基于双向并行灾变粒子群优化算法的城市环路交通协调控制系统 被引量：5

1

作者 马昌喜 钱勇生 王春雷 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第11期2640-2642,共3页

根据我国部分城市道路网包含多条环路的特点,设计了一种双向并行灾变粒子群优化算法的城市环路交通协调控制系统。该系统以路网中的闭合环路作为控制子区,采用三层递阶分布式结构和双向并行灾变粒子群优化,分阶段优化控制周期、相位差... 根据我国部分城市道路网包含多条环路的特点,设计了一种双向并行灾变粒子群优化算法的城市环路交通协调控制系统。该系统以路网中的闭合环路作为控制子区,采用三层递阶分布式结构和双向并行灾变粒子群优化,分阶段优化控制周期、相位差和绿信比,并对不同闭合环路进行协调控制形成预选方案。通过系统设定的面控率进行判断、选择,最终确定信号控制方案。示例验证结果表明该控制系统能有效减少区域车辆总延误,减少停车次数。 展开更多

关键词 城市环路交通控制 三层递阶分布式结构 双向并行灾变粒子群优化 面控率

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基于双向并行灾变粒子群算法的区域交通控制 被引量：5

2

作者 王春雷 钱勇生 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第34期229-232,共4页

针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,引入灾变模型,采用双向并行策略,提出一种双向并行灾变粒子群优化算法(BPC-PSO),并将其成功应用于城市区域交通控制信号参数配时优化。仿真结果表明:双向并行灾变粒子群算法... 针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,引入灾变模型,采用双向并行策略,提出一种双向并行灾变粒子群优化算法(BPC-PSO),并将其成功应用于城市区域交通控制信号参数配时优化。仿真结果表明:双向并行灾变粒子群算法相对于基本粒子群算法大大提高了寻找全局最优解的能力,使车辆平均延误和平均停车率都比基本粒子群算法有明显地降低。 展开更多

关键词 双向并行灾变粒子群优化算法 城市区域交通控制 尖点灾变模型 信号优化配时 PI值

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并行自适应粒子群算法在电力系统无功优化中的应用 被引量：45

3

作者 刘世成 张建华 刘宗岐 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期108-112,共5页

针对传统粒子群优化算法"早熟"与后期收敛速度慢的缺点,提出了一种基于并行自适应粒子群优化算法的电力系统无功优化方法。该方法首先将初始种群随机划分成N个子群,然后分别在各子群中以所提方法寻优,从而实现了算法的并行计... 针对传统粒子群优化算法"早熟"与后期收敛速度慢的缺点,提出了一种基于并行自适应粒子群优化算法的电力系统无功优化方法。该方法首先将初始种群随机划分成N个子群,然后分别在各子群中以所提方法寻优,从而实现了算法的并行计算。为避免各子群陷入局部最优解,采用二值交叉算子使各子群间的信息共享并更新相关粒子位置,保证了算法的全局搜索能力并维持了种群的多样性。同时,各子群寻优过程中,根据利己、利他及自主3个方向对当前搜索方向自适应更新,提高了算法的收敛速度。将所提出算法在IEEE 30节点系统上进行了仿真验证,结果证明了并行自适应粒子群算法用于无功优化的可行性和有效性。 展开更多

