹性指标在内的多项网络性能指标,旨在通过拓扑优化提升水声网络性能的同时保证网络弹性.[结果]仿真实验结果表明,网络拓扑结构经所提算法优化后,网络通信投递率有所提升,在节点随机异常失效的情况下,其网络仍能保持覆盖率和连通率优于其他部署算法.[结论]本文模型和算法部署的水声网络具有很好的网络弹性,能有效应对海洋环境下网络节点随机失效的问题. 展开更多
关键词 水声网络 网络弹性 汇聚节点 拓扑优化 粒子群
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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
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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 粒子群优化 进化算法 线性认知系数 随机扰动
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