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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
1
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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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
2
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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基于改进粒子群优化算法的水稻钵苗膜上移栽机构混合多位姿综合与试验
3
作者 辛亮 冯宇琛 +1 位作者 张轶群 何泽宇 《农业机械学报》 北大核心 2025年第8期283-292,共10页
针对现有水稻钵苗膜上移栽机构缺少对钵苗移栽及破膜挖穴作业轨迹与姿态控制,从而影响水稻钵苗膜上移栽协同作业质量的问题,本文提出一种基于改进粒子群优化算法(GFPSO)的并置式复合非圆齿轮行星轮系机构混合多位姿综合设计方法。首先... 针对现有水稻钵苗膜上移栽机构缺少对钵苗移栽及破膜挖穴作业轨迹与姿态控制,从而影响水稻钵苗膜上移栽协同作业质量的问题,本文提出一种基于改进粒子群优化算法(GFPSO)的并置式复合非圆齿轮行星轮系机构混合多位姿综合设计方法。首先提出并置式水稻钵苗膜上移栽机构设计要求,分别完成钵苗移栽与协同破膜挖穴理想轨迹规划与关键位姿点选取,建立水稻钵苗膜上移栽机构混合多位姿综合模型;将粒子群优化算法与适应度-距离平衡选择策略及高斯随机游走扩散过程结合,提出一种改进粒子群智能优化算法(GFPSO)进而完成复合非圆行星轮系机构的混合多位姿综合模型求解,实现基于求解结果的轮系机构设计。根据设计结果开展水稻钵苗膜上移栽机构三维建模及ADAMS虚拟样机仿真,通过对比仿真轨迹与关键点位姿参数,验证了机构设计正确性。通过物理样机加工装配与试验台架组装,开展机构空转试验。试验结果表明,实际运动轨迹、姿态与理论设计、虚拟仿真结果基本一致;开展水稻钵苗膜上移栽性能试验,试验结果表明,平均膜上移栽成功率为90.95%,平均栽植株距变异系数为2.35%,水稻钵苗膜上移栽性能良好,验证了水稻钵苗膜上移栽机构的可行性与实用性。 展开更多
关键词 水稻钵苗膜上移栽 复合非圆齿轮行星轮系 混合多位姿综合 改进粒子群优化算法
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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究 被引量：1
4
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 BP神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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基于改进粒子群优化算法的多弹打击面目标瞄准点优化方法
5
作者 尹鹏 黄风雷 +4 位作者 石科仁 严雪飞 刘彦 晏江 俞杰 《兵工学报》 北大核心 2025年第9期38-48,共11页
针对多弹打击复杂形状面目标时的瞄准点优选问题,提出一种改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)优化多弹最佳瞄准点。构建瞄准点选择模型时,综合考虑面目标区域形状、区域关联、弹药威力区域、弹药命中精度... 针对多弹打击复杂形状面目标时的瞄准点优选问题,提出一种改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)优化多弹最佳瞄准点。构建瞄准点选择模型时,综合考虑面目标区域形状、区域关联、弹药威力区域、弹药命中精度、累积毁伤和多弹联合毁伤等复杂因素对目标毁伤效果的影响。通过预分配粒子位置和引入粒子活化能改进了粒子群优化算法,在提升算法收敛速度的同时又确保了其全局搜索能力,通过典型复杂面目标测试用例验证算法性能。研究结果表明,IPSO算法相比于蒙特卡洛算法、粒子群优化算法和改进灰狼优化算法具有更优的瞄准点选择能力,平均毁伤收益提升4.3%,且平均瞄准点选择耗时仅为其1/4~1/3,在毁伤收益和计算效率上具有明显优势。 展开更多
关键词 多弹 改进粒子群优化算法 瞄准点选择 累积毁伤 联合毁伤 复杂面目标
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基于改进多目标粒子群优化算法的主动声呐浮标布阵优化
6
作者 毕文豪 吴宇轩 +1 位作者 许洋 张安 《兵工学报》 北大核心 2025年第9期85-98,共14页