关键词 无功优化 并行自适应粒子群算法 电力系统 搜索方向

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灾变粒子群优化算法及其在交通控制中的应用 被引量：16

4

作者 董超俊 刘智勇 邱祖廉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第29期19-23,共5页

城市交通系统是一个随机性很强的、复杂的巨型系统。为了获得良好的通行效率,必须对城市区域交通协调控制信号进行整体优化,但是到目前为止还没有一个能较好完成此项任务的、实用的实时智能优化方法。在粒子群优化算法中引入灾变策略和... 城市交通系统是一个随机性很强的、复杂的巨型系统。为了获得良好的通行效率,必须对城市区域交通协调控制信号进行整体优化,但是到目前为止还没有一个能较好完成此项任务的、实用的实时智能优化方法。在粒子群优化算法中引入灾变策略和模型,开发了灾变粒子群优化算法,解决了基本粒子群算法易陷入局部极小点的缺陷,并将其应用于城市区域交通协调控制信号配时优化。仿真结果表明:与基本粒子群算法(在陷入局部极小点时)、固定周期法和遗传算法等配时方法相比,采用所开发的灾变粒子群优化算法对区域交通协调控制信号进行智能优化配时,被控区域的车辆平均延误可以分别平均减少25.2%、41%和11.5%,并可以大大提高路口的通行效率。开发的灾变粒子群优化算法也可以应用于其他许多对象的优化。 展开更多

关键词 灾变粒子群优化算法 尖点灾变模型 稳定性 城市交通控制 车辆延误 信号配时

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基于CUDA的并行粒子群优化算法的设计与实现 被引量：17

5

作者 蔡勇 李光耀 王琥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第8期2415-2418,共4页

针对处理大量数据和求解大规模复杂问题时粒子群优化(PSO)算法计算时间过长的问题,进行了在显卡(GPU)上实现细粒度并行粒子群算法的研究。通过对传统PSO算法的分析,结合目前被广泛使用的基于GPU的并行计算技术,设计实现了一种并行PSO方... 针对处理大量数据和求解大规模复杂问题时粒子群优化(PSO)算法计算时间过长的问题,进行了在显卡(GPU)上实现细粒度并行粒子群算法的研究。通过对传统PSO算法的分析,结合目前被广泛使用的基于GPU的并行计算技术,设计实现了一种并行PSO方法。本方法的执行基于统一计算架构(CUDA),使用大量的GPU线程并行处理各个粒子的搜索过程来加速整个粒子群的收敛速度。程序充分使用CUDA自带的各种数学计算库,从而保证了程序的稳定性和易写性。通过对多个基准优化测试函数的求解证明,相对于基于CPU的串行计算方法,在求解收敛性一致的前提下,基于CUDA架构的并行PSO求解方法可以取得高达90倍的计算加速比。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 并行计算 GPU 统一计算设备架构

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基于并行协同粒子群优化算法和PC集群的无功优化 被引量：13

6

作者 李英 江全元 +2 位作者 L.JIANG Q. H. WU 曹一家 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第19期42-47,80,共7页

针对大规模电力系统无功优化高维度、非线性、不连续的问题,提出一种并行协同粒子群优化算法。该算法基于消息传递接口技术,采用二级并行的方案求解无功优化问题。第1级并行是通过控制变量分组,将原优化问题分解成几个相互关联的子优化... 针对大规模电力系统无功优化高维度、非线性、不连续的问题,提出一种并行协同粒子群优化算法。该算法基于消息传递接口技术,采用二级并行的方案求解无功优化问题。第1级并行是通过控制变量分组,将原优化问题分解成几个相互关联的子优化问题,每一个子优化问题对应一个子粒子群,各子粒子群相互协同,共同求取最优解。第2级并行是指用粒子群优化算法求解子优化问题时使用多个进程并行求解,进程间采用对等模式分配计算任务,提高了优化效率。此外,为了增强粒子群优化算法的全局寻优能力,在优化过程中对其参数进行了动态调整。通过在PC集群上对IEEE118节点系统和IEEE300节点系统进行仿真计算,验证了该算法能取得较好的优化结果,具有较高的加速比和可扩展性,能满足大规模电力系统无功优化的需要。 展开更多

关键词 无功优化调度 并行计算 消息传递接口 协同进化 粒子群优化算法 PC集群

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改进并行粒子群算法用于冷却水系统节能优化 被引量：10

7

作者 于军琪 高之坤 +2 位作者 赵安军 周敏 虎群 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期421-431,共11页

