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一种改进的多目标粒子群优化算法 被引量:16
1
作者 刘宝宁 章卫国 +1 位作者 李广文 聂瑞 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期458-462,473,共6页
为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提... 为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Par-ticle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性. 展开更多
关键词 多目标粒子优化算法 Kent映射 聚类算法 粒子更新公式
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一种改进的多目标粒子群优化算法 被引量:2
2
作者 何骞 董轶群 徐文星 《北京石油化工学院学报》 2016年第3期37-43,共7页
针对多目标粒子群优化算法在迭代过程中收敛速度和多样性方面的不足,提出一种改进的多目标粒子群优化算法(IMOPSO)。采用基于栅格和拥挤距离的协同外部档案维护策略,通过更准确地选择收敛性和多样性性能更好的非劣粒子作为全局最优值,... 针对多目标粒子群优化算法在迭代过程中收敛速度和多样性方面的不足,提出一种改进的多目标粒子群优化算法(IMOPSO)。采用基于栅格和拥挤距离的协同外部档案维护策略,通过更准确地选择收敛性和多样性性能更好的非劣粒子作为全局最优值,加快整个种群的收敛速度;采用分段Logistic混沌映射、外部档案检测机制及修改的粒子速度更新公式,分别在初始化阶段和迭代过程中增强种群的多样性;最后,通过对标准测试函数仿真测试证明了改进后的算法能够快速收敛至Pareto最优前沿并保持较好的多样性。 展开更多
关键词 多目标优化 粒子优化算法 分段Logistic混沌映射 拥挤距离
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改进的多目标粒子群优化算法及其在雷达布站中的应用 被引量:9
3
作者 何羚 舒文江 +2 位作者 陈良 阎啸 王茜 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期806-811,共6页
为更好地解决多目标问题,提高多目标优化算法的多样性和收敛性,提出一种改进的多目标粒子群优化算法。算法将种群分为多个子种群同时进行优化搜索并改进粒子速度更新公式,扩大Pareto最优解集的覆盖面;利用反三角函数logistic映射初始化... 为更好地解决多目标问题,提高多目标优化算法的多样性和收敛性,提出一种改进的多目标粒子群优化算法。算法将种群分为多个子种群同时进行优化搜索并改进粒子速度更新公式,扩大Pareto最优解集的覆盖面;利用反三角函数logistic映射初始化种群,使初始种群分布更均匀;并使用时变变异方法对外部档案进行变异,避免陷入局部最优。通过与标准多目标粒子群优化算法(MOPSO)和NSGA-Ⅱ在标准测试函数ZDT1、ZDT2、KUR上的仿真实验对比,验证了该文提出的改进算法的有效性,并将其应用于雷达优化布站。 展开更多
关键词 反三角函数logistics映射 多目标粒子优化算法 多种搜索 雷达布站 时变变异
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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
4
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(IMOPSO)
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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
5
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 多目标粒子优化算法
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基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群算法在无人船路径规划中的应用研究
6
作者 谢国兵 贺沩 +2 位作者 胡旺文 苏义鑫 石兵华 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第1期115-124,共10页
[目的]针对无人船在复杂水域中路径规划难度大的问题,提出一种基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群优化(ACO)算法。[方法]采用概率路线图法(PRM)得到一条初始路径,依据该路径和终点的方位信息指导ACO算法不均匀分配初始信息素,... [目的]针对无人船在复杂水域中路径规划难度大的问题,提出一种基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群优化(ACO)算法。[方法]采用概率路线图法(PRM)得到一条初始路径,依据该路径和终点的方位信息指导ACO算法不均匀分配初始信息素,使得初始路径和终点附近的信息素浓度大,其他栅格的信息素浓度参照与两者的距离逐渐减少,改善蚂蚁在前期路径搜索盲目性大的问题,缩短计算时间;建立求解多目标路径规划问题的目标函数,通过设定权重来平衡安全指数、能耗和路径曲折度之间的关系,为不同的应用场景生成符合需求的多样化路径,并使信息素增量随路径的优劣进行自适应调整,以强化优质路径在整个蚁群中的影响;同时,设置启发式矩阵系数的自适应调整机制,引入与迭代次数相关的余弦调节因子,以提高ACO算法的寻优效率。对路径进行二次优化以获得全局最优路径,减少航行过程中的频繁转向和转弯幅度。最后,以黄石的“仙岛湖”和杭州的“千岛湖”两个真实湖泊为地图,通过实验将所提算法与其他传统的ACO算法、A^(*)算法和改进ACO算法进行路径规划效果的比较。[结果]结果显示,相比其他传统的ACO算法,所提算法规划的路径最短(减少61.71%),距离障碍物最远,路径曲折度最小,运行时间也得到改善。[结论]实验结果表明,所提算法可降低无人船的航行能耗,减少转弯次数与转弯幅度,提升路径的平滑性和安全性。 展开更多