主动声呐浮标作为反潜机广泛使用的探潜设备,研究其布阵优化方法对快速有效地完成反潜作战任务、提升反潜作战的效率有着重要意义。针对现有研究中潜艇位置散布模型与主动声呐浮标搜潜范围简化,难以契合实际场景需求的问题,建立应召搜... 主动声呐浮标作为反潜机广泛使用的探潜设备,研究其布阵优化方法对快速有效地完成反潜作战任务、提升反潜作战的效率有着重要意义。针对现有研究中潜艇位置散布模型与主动声呐浮标搜潜范围简化,难以契合实际场景需求的问题,建立应召搜潜场景下潜艇在概略航向已知和速度未知条件下的散布规律模型与基于主动声呐方程和网格法的主动声呐浮标阵列搜潜效率评定模型;通过引入Kent映射、动态调整的惯性权重和学习因子,提出基于改进多目标粒子群优化算法的浮标布阵优化方法,并在应召搜潜场景下进行仿真验证。仿真结果表明,在不同场景下所提算法均能得到最优部署方案,验证了新算法的可行性和有效性;与其他算法对比,在相同投放量下新算法搜潜概率更大,求解时间更短,证明了新算法的优越性。 展开更多
关键词 主动声呐浮标 布阵优化 潜艇 多目标粒子群优化算法 反潜
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一种基于遗传算法改进粒子群算法的光储氢并网型微电网容量配置优化模型研究
7
作者 徐展鹏 陈福新 +1 位作者 杨雪凡 卢琴芬 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期144-153,共10页
以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成... 以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成本和收益,且提出一种基于电氢储能实时收益系数的协调控制策略,使得光氢利润基于分时电价进行实时变化、储能设备的出力顺序根据实时收益系数来优化;优化变量为光、氢与储能的容量;优化方法为遗传算法改进的粒子群优化算法,其在改进粒子群优化算法引入遗传算法的思想,对粒子种群的位置进行选择、交叉与变异操作,提高全局优化能力。通过优化设计实例与影响因素分析实例,验证了优化模型的有效性。 展开更多
关键词 光氢储微电网 并网型 容量配置 遗传算法 改进粒子群优化算法
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基于改进粒子群优化算法的船舶避碰研究 被引量：1
8
作者 朱凯鹏 王全政 +3 位作者 杨文政 于庆州 王泽凡 王晓原 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期40-43,47,共5页
随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值... 随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值动态调整惯性权值,另外考虑到船舶操纵的安全性,改进了适应度函数,并结合IPSO算法,对函数进行求解。通过MATLAB仿真结果表明,与传统的PSO算法相比,IPSO算法的收敛速度提高了37.5%,搜索效率得到显著增强。 展开更多
关键词 船舶避碰 改进粒子群优化算法 自适应惯性权值 避碰决策
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一种改进粒子群优化算法的多接入边缘计算中服务迁移方法
9
作者 颜西山 韩卫光 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第6期1298-1304,共7页
在5G网络中,托管服务是多接入边缘计算设施中实现低延迟、高带宽的关键.当边缘设施过载时,将会执行必要的服务迁移,这样可以满足用户的服务水平协议.而这样的操作无疑是具有挑战性的,现有的很多方法很少考虑应用程序特征或服务质量需求... 在5G网络中,托管服务是多接入边缘计算设施中实现低延迟、高带宽的关键.当边缘设施过载时,将会执行必要的服务迁移,这样可以满足用户的服务水平协议.而这样的操作无疑是具有挑战性的,现有的很多方法很少考虑应用程序特征或服务质量需求,大多以用户的地理位置、系统资源利用率来决定何时触发边缘计算中的服务迁移.本文综合考虑应用程序特性、用户的服务质量和系统资源利用率,提出了一种改进粒子群优化算法的多接入边缘计算中服务迁移方法,此方法可以主动进行业务迁移,利用改进的粒子群优化算法来触发边缘计算中的业务迁移.仿真实验结果表明,与标准粒子群算法和三参数平滑指数加权移动平均算法相比,本文方法具有更好的性能.与基于资源利用率的服务迁移相比,本文方法所触发执行的服务迁移可以显著地减少服务水平协议的违规. 展开更多
关键词 服务迁移 改进粒子群优化 边缘计算 服务水平协议
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改进粒子群算法优化CNN LSTM Attention模型在安全生产事故预测中的应用 被引量：1
10
作者 汪敏 田大平 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期1829-1837,共9页
