检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于多粒子群协同的动态多目标优化算法及应用被引量：21: 1; 作者胡成玉姚宏颜雪松《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1313-1323,共11页; 在现实生活中大多数多目标优化问题都随时间变化,这就要求优化算法在时间约束内快速找到动态变化Pareto最优解或Pareto边界.基于此,提出一种基于多种群协同的动态多目标粒子群改进算法,旨在利用多种群竞争和协作两种模式互相配合,从而... 展开更多; 关键词多粒子群协同动态多目标优化问题动态系统 PID控制柯西变异; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多粒子群协同的城轨列车速度曲线多目标优化被引量：17: 2; 作者徐凯杨飞凤 +1 位作者涂永超吴仕勋《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期95-102,共8页; 在满足安全原则和各类约束条件下,为实现城市轨道交通列车运行能耗低、行驶时间短和停车精度高三个目标,建立了列车运行控制模型。在Pareto原理基础上,考虑列车运行中的各类工况序列,提出一种协同进化的多目标混沌粒子群算法(CMOCPSO),... 展开更多; 关键词城轨列车多种工况序列多目标多粒子群协同速度曲线; 在线阅读下载PDF 职称材料

多粒子群协同优化算法的配电网网架规划被引量：1: 3; 作者李林李燕青温秀峰《继电器》 CSCD 北大核心 2007年第S1期409-412,共4页; 配电网网架规划是一个复杂的大规模组合优化问题。针对PSO易早熟、收敛慢的缺陷,本文提出一种基于粒子群算法的多粒子协同优化算法来求解配电网网架规划问题,以达到线路的规划年综合费用最小为目标函数。由于该算法在操作过程中不可避... 展开更多; 关键词配电网网架优化规划多粒子群协同优化算法辐射网; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于时序行为的流过程协同重构算法被引量：1: 4; 作者黄黎谭文安许小媛《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第5期897-903,共7页; 过程流数据具有实时性、连续性和时序性等特征,使得传统过程挖掘算法难以发现隐含信息和演化过程。针对流过程模型的动态演化和重构要求,提出了一种基于时序行为分析的自适应混合启发式协同优化算法。首先定义演化流过程模型,基于日志... 展开更多; 关键词过程挖掘多粒子群协同启发式挖掘时序行为高斯变异; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法被引量：3: 5; 作者刘仁云于繁华 +3 位作者张晓丽赵东孙秋成杨宏《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期303-308,共6页; 针对结构损伤识别问题,提出一种基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法.该算法利用极端学习机为损伤参数指标与每一阶频率建立非线性函数表达式,先将结构的每一阶实际测量频率与函数表达式相减,再把形成的每个表达式作为优化目标,... 展开更多; 关键词多目标优化极端学习机灰色多粒子群协同结构损伤识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进MPSCO算法的框架结构损伤检测研究被引量：4: 6; 作者巫文君董利强 +1 位作者任晖姜绍飞《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2017年第2期108-116,共9页; 针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优及多粒子群协同优化算法(MPSCO)仍存在的不足,提出了一种改进的多粒子群协同优化算法,并将其与Newmark常平均加速度法、假设检验相结合,研发出一种适用于框架结构的损伤检测策略。首先,针对结构损... 展开更多; 关键词损伤检测多粒子群协同优化 NEWMARK法假设检验; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多粒子群协同的动态多目标优化算法及应用被引量：21: 1; 作者胡成玉姚宏颜雪松; 机构中国地质大学计算机学院; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1313-1323,共11页; 基金国家自然科学基金项目(61272470) 湖北省自然科学基金项目(2012FFB6406) 中央高校特色团队基金项目(CUGL100230); 文摘在现实生活中大多数多目标优化问题都随时间变化,这就要求优化算法在时间约束内快速找到动态变化Pareto最优解或Pareto边界.基于此,提出一种基于多种群协同的动态多目标粒子群改进算法,旨在利用多种群竞争和协作两种模式互相配合,从而达到快速高效求解动态多目标优化问题的目的,多种群竞争模式主要任务是对解空间进行"勘探"搜索,当竞争失效后,自适应切换到协作模式对解空间进行"开采"搜索.