关键词 无人船 运动规划 多目标优化 优化算法 不均匀分配信息素 概率路线图法
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基于活跃目标粒子群算法的露顶式平面钢闸门优化
7
作者 韩一峰 胡坚柯 王靖坤 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第1期201-207,共7页
针对钢闸门优化问题难以获得全局最优解这一问题,提出了一种活跃目标粒子群(Active Target Particle Swarm Optimization,APSO)算法用于露顶式平面钢闸门的优化设计。该算法在传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法种群中设... 针对钢闸门优化问题难以获得全局最优解这一问题,提出了一种活跃目标粒子群(Active Target Particle Swarm Optimization,APSO)算法用于露顶式平面钢闸门的优化设计。该算法在传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法种群中设定一个活跃目标个体,并将该个体引入算法的迭代更新机制中,活跃目标个体的引入增强了算法跳出局部极值、进行全局寻优的能力;并且采用一个综合学习因子代替原始算法中的多个学习因子,进一步提高了算法的收敛速度与稳定性。在满足钢结构强度等约束条件下,以钢闸门总重力为目标函数,对主梁、边柱、面板和次梁等结构参数进行寻优。同时依据优化结果,采用ABAQUS建立有限元模型对钢闸门主梁进行强度复核,结果表明,采用活跃目标粒子群算法对露顶式平面钢闸门进行优化设计能够得到更优的各结构尺寸参数,优化后的钢闸门总重力与文献算例相比降低了15.38%,并且强度复核符合容许应力要求。 展开更多
关键词 露顶式平面钢闸门 容许应力 活跃目标粒子算法 强度复核 优化设计
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基于改进粒子群算法的标签天线结构参数多目标优化设计
8
作者 洪涛 李梦迪 +1 位作者 王翠 黄炎光 《微波学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期57-62,共6页
为了解决天线设计人员应用电磁仿真软件优化天线结构时存在的优化方向不明确和优化速度慢的问题,文中以干式水表的嵌入式射频识别标签天线设计为例,提出了基于改进粒子群算法的标签天线结构参数多目标寻优方法。首先,根据干式水表产品... 为了解决天线设计人员应用电磁仿真软件优化天线结构时存在的优化方向不明确和优化速度慢的问题,文中以干式水表的嵌入式射频识别标签天线设计为例,提出了基于改进粒子群算法的标签天线结构参数多目标寻优方法。首先,根据干式水表产品追溯需求,提出了中心频点尽可能接近理想中心频点、回波损耗尽可能低、带宽尽可能宽、面积尽可能小的四个目标函数。其次,为避免粒子群算法陷入局部最优,采用多维均匀拉丁超立方初始化、Logistic混沌映射非线性变化惯性权重、网格划分变化学习因子、高斯扰动策略等方法对算法进行改进,并应用于标签天线结构参数多目标优化中。最后,进行了实例验证。验证结果表明:利用改进后的粒子群算法得到的标签天线结构参数优化结果可更大程度满足优化目标需求,优化耗时仅为电磁仿真软件的40.1%。 展开更多
关键词 射频识别 标签天线结构参数 改进粒子算法 多目标寻优
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快速综合学习粒子群优化算法
9
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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基于改进粒子群算法的光伏逆变器控制参数辨识
10
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 改进粒子优化算法
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改进粒子群的多无人机协同搜索路径优化
11
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 粒子算法 算法 协同搜索 路径优化
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基于改进粒子群算法的中深层地源热泵供暖系统运行优化 被引量:2
12
作者 张俊峰 徐继军 +2 位作者 徐建伟 信敏 张健 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期311-317,共7页
构建变工况运行且包含蓄热装置的中深层地源热泵供暖系统,基于改进粒子群算法,分别以运行费用、系统COP和地热能利用系数为目标函数对系统运行进行优化,并对优化结果进行比较和分析。结果表明:对应目标函数优化后的运行费用、系统COP和... 构建变工况运行且包含蓄热装置的中深层地源热泵供暖系统,基于改进粒子群算法,分别以运行费用、系统COP和地热能利用系数为目标函数对系统运行进行优化,并对优化结果进行比较和分析。结果表明:对应目标函数优化后的运行费用、系统COP和地热能利用系数分别为279.27元、6.4420和0.8527。以系统COP为目标函数的优化效果与运行费用相反,而与地热能利用系数相近。 展开更多
关键词 地源热泵 粒子算法 地热能 地埋管 改进优化
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基于混合粒子群算法的防空装备软硬杀伤目标分配方法研究
13
作者 刘世豪 崔小舟 +2 位作者 王斐斐 黄骁飞 王聪 《现代防御技术》 北大核心 2025年第1期97-107,共11页