针对冷却水系统优化问题提出一种改进并行粒子群(IPPSO)算法,以系统能耗最小为优化目标,以系统中各设备的运行参数为优化变量进行求解.在该算法中,采用随机和混沌序列机制分别对两个种群的粒子进行初始化,使两种群在产生初期便具有不同... 针对冷却水系统优化问题提出一种改进并行粒子群(IPPSO)算法,以系统能耗最小为优化目标,以系统中各设备的运行参数为优化变量进行求解.在该算法中,采用随机和混沌序列机制分别对两个种群的粒子进行初始化,使两种群在产生初期便具有不同特征;并根据两种群特点,采用不同惯性权重改进策略,提高算法搜索能力;同时利用一种新迁移算子对种群间个体进行交换,增强粒子多样性,使种群向更高层次进化;此外,考虑到系统设备运行数量为整数且受到系统设计总台数的限制,引入穷举法机制对系统中设备部分运行参数进行求解,减少最优解验证工作量,缩短优化时间.最后对某实际冷却水系统进行了详细测试,结果表明,使用IPPSO算法对设备运行参数优化后,冷却水系统总能耗降低12.49%,具有较好的节能效果.同时相比于其他算法,IPPSO能得到更好的优化策略,且在收敛性、计算复杂度和鲁棒性方面具有优势. 展开更多

关键词 冷却水系统 运行参数 改进并行粒子群算法 节能优化 性能分析

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具有量子行为粒子群优化算法的并行化研究 被引量：6

8

作者 王小根 奚茂龙 须文波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第11期45-48,共4页

在研究了具有量子行为粒子群算法的基础上,受遗传算法并行化的启发,对具有量子行为的粒子群算法提出并实现了新的并行化策略。针对通信时间过长的问题,提出了改进方法。最后通过benchmark测试函数,将并行化量子粒子优化算法和二进制遗... 在研究了具有量子行为粒子群算法的基础上,受遗传算法并行化的启发,对具有量子行为的粒子群算法提出并实现了新的并行化策略。针对通信时间过长的问题,提出了改进方法。最后通过benchmark测试函数,将并行化量子粒子优化算法和二进制遗传算法、十进制遗传算法、粒子群优化算法的并行化方法进行了仿真比较,并对结果进行了分析。 展开更多

关键词 并行 粒子群优化算法 量子化

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基于最优值临近搜索的灾变粒子群算法在无功优化中的应用 被引量：2

9

作者 朱鹰屏 蔡泽祥 +2 位作者 张勇军 杨银国 宋永超 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第18期110-115,共6页

粒子群算法在电力系统无功优化中容易出现局部收敛和早熟的现象,对传统粒子群算法进行了改进。改进算法对当前全局最优粒子进行临近搜索(NSGOP-PSO),加快了粒子群的搜索速度和搜索精度。并加入了仿生进化算法中的灾变算法(NSGOP-CPSO),... 粒子群算法在电力系统无功优化中容易出现局部收敛和早熟的现象,对传统粒子群算法进行了改进。改进算法对当前全局最优粒子进行临近搜索(NSGOP-PSO),加快了粒子群的搜索速度和搜索精度。并加入了仿生进化算法中的灾变算法(NSGOP-CPSO),按一定规律对群体全部粒子或部分粒子施行灾变,用于解决粒子群算法中的不收敛和早熟现象的问题。对该算法的作用原理进行了细致的分析和说明,并以IEEE-30节点系统的仿真图形及统计数据说明了该改进粒子群算法是有效的。 展开更多

关键词 无功功率优化 粒子群算法 临近搜索 灾变 作用原理

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具有粒子群特征的优化并行蚁群算法 被引量：8

10

作者 孙琦 王东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第24期208-210,共3页

针对蚁群算法在实际应用中存在的计算时间较长、容易陷入局部最优等问题,提出一种新的具有粒子群特征的优化并行蚁群算法,并将该算法与其他相关算法相结合,共同用于物流联盟车辆调度实例中。实验结果表明,该算法在减少计算时间以及避免... 针对蚁群算法在实际应用中存在的计算时间较长、容易陷入局部最优等问题,提出一种新的具有粒子群特征的优化并行蚁群算法,并将该算法与其他相关算法相结合,共同用于物流联盟车辆调度实例中。实验结果表明,该算法在减少计算时间以及避免早熟现象等方面具有较高的性能。 展开更多