安全生产事故的预测一直是研究的热点,许多模型在处理长时间序列数据时往往会丢失信息,影响了预测精度。提出了一种将改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、... 安全生产事故的预测一直是研究的热点,许多模型在处理长时间序列数据时往往会丢失信息,影响了预测精度。提出了一种将改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络和注意力(Attention)机制相结合的新方法,建立了IPSO-CNN-LSTMAttention模型以提高对安全生产事故和死亡人数预测的准确性。首先,引入了一种改进的粒子群算法,建立动态非线性惯性权重来寻找模型中重要超参数的最优值,利用CNN从输入数据中提取退化特征,然后结合LSTM捕捉历史序列的时间相关性。最后,引入注意力机制,增强关键信息的影响,优化了整体预测模型。将该模型与CNN模型、CNN-LSTM-Attention模型和PSO-CNN-LSTM-Attention模型进行比较,结果表明,该模型能有效地捕捉数据的变化趋势,且模型的平均绝对百分比误差、均方根误差、平均绝对误差和决定系数均优于其他模型,证实IPSO-CNN-LSTM-Attention模型达到了很好的拟合优度和预测精度。分析了各变量对预测的贡献程度,研究结果可为安全生产预警和预防提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 改进粒子群算法 卷积神经网络 长短期记忆 注意力机制 安全生产事故
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基于改进粒子群算法和RMxprt的永磁滚筒多目标优化设计
11
作者 冯立杰 付帅帅 张虎翼 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第5期1936-1943,共8页
针对基于专家经验对永磁滚筒优化设计时,寻优效率比较低的问题,构建了一种基于改进粒子群优化算法和RMxprt联合仿真的永磁滚筒多目标优化设计方法。首先,提出了一种改进粒子群优化算法,提高了寻优收敛速度;其次,在永磁滚筒结构参数与性... 针对基于专家经验对永磁滚筒优化设计时,寻优效率比较低的问题,构建了一种基于改进粒子群优化算法和RMxprt联合仿真的永磁滚筒多目标优化设计方法。首先,提出了一种改进粒子群优化算法,提高了寻优收敛速度;其次,在永磁滚筒结构参数与性能参数关系分析的基础上明确了面向改进粒子群优化算法的变量参数、约束参数和优化参数;最后,通过MATLAB编写改进粒子群优化算法程序,利用改进粒子群优化算法程序实现RMxprt输入参数与输出参数的闭环迭代与比较寻优,提高了永磁滚筒优化设计的效率和优化效果。 展开更多
关键词 永磁滚筒 改进粒子群优化算法 多目标优化设计 联合仿真
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采用改进粒子群算法优化电液伺服系统PID控制仿真研究
12
作者 许洋洋 冯婵 薛迪杰 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第4期586-590,共5页
当前,电液伺服系统面对负载扰动响应速度慢,导致活塞运动位移信号跟踪误差较大。基于此,提出了一种基于改进粒子群算法优化PID控制系统,通过仿真检验活塞运动位移信号跟踪误差。创建电液伺服系统平面简图,应用牛顿定律推导出活塞运动方... 当前,电液伺服系统面对负载扰动响应速度慢,导致活塞运动位移信号跟踪误差较大。基于此,提出了一种基于改进粒子群算法优化PID控制系统,通过仿真检验活塞运动位移信号跟踪误差。创建电液伺服系统平面简图,应用牛顿定律推导出活塞运动方程式,设计了电液伺服系统PID控制系统。为了提高电液伺服系统活塞抗负载扰动能力,引用粒子群算法并对惯性权重进行改进,将改进粒子群算法用于优化PID控制参数,使活塞运动位移信号跟踪误差快速的收敛到零。利用仿真软件Matlab对电液伺服系统活塞运动位移信号跟踪误差进行仿真,对比PID控制和改进粒子群算法优化PID控制在电液伺服系统应用中的结果。结果显示:采用PID控制系统,电液伺服系统活塞运动位移信号跟踪误差较大;采用改进粒子群算法优化PID控制系统,电液伺服系统活塞运动位移信号跟踪误差较小。所提出的改进粒子群算法优化PID控制系统,能够增强电液伺服系统抗负载扰动能力,从而降低活塞运动位移信号跟踪误差。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 PID控制 电液伺服系统 活塞 仿真
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基于改进多目标粒子群算法的电动汽车充电优化策略
13
作者 胡浩鹏 葛佳蓓 魏云冰 《电气工程学报》 北大核心 2025年第3期261-270,共10页
针对电动汽车无序充电对电网负荷稳定性和用户充电成本带来负面影响的问题,考虑公共区和住宅区在不同时间段电网负荷压力不同和用户充电需求紧急性,提出一种多目标优化的电动汽车充电模型,在减小电网负荷波动的前提下,以降低用户充电成... 针对电动汽车无序充电对电网负荷稳定性和用户充电成本带来负面影响的问题,考虑公共区和住宅区在不同时间段电网负荷压力不同和用户充电需求紧急性,提出一种多目标优化的电动汽车充电模型,在减小电网负荷波动的前提下,以降低用户充电成本,电网负荷峰谷差为优化目标。采用改进的多目标粒子群算法进行求解,通过优化学习因子和引入动态惯性对权重值进行调整,Levy飞行扰动粒子群改进多目标粒子群优化算法。结合分时电价进行算例分析,结果表明,基于改进后的多目标粒子群算法的充电模型收敛速度快,可以跳出局部最优,更好进行多目标优化,达到降低电网负荷峰谷差和充电成本的目的。 展开更多