在防空体系软硬协同作战模式中,对软杀伤和硬杀伤装备协同拦截进行合理高效的目标分配具有重要的意义,提出了一种基于混合粒子群算法的防空装备软硬杀伤目标分配方法。分析软硬协同拦截问题对应的寻优指标,使用硬杀伤装备射击有利度和... 在防空体系软硬协同作战模式中,对软杀伤和硬杀伤装备协同拦截进行合理高效的目标分配具有重要的意义,提出了一种基于混合粒子群算法的防空装备软硬杀伤目标分配方法。分析软硬协同拦截问题对应的寻优指标,使用硬杀伤装备射击有利度和软杀伤装备压制、频率、角度等干扰有利度指标整合目标综合拦截效能指标,将传统粒子群算法与遗传算法的优势进行结合,采用改进的混合粒子群算法,并设计了适合软硬装备同时分配的编码结构和加快算法收敛的粒子生成引导操作。仿真结果表明:在野战固定阵地防空场景中,混合粒子群算法可快速得到目标分配最优方案,相较于传统算法,目标综合拦截效能明显提升,在防空指挥控制系统中具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 软硬协同 防空体系 目标分配 粒子算法 指挥控制
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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
14
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 粒子优化算法 PID 平顺性 仿真
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基于改进灰狼算法的PEMFC输出功率和系统效率多目标优化
15
作者 黄诚 苏建徽 +3 位作者 解宝 黄赵军 瞿晓丽 王建国 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期37-43,共7页
为了同时优化质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cells,PEMFC)系统的效率和输出功率,文章首先建立PEMFC系统的机理模型,并分析系统效率和输出功率特性;其次针对传统灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)的初始化种群不均... 为了同时优化质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cells,PEMFC)系统的效率和输出功率,文章首先建立PEMFC系统的机理模型,并分析系统效率和输出功率特性;其次针对传统灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)的初始化种群不均匀和易出现早熟收敛的问题,引入佳点集种群初始化策略和非线性收敛因子策略,并由此提出一种改进多目标灰狼优化算法(multi-objective grey wolf optimizer,MOGWO),有效改善了灰狼算法的搜索精度和收敛性能;然后针对改进多目标灰狼优化算法求得的Pareto最优解集,使用TOPSIS评价法得出逼近理想解的最佳解,确定PEMFC系统的最佳运行条件;最后对所提出的MOGWO算法进行仿真验证,结果表明该算法能够有效提高PEMFC系统在实际运行中的输出功率和系统效率。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池(PEMFC) 输出功率 系统效率 多目标优化 改进灰狼算法
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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络
16
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 粒子优化算法 量子机器学习 参数化量子电路
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基于改进蚁群算法的微电网多目标优化调度 被引量:3
17
作者 于晓丹 《红水河》 2024年第5期115-121,共7页
针对微电网的经济优化调度问题,笔者提出一种基于改进蚁群优化算法的微电网多目标优化调度策略。结合微电网中各发电单元的发电特性,构建微电网多目标优化调度模型,对蚁群优化算法存在的不足进行改进,并采用Matlab对所提出的优化策略进... 针对微电网的经济优化调度问题,笔者提出一种基于改进蚁群优化算法的微电网多目标优化调度策略。结合微电网中各发电单元的发电特性,构建微电网多目标优化调度模型,对蚁群优化算法存在的不足进行改进,并采用Matlab对所提出的优化策略进行验证。结果表明:改进蚁群优化算法的寻优性能和收敛性能均明显优于蚁群优化算法的,寻优迭代次数减少了87%;改进蚁群优化算法能显著降低微电网的总运行成本,且各微电源出力情况也符合其工作特性。该策略对微电网实际优化调度具有一定的参考价值和指导作用。 展开更多
关键词 微电网 优化算法 多目标优化 优化调度
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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
18
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 粒子优化算法 最佳滑移率辨识 半主动悬架
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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
19
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 粒子优化算法 自动化 二次开发
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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
20
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 粒子优化算法 显微分析
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