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基于改进的粒子群遗传算法的DNA编码序列优化被引量：28: 1; 作者崔光照李小广 +2 位作者张勋才王延峰李翠玲《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期311-316,共6页; 在DNA计算中,DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要手段.在不同的DNA序列设计中,应该选择适当的约束条件,并且根据相应的约束条件提出每个DNA应该相应满足的评估公式.文中从DNA编码设计应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,... 展开更多; 关键词 DNA计算 DNA编码多目标优化改进的粒子群遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于全局优化改进混沌粒子群遗传算法的物料平衡数据校正被引量：2: 2; 作者孙延吉潘艳秋《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2663-2669,共7页; 结合遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的优点以及混沌运动的特性,提出了加入混沌扰动的混沌粒子群遗传算法(DCPSO-GA),并使用5个高维非线性测试函数考察全局优化混合算法的性能。DCPSO-GA解决了在寻优搜索时出现的停滞现象,扩大了全局优... 展开更多; 关键词全局优化改进的混沌粒子群遗传算法混沌序列计算精度收敛速度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于粒子群遗传算法的光伏MPPT控制研究被引量：15: 3; 作者胡林静刘凯杨明文《电测与仪表》北大核心 2019年第14期23-27,共5页; 局部阴影条件下,光伏阵列的功率输出呈现多峰特性,传统的MPPT跟踪算法容易陷入局部极值点,无法准确地跟踪到最大功率点。粒子群优化算法可以有效解决多峰寻优问题,但是普通粒子群算法容易出现收敛速度慢、早熟现象。提出一种改进的粒子... 展开更多; 关键词局部阴影改进的粒子群遗传算法最大功率跟踪光伏阵列; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进GA-PSO算法在多跑道航班着陆调度中的应用被引量：4: 4; 作者李丹程曹斌 +1 位作者钟华刚王威《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第9期2110-2115,共6页; 机场跑道是空中交通管理系统中重要的系统资源.为了合理分配航班的降落跑道和降落顺序,减少航班延误时间,分析了自适应遗传算法和基本粒子群优化算法的运行原理,分别对自适应遗传算法和基本粒子群算法进行改进,将改进自适应遗传算法引... 展开更多; 关键词改进粒子群遗传算法多跑道航班调度最少延误时间空中交通管理航班排序; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合EMD与GAIPSO-LSTM算法的锂离子电池RUL预测方法研究: 5; 作者张俊贤周英超 +3 位作者李波薛博峰蒙心蕊陈培震《重庆理工大学学报(自然科学)》北大核心 2025年第6期28-36,共9页; 为提高锂离子电池RUL预测精度,提出一种将经验模态分解(EMD)、遗传算法混合改进粒子群优化算法(GAIPSO)以及长短期记忆(LSTM)神经网络结合的锂离子电池RUL预测模型。通过EMD对数据进行分解,结合Logistic混沌映射、自适应惯性权重、改进... 展开更多; 关键词锂离子电池剩余使用寿命 EMD分解遗传算法混合改进粒子群算法长短期记忆神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进的粒子群遗传算法的DNA编码序列优化被引量：28: 1; 作者崔光照李小广张勋才王延峰李翠玲; 机构郑州轻工业学院电气信息工程学院河南省信息化电气重点实验室; 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期311-316,共6页; 基金国家自然科学基金(60573190 60773122 +3 种基金 60970084) 092300410166) 河南省科技创新人才计划(科技创新杰出青年)(094100510022)资助~~; 文摘在DNA计算中,DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要手段.在不同的DNA序列设计中,应该选择适当的约束条件,并且根据相应的约束条件提出每个DNA应该相应满足的评估公式.文中从DNA编码设计应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,提出评估公式,并采用改进的粒子群遗传算法来解决多目标优化问题.同时根据得到的序列与已有序列在综合适应度函数结果上进行对比,结果证明了该方法的有效性.; 关键词 DNA计算 DNA编码多目标优化改进的粒子群遗传算法; Keywords DNA computing DNA coding multi-objective optimization modified particle swarmoptimization/genetic algorithm; 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

题名基于全局优化改进混沌粒子群遗传算法的物料平衡数据校正被引量：2: 2; 作者孙延吉潘艳秋; 机构大连理工大学化工与环境生命学部; 出处《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2663-2669,共7页; 文摘结合遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的优点以及混沌运动的特性,提出了加入混沌扰动的混沌粒子群遗传算法(DCPSO-GA),并使用5个高维非线性测试函数考察全局优化混合算法的性能。DCPSO-GA解决了在寻优搜索时出现的停滞现象,扩大了全局优化的搜索空间,丰富了粒子的多样性,且不需要函数梯度信息。测试结果证明,针对本文的5个测试函数DCPSO-GA能找到全局最优解,其收敛速度很快,大大减少了计算量。而且,经过与其他相关算法比较可知,当总的目标函数调用次数较接近或更少时,改进算法不论在计算精度还是收敛速度上,均有很大的提高。