关键词 电动汽车 有序充电 优化模型 改进多目标粒子群算法 配电网负荷 削峰填谷
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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
14
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 多子种群竞争优化策略 改进粒子群算法
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基于改进粒子群优化的海上移动目标定位算法
15
作者 田咪咪 吴昊 汤洋 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第8期129-136,共8页
位置估计在海上无线网络计算系统中具有重要意义。考虑到达时间差/到达角混合定位算法测量误差的影响以及定位估计中遇到的非线性优化问题,提出一种基于混沌理论的粒子群优化算法。该算法以移动位置估计的TDOA/AOA混合定位算法为研究对... 位置估计在海上无线网络计算系统中具有重要意义。考虑到达时间差/到达角混合定位算法测量误差的影响以及定位估计中遇到的非线性优化问题,提出一种基于混沌理论的粒子群优化算法。该算法以移动位置估计的TDOA/AOA混合定位算法为研究对象,提高了移动位置估计的定位性能和精度。通过极大似然法得到移动站的估计函数,将移动站的估计函数作为适应度函数生成PSO的初始种群。采用混沌优化粒子群优化算法求解群体位置的最优解,得到移动站的最优位置估计,使TDOA/AOA定位算法具有更好的定位性能。仿真结果表明所提算法能够降低误差对定位精度的影响,实现全局和局部搜索能力的平衡,具有更快的收敛速度和更精确的定位精度。 展开更多
关键词 定位算法 粒子群优化 混沌理论 到达时差 到达角 TDOA/AOA
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快速综合学习粒子群优化算法 被引量：3
16
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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基于改进离散粒子群算法的离心压缩机气动优化设计
17
作者 刘传亮 李振亚 +3 位作者 张书义 郝宁 赵峰 王天齐 《流体机械》 北大核心 2025年第8期102-111,共10页
针对传统的离散粒子群算法在离心压缩机气动优化设计过程中,易陷入局部极值而不能得到全局最优值的问题,通过引入混沌算子和重新定义学习因子、惯性权重,并结合控制参数递减策略,以及优化位置概率迭代公式等方法,提出了一种改进的离散... 针对传统的离散粒子群算法在离心压缩机气动优化设计过程中,易陷入局部极值而不能得到全局最优值的问题,通过引入混沌算子和重新定义学习因子、惯性权重,并结合控制参数递减策略,以及优化位置概率迭代公式等方法,提出了一种改进的离散性粒子群算法。该算法在扩大寻优范围的基础上,有效地平衡了全局搜索能力和局部搜索能力,解决了陷入局部极值的问题。采用该算法针对某一离心压缩机开展优化设计研究。结果表明,相比于传统的粒子群算法,改进后的算法可以获得更好的气动设计,使叶轮出口的流场分离得到有效控制;在压比变化不大的前提下,等熵效率由85.7%提升到88.7%。研究结果可为离心压缩机气动优化提供参考,也可应用于轴流压缩机及向心、轴流透平的气动优化设计。 展开更多
关键词 离散粒子群算法 压缩机优化 全流道数值模拟
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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 被引量：3
18
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 改进粒子群优化算法
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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
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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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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
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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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