通过对多种群协同搜索概率分析,证明多种群相比单种群具有更高的搜索效率,通过对3类动态多目标测试函数仿真,验证了改进算法的有效性;最后将该方法应用于动态系统PID控制器的参数整定上,得到了较优的控制参数,取得满意的控制效果.; 关键词多粒子群协同动态多目标优化问题动态系统 PID控制柯西变异; Keywords multiple swarm co-evolutionary~ dynamic multi-objective optimization problems dynamicsystem PID controller cauchy mutation; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多粒子群协同的城轨列车速度曲线多目标优化被引量：17: 2; 作者徐凯杨飞凤涂永超吴仕勋; 机构重庆交通大学信息科学与工程学院重庆市公共交通运营大数据工程技术研究中心; 出处《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期95-102,共8页; 基金重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202000703) 重庆市研究生教育教学改革重点项目(yjg172004)。; 文摘在满足安全原则和各类约束条件下,为实现城市轨道交通列车运行能耗低、行驶时间短和停车精度高三个目标,建立了列车运行控制模型。在Pareto原理基础上,考虑列车运行中的各类工况序列,提出一种协同进化的多目标混沌粒子群算法(CMOCPSO),用于优化列车的自动驾驶速度曲线。此算法框架结构分为上下两层,其中基础群位于下层,以目标引导法实现全局搜索,在尽可能发掘边沿解的条件下让解分布更为均匀;精英群则位于上层,将其加以扰动后实现局部精细搜索。此外,为了改良算法的各项性能指标,进一步引入双外部档案来实现上下层的双向交互,在恰当的通信周期参数下,构成一个多方协同的高效寻优粒子群体。通过仿真试验验证表明:相比于多目标粒子群MOPSO算法,所提算法在多样性及收敛性上均具有明显的优势。为获取多种工况下优质的列车自动驾驶曲线,采用模糊隶属度法对Pareto前沿解集进行了筛选。; 关键词城轨列车多种工况序列多目标多粒子群协同速度曲线; Keywords urban rail train multiple working conditions multi-objective multiple particle swarms co-evolution speed profile; 分类号 U284 [交通运输工程—交通信息工程及控制]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多粒子群协同优化算法的配电网网架规划被引量：1: 3; 作者李林李燕青温秀峰; 机构华北电力大学电气工程学院; 出处《继电器》 CSCD 北大核心 2007年第S1期409-412,共4页; 文摘配电网网架规划是一个复杂的大规模组合优化问题。针对PSO易早熟、收敛慢的缺陷,本文提出一种基于粒子群算法的多粒子协同优化算法来求解配电网网架规划问题,以达到线路的规划年综合费用最小为目标函数。由于该算法在操作过程中不可避免产生不可行解,本文提出了一种将不可行解修复成满足辐射型要求的可行解的方法。该算法在求解配电网网架优化问题时,编码容易且能方便处理网络辐射性问题,求解效率高、速度快。最后,通过算例证明该方法的可行性和有效性。; 关键词配电网网架优化规划多粒子群协同优化算法辐射网; Keywords distribution network structure optimization planning particle swarms cooperative optimization algorithm radial network; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于时序行为的流过程协同重构算法被引量：1: 4; 作者黄黎谭文安许小媛; 机构南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏开放大学信息与机电工程学院; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第5期897-903,共7页; 基金国家自然科学基金(61672022) 江苏省高校自然科学研究面上项目(15KJB520005 14KJD520001); 文摘过程流数据具有实时性、连续性和时序性等特征,使得传统过程挖掘算法难以发现隐含信息和演化过程。针对流过程模型的动态演化和重构要求,提出了一种基于时序行为分析的自适应混合启发式协同优化算法。首先定义演化流过程模型,基于日志活动间的隐含依赖关系改进过程逻辑的启发式挖掘规则,然后定义基于时序行为的老化因子,并引入高斯变异的多种群协作的自适应策略,改进粒子群优化算法的全局和局部精确寻优能力,实现优化和重构过程模型。该算法在四个典型测试函数上进行了对比实验,结果表明该算法在流过程挖掘中具有更好的收敛性和稳定性。