关键词 蚁群算法 粒子群优化算法 并行算法 物流联盟

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基于分层并行灾变粒子群算法的交通控制 被引量：2

11

作者 孙有信 钱勇生 +1 位作者 王春雷 汪海龙 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第6期1497-1500,共4页

提出了分层并行策略结合灾变模型的混合粒子群算法——分层并行灾变粒子群算法(HPCPSO),它能提高算法的收敛性和稳定性。同时通过对交叉口交通情况的研究,把车辆延误、车辆停车数和能源消耗都纳入性能指标值,建立了区域交通协调控制优... 提出了分层并行策略结合灾变模型的混合粒子群算法——分层并行灾变粒子群算法(HPCPSO),它能提高算法的收敛性和稳定性。同时通过对交叉口交通情况的研究,把车辆延误、车辆停车数和能源消耗都纳入性能指标值,建立了区域交通协调控制优化模型。在此模型的基础上,应用分层并行灾变粒子群算法实现了交通信号优化控制及验证算法。仿真结果表明,分层并行灾变粒子群算法相对于基本粒子群算法提高了寻找全局最优解的能力,能够有效实现交通信号优化控制。 展开更多

关键词 区域交通控制 粒子群优化算法 分层并行 尖点灾变模型 车辆延误

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基于并行免疫粒子群算法的限流措施优化 被引量：3

12

作者 张思 黄民翔 陈丽莉 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期15-19,56,共6页

针对电力系统限流措施优化问题不连续、非线性的特点,提出一种并行免疫粒子群算法。该算法将免疫算法的自我调节机制引入粒子群算法,采用基于粒子相似度的选择机制,保证优化过程中粒子的多样性。根据粒子编码的特点引入疫苗接种概念,有... 针对电力系统限流措施优化问题不连续、非线性的特点,提出一种并行免疫粒子群算法。该算法将免疫算法的自我调节机制引入粒子群算法,采用基于粒子相似度的选择机制,保证优化过程中粒子的多样性。根据粒子编码的特点引入疫苗接种概念,有效减少了粒子最优片段丢失的概率,保证算法的收敛精度和收敛速度。并在Matlab并行计算平台上实现免疫粒子群算法的并行化。算例表明该算法具有较强的全局优化能力和收敛稳定性,且计算时间短,有较强的实用意义。 展开更多

关键词 电力系统 限流措施 优化 免疫算法 粒子群算法 免疫粒子群算法 并行计算

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并行自适应免疫量子粒子群优化算法 被引量：4

13

作者 李红婵 朱颢东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期221-223,共3页

为克服粒子群优化算法早熟收敛及粒子在进化过程中缺乏方向指导的问题,采用量子技术及免疫机制,提出一种自适应免疫量子粒子群优化算法。针对其计算量大、耗时长的缺点,结合已有的并行计算技术,构造该算法的并行计算方法。仿真实验结果... 为克服粒子群优化算法早熟收敛及粒子在进化过程中缺乏方向指导的问题,采用量子技术及免疫机制,提出一种自适应免疫量子粒子群优化算法。针对其计算量大、耗时长的缺点,结合已有的并行计算技术,构造该算法的并行计算方法。仿真实验结果表明,该并行算法在搜索能力和运行时间方面具有较好的性能。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 量子技术 免疫机制 并行计算

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基于GPU并行粒子群优化的超声弹性实时成像算法 被引量：1

14

作者 杨先凤 李映洁 +1 位作者 赖俊良 彭博 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期220-225,230,共7页

为提高超声弹性成像的质量同时满足实时成像的要求,以图形处理器(GPU)为计算平台,提出一种超声弹性实时成像算法。通过描述粒子群优化估计每一个待估计点位移的过程,对该算法进行GPU并行实现,并与传统互相关算法的实验数据进行对比。仿... 为提高超声弹性成像的质量同时满足实时成像的要求,以图形处理器(GPU)为计算平台,提出一种超声弹性实时成像算法。通过描述粒子群优化估计每一个待估计点位移的过程,对该算法进行GPU并行实现,并与传统互相关算法的实验数据进行对比。仿真结果显示,该算法比传统的互相关算法能更准确地估计组织的运动情况,使得到的弹性图具有较高的质量,同时其GPU并行实现可有效提高计算速度,满足实时超声弹性成像的要求。 展开更多

