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适应度二次选择的QPSO和SA协同搜索大规模离散优化算法被引量：2: 1; 作者张兆娟王万良唐继军《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期22-31,共10页; 针对大规模离散工程优化问题,提出一种改进的离散量子粒子群优化算法(IDQPSO-SA)。首先,提出一种适应度的二次选择更新平均最优位置策略,使QPSO能够适用离散空间的优化问题。其次,引入二次切割与连接(DCJ)排序策略加速搜索进程。最后,在... 展开更多; 关键词协同搜索量子粒子群模拟退火二次切割与连接排序离散优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进粒子群算法的配网电容器优化配置: 2; 作者刘军志陈明照杜宗林《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1498-1500,共3页; 随着国民经济发展,配电网规模不断扩大。依照经验配置电容器的局限性日益显著,具体表现为电容器容量配置的不足或过剩,部分电容器需要时由于局部电压的限制而不能投入。将模拟退火粒子群算法用于解决配电网电容器优化配置问题,建立了相... 展开更多; 关键词配电网模拟退火粒子群算法离散值电容器优化配置; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SA-PSO的配电网电容器优化配置被引量：4: 3; 作者杨洪罗滇生霍明《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2009年第3期111-114,共4页; 应用模拟退火粒子群优化算法(simulated annealing particle swarm optimization,SA-PSO)求解配电网电容器优化配置问题,在同时考虑系统有功损耗费用和补偿电容器购买、安装和维护费用的基础上,建立了相应的数学模型。为了改善算法摆脱... 展开更多; 关键词配电网模拟退火粒子群算法离散值电容器优化配置; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于路径计算方法的WSN时延优化研究被引量：3: 4; 作者朱鹏任继军任智源《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1394-1403,共10页; 随着物联网(IoT)行业的快速发展,无线传感器网络(WSN)融合云计算技术面临着任务处理时延高、传感器节点能量有限的挑战。因此,提出了一种基于云雾网络架构的路径计算方法,利用雾计算层的网络边缘设备计算资源,将WSN监测任务合理地部署... 展开更多; 关键词无线传感器网络路径计算云雾网络架构模拟退火-离散二值粒子群优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SA-WPSO的遥感图像校正方法: 5; 作者苏清贺程红 +1 位作者王志强卢永吉《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第6期210-212,共3页; 提出一种基于SA-WPSO的遥感图像校正方法。该方法利用多项式模型对图像进行初步几何校正,得到多项式校正系数后,将模拟退火(SA)思想引入粒子群优化(PSO)算法,通过改进的SA-WPSO算法优化多项式校正系数,在此基础上实现图像的几何校正。... 展开更多; 关键词遥感图像二次多项式粒子群优化算法几何校正模拟退火算法全局极值; 在线阅读下载PDF 职称材料

双层规划模型的大规模UCAV编队队形优化被引量：4: 6; 作者宗群秦新立 +2 位作者张博渊田栢苓赵欣怡《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期15-22,共8页; 为解决复杂约束环境下大规模无人战斗机(UCAV)编队队形优化问题,提出基于双层规划模型的队形优化求解算法.以大规模UCAV编队空对地饱和打击作战场景为例,建立UCAV编队作战上层规划模型,通过采用离散粒子群-模拟退火(DPSO-SA)算法进行求... 展开更多; 关键词大规模无人战斗机双层规划模型编队队形优化离散粒子群-模拟退火改进模拟退火; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名适应度二次选择的QPSO和SA协同搜索大规模离散优化算法被引量：2: 1; 作者张兆娟王万良唐继军; 机构浙江工业大学计算机科学与技术学院天津大学智能与计算学部; 出处《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期22-31,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.61873240)。; 文摘针对大规模离散工程优化问题,提出一种改进的离散量子粒子群优化算法(IDQPSO-SA)。首先,提出一种适应度的二次选择更新平均最优位置策略,使QPSO能够适用离散空间的优化问题。其次,引入二次切割与连接(DCJ)排序策略加速搜索进程。最后,在QPSO并行搜索基础上,引进模拟退火(SA)的概率突跳性,协同进行全局搜索。在大规模、高维离散工程优化问题上进行了测试,并同已有算法进行比较,结果表明,IDQPSO-SA进一步提高了面向大规模离散优化问题时的搜索效率,并有效提升了算法的性能。; 关键词协同搜索量子粒子群模拟退火二次切割与连接排序离散优化; Keywords cooperative search QPSO SA DCJ sorting discrete optimization; 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

题名基于改进粒子群算法的配网电容器优化配置: 2; 作者刘军志陈明照杜宗林; 机构国网湖南省电力公司培训中心; 出处《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1498-1500,共3页; 基金湖南省科技计划项目(2012WK3036 2011CK3067 2011GK3132); 文摘随着国民经济发展,配电网规模不断扩大。依照经验配置电容器的局限性日益显著,具体表现为电容器容量配置的不足或过剩,部分电容器需要时由于局部电压的限制而不能投入。将模拟退火粒子群算法用于解决配电网电容器优化配置问题,建立了相应的数学模型,目标函数为配电网有功网损费用、电容器的购置及安装总费用最小,该算法将电容器的安装位置及安装容量离散化,采用基于适应度值的动态阈值来控制实施局部搜索的粒子数目,来改善算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的收敛速度和精度。对一个33节点配电网的电容器优化配置结果表明了模拟退火粒子群算法的合理性和优越性。; 关键词配电网模拟退火粒子群算法离散值电容器优化配置; Keywords distribution network SA-PSO discrete value capacitors optimal configuration; 分类号 TM53 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SA-PSO的配电网电容器优化配置被引量：4: 3; 作者杨洪罗滇生霍明; 机构湖南大学电气与信息工程学院; 出处《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2009年第3期111-114,共4页; 文摘应用模拟退火粒子群优化算法(simulated annealing particle swarm optimization,SA-PSO)求解配电网电容器优化配置问题,在同时考虑系统有功损耗费用和补偿电容器购买、安装和维护费用的基础上,建立了相应的数学模型。