; 关键词过程挖掘多粒子群协同启发式挖掘时序行为高斯变异; Keywords process mining multiple particle swarm cooperation heuristic miner time series behav-ior Gauss mutation; 分类号 TP311.52 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法被引量：3: 5; 作者刘仁云于繁华张晓丽赵东孙秋成杨宏; 机构长春师范大学数学学院长春师范大学计算机科学与技术学院吉林大学汽车工程学院; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期303-308,共6页; 基金吉林省自然科学基金(批准号:201215149) 吉林省教育厅项目(批准号:吉教科合字[2014]第17号吉教科合[2013]第243号); 文摘针对结构损伤识别问题,提出一种基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法.该算法利用极端学习机为损伤参数指标与每一阶频率建立非线性函数表达式,先将结构的每一阶实际测量频率与函数表达式相减,再把形成的每个表达式作为优化目标,进而得到结构损伤识别的高维多目标优化模型.为提高模型的求解精度,提出了灰色多粒子群协同的多目标优化算法.实验结果表明,该方法能较好地处理结构损伤识别问题.; 关键词多目标优化极端学习机灰色多粒子群协同结构损伤识别; Keywords multi-objective optimization extreme learning machine grey multi particle swarms co-evolutionary structural damage identification; 分类号 TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进MPSCO算法的框架结构损伤检测研究被引量：4: 6; 作者巫文君董利强任晖姜绍飞; 机构福州大学土木工程学院; 出处《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2017年第2期108-116,共9页; 基金国家"十二五"科技支撑计划(2015BAK14B02-06)~~; 文摘针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优及多粒子群协同优化算法(MPSCO)仍存在的不足,提出了一种改进的多粒子群协同优化算法,并将其与Newmark常平均加速度法、假设检验相结合,研发出一种适用于框架结构的损伤检测策略。首先,针对结构损伤前的实测加速度响应,运用改进MPSCO算法识别出结构损伤前的层间刚度值;第二,针对结构损伤后的实测加速度响应并运用同样的方法识别出结构损伤后的层间刚度值;第三,比较所识别出的结构损伤前后的层间刚度值并结合假设检验从而完成损伤检测。最后通过一7层钢框架的数值模型和实验室试验验证了本文所提损伤检测策略的可靠性。研究结果表明,本文所提的损伤检测策略能够精确地识别结构损伤同时具有较好的抗噪性能和鲁棒性。; 关键词损伤检测多粒子群协同优化 NEWMARK法假设检验; Keywords damage detection improved multi-particle swarm coevolution optimization （MPSCO） Newmark＇s al- gorithm hypothesis testing; 分类号 TU311.3 [建筑科学—结构工程] TU311.41 [建筑科学—结构工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于多粒子群协同的动态多目标优化算法及应用	胡成玉姚宏颜雪松	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2013	21	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多粒子群协同的城轨列车速度曲线多目标优化	徐凯杨飞凤涂永超吴仕勋	《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	17	在线阅读下载PDF 职称材料
3	多粒子群协同优化算法的配电网网架规划	李林李燕青温秀峰	《继电器》 CSCD 北大核心	2007	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种基于时序行为的流过程协同重构算法	黄黎谭文安许小媛	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法	刘仁云于繁华张晓丽赵东孙秋成杨宏	《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心	2016	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于改进MPSCO算法的框架结构损伤检测研究	巫文君董利强任晖姜绍飞	《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心	2017	4	在线阅读下载PDF 职称材料