关键词 弹性成像 互相关函数 群智能算法 粒子群优化 并行计算 图形处理单元 统一计算设备架构

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带组织的粒子群优化同步并行算法 被引量：2

15

作者 许永峰 张书玲 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第10期245-246,278,共3页

提出带组织的粒子群优化同步并行算法。粒子群优化算法是一种基于群体智能的演化算法,具有良好的优化性能。但由于群体的迅速收敛和多样性低,导致算法早熟收敛。带组织的粒子群优化同步并行算法虽然克服了早熟收敛问题,但无形中却增加... 提出带组织的粒子群优化同步并行算法。粒子群优化算法是一种基于群体智能的演化算法,具有良好的优化性能。但由于群体的迅速收敛和多样性低,导致算法早熟收敛。带组织的粒子群优化同步并行算法虽然克服了早熟收敛问题,但无形中却增加了计算时间。结合已有的并行计算技术,构造出了该方法的同步并行计算算法,仿真试验证明并行算法具有更快的收敛速度。 展开更多

关键词 粒子群优化 演化算法 并行计算

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基于自适应线程束的GPU并行粒子群优化算法 被引量：2

16

作者 张硕 何发智 +1 位作者 周毅 鄢小虎 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期3274-3279,共6页

基于统一计算设备架构(CUDA)对图形处理器(GPU)下的并行粒子群优化(PSO)算法作改进研究。根据CUDA的硬件体系结构特点,可知Block是串行执行的,线程束(Warp)才是流多处理器(SM)调度和执行的基本单位。为了充分利用Block中线程的并行性,... 基于统一计算设备架构(CUDA)对图形处理器(GPU)下的并行粒子群优化(PSO)算法作改进研究。根据CUDA的硬件体系结构特点,可知Block是串行执行的,线程束(Warp)才是流多处理器(SM)调度和执行的基本单位。为了充分利用Block中线程的并行性,提出基于自适应线程束的GPU并行PSO算法:将粒子的维度和线程相对应;利用GPU的Warp级并行,根据维度的不同自适应地将每个粒子与一个或多个Warp相对应;自适应地将一个或多个粒子与每个Block相对应。与已有的粗粒度并行方法(将每个粒子和线程相对应)以及细粒度并行方法(将每个粒子和Block相对应)进行了对比分析,实验结果表明,所提出的并行方法相对前两种并行方法,CPU加速比最多提高了40。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 并行计算 图形处理器 统一计算设备架构 自适应线程束

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基于并行结构的多种群粒子群优化算法 被引量：12

17

作者 张天佳 杨永胜 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第9期119-121,共3页

针对粒子群优化(PSO)算法中存在的多样性差、易早熟收敛和鲁棒性不强等缺点,提出一种基于并行结构的多种群PSO算法。并行多种群算法在基本粒子群算法的基础上,增加了分别能加速和减缓粒子移动的两种更新公式,既改善了粒子群算法种群多... 针对粒子群优化(PSO)算法中存在的多样性差、易早熟收敛和鲁棒性不强等缺点,提出一种基于并行结构的多种群PSO算法。并行多种群算法在基本粒子群算法的基础上,增加了分别能加速和减缓粒子移动的两种更新公式,既改善了粒子群算法种群多样性差的缺陷,又能保证算法的计算精度。采用十种典型的标准测试函数对提出的算法进行了仿真实验。测试结果表明:与基本粒子群优化算法相比,并行多种群粒子群算法收敛速度更快,运算时间更短。 展开更多

关键词 粒子群优化(PSO)算法 群体智能 并行结构 标准测试函数

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粗粒度并行自适应混合粒子群算法及其在梯级水库群优化调度中的应用 被引量：4