为了改善算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的收敛速度和精度,采用基于适应度值的动态阈值来控制实施局部搜索的粒子数目。将其应用到一个IEEE33节点配电网的电容器优化配置中,结果表明,模拟退火粒子群优化算法具有合理性和可行性。; 关键词配电网模拟退火粒子群算法离散值电容器优化配置; Keywords distribution network simulated annealing particle swarm optimization （SA-PSO） discrete value capacitors optimal configuration; 分类号 TM53 [电气工程—电器] TM727 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于路径计算方法的WSN时延优化研究被引量：3: 4; 作者朱鹏任继军任智源; 机构西安邮电大学通信与信息工程学院西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室; 出处《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1394-1403,共10页; 基金陕西省重点研发计划(2021GY-100)资助。; 文摘随着物联网(IoT)行业的快速发展,无线传感器网络(WSN)融合云计算技术面临着任务处理时延高、传感器节点能量有限的挑战。因此,提出了一种基于云雾网络架构的路径计算方法,利用雾计算层的网络边缘设备计算资源,将WSN监测任务合理地部署到指定边缘设备上完成处理,以减少能耗制约下的任务处理时延。为了将任务有效地分配到雾计算层,采用了一种任务映射规则,将有向无环图表示的监测任务映射到无向图表示的雾计算层网络;结合时延和能耗约束建立了一个关于寻求最优映射关系的二值优化问题;采用模拟退火-离散二值粒子群优化(SA-BPSO)算法实现了对该优化问题的求解。仿真结果显示,在数据量为10 Mb时,该方法的时延性能相比较WSN融合云计算技术提高了约40%。; 关键词无线传感器网络路径计算云雾网络架构模拟退火-离散二值粒子群优化; Keywords wireless sensor network path calculation cloud and fog network architecture SA-BPSO; 分类号 TN915 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SA-WPSO的遥感图像校正方法: 5; 作者苏清贺程红王志强卢永吉; 机构中国人民解放军空军航空大学特种专业系航空理论系; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第6期210-212,共3页; 基金全军军事学研究生课题基金资助项目(2010JY0844-500); 文摘提出一种基于SA-WPSO的遥感图像校正方法。该方法利用多项式模型对图像进行初步几何校正,得到多项式校正系数后,将模拟退火(SA)思想引入粒子群优化(PSO)算法,通过改进的SA-WPSO算法优化多项式校正系数,在此基础上实现图像的几何校正。实验结果证明,与二次多项式及三次多项式校正方法相比,该方法的校正精度更高、鲁棒性更好。; 关键词遥感图像二次多项式粒子群优化算法几何校正模拟退火算法全局极值; Keywords remote sensing image quadratic polynomial Particle Swarm Optimization（PSO） algorithm geometric correction Simulated Annealing（SA） algorithm global extremum; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名双层规划模型的大规模UCAV编队队形优化被引量：4: 6; 作者宗群秦新立张博渊田栢苓赵欣怡; 机构天津大学电气自动化与信息工程学院; 出处《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期15-22,共8页; 基金国家自然科学基金(61673294 61573060) 装备预研教育部联合基金(6141A02022328); 文摘为解决复杂约束环境下大规模无人战斗机(UCAV)编队队形优化问题,提出基于双层规划模型的队形优化求解算法.以大规模UCAV编队空对地饱和打击作战场景为例,建立UCAV编队作战上层规划模型,通过采用离散粒子群-模拟退火(DPSO-SA)算法进行求解,得到执行每个任务的UCAV编号和最优队形;根据现有的编队作战队形库,建立编队中UCAV站位下层规划模型,通过采用遗传算法进行求解,得到UCAV在队形中的位置.仿真结果表明:在上层规划模型中引入改进模拟退火算法,可以解决离散粒子群算法易陷入局部极小值的问题;设计双层规划模型,可以解决DPSO-SA算法后期收敛速度慢的问题.相对于单层规划模型,双层规划模型求解大规模UCAV编队队形优化问题收敛速度更快,寻优效果更好.; 关键词大规模无人战斗机双层规划模型编队队形优化离散粒子群-模拟退火改进模拟退火; Keywords large-scale UCAV bi-level programming model formation optimization DPSO-SA improved simulated annealing; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 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	适应度二次选择的QPSO和SA协同搜索大规模离散优化算法	张兆娟王万良唐继军	《通信学报》 EI CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进粒子群算法的配网电容器优化配置	刘军志陈明照杜宗林	《电源技术》 CAS CSCD 北大核心	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于SA-PSO的配电网电容器优化配置	杨洪罗滇生霍明	《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心	2009	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于路径计算方法的WSN时延优化研究	朱鹏任继军任智源	《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于SA-WPSO的遥感图像校正方法	苏清贺程红王志强卢永吉	《计算机工程》 CAS CSCD	2012	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	双层规划模型的大规模UCAV编队队形优化	宗群秦新立张博渊田栢苓赵欣怡	《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料