并将DCPSO-GA算法应用到重油裂解参数估计和预测中,测试结果证明,其提高了参数估计和预测的准确性,降低了误差,能有效找到全局最优解,收敛速度快,大大减少计算量。; 关键词全局优化改进的混沌粒子群遗传算法混沌序列计算精度收敛速度; Keywords global optimization the improved chaotic particle swarm genetic algorithm chaotic sequence computational precision rate of convergence; 分类号 TQ015 [化学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于粒子群遗传算法的光伏MPPT控制研究被引量：15: 3; 作者胡林静刘凯杨明文; 机构内蒙古工业大学电力学院; 出处《电测与仪表》北大核心 2019年第14期23-27,共5页; 基金内蒙古自然科学基金资助项目(2017MS0523) 内蒙古高等学校重点科研项目(NJZZ17084); 文摘局部阴影条件下,光伏阵列的功率输出呈现多峰特性,传统的MPPT跟踪算法容易陷入局部极值点,无法准确地跟踪到最大功率点。粒子群优化算法可以有效解决多峰寻优问题,但是普通粒子群算法容易出现收敛速度慢、早熟现象。提出一种改进的粒子群遗传(IPSO-GA)算法,该算法的惯性权重与学习因子随着迭代次数不断发生变化,可以同时兼顾算法的局部搜索与全局寻优能力,并且引进遗传算法的交叉、变异操作以增加种群多样性。仿真结果表明,改进算法在多峰最大功率跟踪过程中,具有良好的跟踪速度与寻优精度。; 关键词局部阴影改进的粒子群遗传算法最大功率跟踪光伏阵列; Keywords partial shading improved particle swarm genetic algorithm the maximum power tracking PV array; 分类号 TM615 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进GA-PSO算法在多跑道航班着陆调度中的应用被引量：4: 4; 作者李丹程曹斌钟华刚王威; 机构东北大学软件学院; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第9期2110-2115,共6页; 基金辽宁省科技项目博士启动基金项目(20111001)资助中央高校基本科研业务费(N110417004)资助辽宁省科技攻关项目(2011216027)资助; 文摘机场跑道是空中交通管理系统中重要的系统资源.为了合理分配航班的降落跑道和降落顺序,减少航班延误时间,分析了自适应遗传算法和基本粒子群优化算法的运行原理,分别对自适应遗传算法和基本粒子群算法进行改进,将改进自适应遗传算法引进到改进粒子群算法中,建立多跑道航班排序模型,应用改进粒子群遗传算法对跑道调度模型进行求解,并进行算例仿真分析.结果表明,改进混合算法能有效降低总的延误时间并加快收敛速度.; 关键词改进粒子群遗传算法多跑道航班调度最少延误时间空中交通管理航班排序; Keywords improved GA-PSO algorthm multi-runway flights landing schedule the minimum total delay time air traffic management flight sequencing; 分类号 TP393 [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

题名融合EMD与GAIPSO-LSTM算法的锂离子电池RUL预测方法研究: 5; 作者张俊贤周英超李波薛博峰蒙心蕊陈培震; 机构山东理工大学交通与车辆工程学院; 出处《重庆理工大学学报(自然科学)》北大核心 2025年第6期28-36,共9页; 基金国家自然科学基金项目(52375105) 山东省优秀青年人才基金项目(ZR2022YQ51) 山东省重大科技创新工程项目(2019JZZY010911)。; 文摘为提高锂离子电池RUL预测精度,提出一种将经验模态分解(EMD)、遗传算法混合改进粒子群优化算法(GAIPSO)以及长短期记忆(LSTM)神经网络结合的锂离子电池RUL预测模型。通过EMD对数据进行分解,结合Logistic混沌映射、自适应惯性权重、改进的速度更新公式,以及遗传算法中的选择、交叉和高斯变异操作,优化粒子群算法,利用改进后的GAIPSO算法对LSTM模型的参数进行优化,使用EMD-GAIPSO-LSTM预测模型对电池寿命进行预测,通过NASA发布的数据集进行模型预测精度验证。结果表明:该模型预测结果的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根差(root mean square error,RMSE)分别在0.01204与0.01372以内,R^(2)在0.9791以上。相比于SSA-LSTM和PSO-LSTM模型,预测精度提高4.7%和2.5%,证明该模型对锂离子电池RUL预测准确性较高。; 关键词锂离子电池剩余使用寿命 EMD分解遗传算法混合改进粒子群算法长短期记忆神经网络; Keywords lithium-ion battery RUL EMD GAIPSO LSTM neural network; 分类号 U461 [机械工程—车辆工程]; 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	基于改进的粒子群遗传算法的DNA编码序列优化	崔光照李小广张勋才王延峰李翠玲	《计算机学报》 EI CSCD 北大核心	2010	28	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于全局优化改进混沌粒子群遗传算法的物料平衡数据校正	孙延吉潘艳秋	《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于粒子群遗传算法的光伏MPPT控制研究	胡林静刘凯杨明文	《电测与仪表》北大核心	2019	15	在线阅读下载PDF 职称材料
4	改进GA-PSO算法在多跑道航班着陆调度中的应用	李丹程曹斌钟华刚王威	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2014	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	融合EMD与GAIPSO-LSTM算法的锂离子电池RUL预测方法研究	张俊贤周英超李波薛博峰蒙心蕊陈培震	《重庆理工大学学报(自然科学)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料