18

作者 王森 马志鹏 +1 位作者 李善综 熊静 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2017年第7期149-154,共6页

为了充分利用现今普及的多核配置计算机,提高大规模梯级水库群优化调度问题的求解效率,提出了梯级水库群优化调度的粗粒度并行自适应混合粒子群算法。该方法以自适应混合粒子群算法为求解基础,采用粗粒度并行设计模式,利用Fork/Join多... 为了充分利用现今普及的多核配置计算机,提高大规模梯级水库群优化调度问题的求解效率,提出了梯级水库群优化调度的粗粒度并行自适应混合粒子群算法。该方法以自适应混合粒子群算法为求解基础,采用粗粒度并行设计模式,利用Fork/Join多核并行框架的分治策略,将其初始种群递归划分为多个子种群,平均分配到不同的内核逻辑线程中实现并行计算,并在各子种群优化结束后,合并优化结果集从而输出全局最优解。以澜沧江下游梯级水库群发电优化调度为例,利用该方法进行计算。结果表明,该方法能充分发挥多核配置的计算性能,在4核环境下最大加速比达到3.97,缩短计算耗时1 787.2 s,计算效率显著提高,为我国不断扩张的大规模梯级水库群优化调度提供了一种切实可行的高效求解途径。 展开更多

关键词 梯级水库群 优化调度 粗粒度 多核并行 Fork/Join 粒子群算法

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基于并行粒子群算法的跨流域调水优化模型研究 被引量：2

19

作者 杨斌斌 孙万光 《中国农村水利水电》 北大核心 2015年第3期10-13,共4页

根据跨流域调水工程供水需求和经济成本关系,构建了以减小供水成本为目标的供水优化调度模型,并借鉴了并行遗传算法的模式,设计了粗粒度并行粒子群算法,更加高效地求解此类高维、多约束、非线性问题。通过在多核计算机的实例运算,证明... 根据跨流域调水工程供水需求和经济成本关系,构建了以减小供水成本为目标的供水优化调度模型,并借鉴了并行遗传算法的模式,设计了粗粒度并行粒子群算法,更加高效地求解此类高维、多约束、非线性问题。通过在多核计算机的实例运算,证明了并行算法相比一般算法具有计算速度快、精度高的优点,并行算法是求解跨流域调水优化问题的有效方法。 展开更多

关键词 跨流域调水 优化调度 粒子群算法 粗粒度并行算法

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分数阶磁耦合谐振双向无线电能传输系统参数优化

20

作者 李若琼 翁源 李欣 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第1期141-151,共11页

磁耦合谐振双向无线电能传输(BD-WPT)系统的参数多,导致系统影响程度不一致和参数配置困难,为此结合灰色关联度分析(GRA)和多目标粒子群优化(MOPSO)算法提出分数阶磁耦合谐振BD-WPT系统多目标参数优化方法.在分析系统传输特性和线圈参... 磁耦合谐振双向无线电能传输(BD-WPT)系统的参数多,导致系统影响程度不一致和参数配置困难,为此结合灰色关联度分析(GRA)和多目标粒子群优化(MOPSO)算法提出分数阶磁耦合谐振BD-WPT系统多目标参数优化方法.在分析系统传输特性和线圈参数解析式的基础上,采用GRA进行系统各个参数的影响评估,确定了5个核心参数.为了提高系统传输效率和线圈功率密度,采用MOPSO算法优化系统参数,结果表明通过GRA有选择性地优化核心参数,可使算法输出的解集优于未采用GRA的解集.结合电动汽车实际需求,选取最优解用于BD-WPT系统的设计参考.仿真结果显示,相校于国标参数对称系统,BD-WPT系数的传输效率提高了4.5个百分点,线圈功率密度提高了0.42 kW/m^(2). 展开更多

关键词 双向无线电能传输(BD-WPT) 磁耦合谐振 灰色关联度分析(GRA) 多目标优化 多目标粒子群优化(MOPSO)算法

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