粒子种群优化(PSO)算法的性能研究 被引量：5

1

作者 王进 季薇 郑宝玉 《南京邮电学院学报（自然科学版）》 2005年第4期30-35,共6页

近年来,一种新的基于种群优化的算法———粒子种群优化(PSO)算法,正受到人们的普遍关注。首先介绍了PSO原理及具体实现步骤,接着对各种常见PSO算法,例如原始算法、惯性权值算法、限制因子算法等进行了解释。在此基础上,对PSO算法典型... 近年来,一种新的基于种群优化的算法———粒子种群优化(PSO)算法,正受到人们的普遍关注。首先介绍了PSO原理及具体实现步骤,接着对各种常见PSO算法,例如原始算法、惯性权值算法、限制因子算法等进行了解释。在此基础上,对PSO算法典型模型的参数选择,如惯性权值、加权系数、最大速度等,进行了详细研究,并给出了实验结果,得出了相关结论,为今后参数的选择提供了参考。接着讨论了PSO在神经网络、模糊逻辑系统和进化计算等计算智能领域及其它工程领域的应用,最后给出了进一步的研究方向。 展开更多

关键词 粒子种群优化(PSO) 惯性权值 约束因子 计算智能 进化计算

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基于种群熵粒子群优化算法的上升段交会弹道优化设计 被引量：4

2

作者 李振华 鲜勇 +2 位作者 雷刚 刘炳琪 张大巧 《导弹与航天运载技术》 北大核心 2015年第6期96-99,共4页

应用种群熵粒子群优化(Population Entropy based Particle Swarm Optimization,EPSO)算法研究运载火箭上升段交会弹道优化设计问题。以运载火箭和目标飞行器在交会时刻距离最小为目标函数,建立运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分... 应用种群熵粒子群优化(Population Entropy based Particle Swarm Optimization,EPSO)算法研究运载火箭上升段交会弹道优化设计问题。以运载火箭和目标飞行器在交会时刻距离最小为目标函数,建立运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用EPSO优化算法和传统粒子群优化算法进行求解。仿真结果表明,EPSO算法能够有效解决运载火箭上升段交会弹道优化问题,平均交会位置误差为8.33 m,较传统粒子群算法减少了149.37 m,平均搜索速度较传统算法提高了27%。EPSO算法收敛精度高,搜索速度快,更适用于解决上升段交会弹道优化这样的复杂约束优化问题。 展开更多

关键词 种群熵粒子群优化算法 飞行程序 交会弹道 优化

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异构多种群粒子群优化算法在水位流量关系拟合中的应用 被引量：1

3

作者 崔东文 《水利水运工程学报》 CSCD 北大核心 2015年第5期89-95,共7页

通过8个复杂函数对一种异构多种群粒子群优化算法进行仿真验证,并与传统单种群粒子群优化算法进行对比。针对水位流量关系拟合中相关参数难以确定的不足,利用异构多种群粒子群优化算法优化水位流量关系相关参数,以云南省龙潭站、西洋站... 通过8个复杂函数对一种异构多种群粒子群优化算法进行仿真验证,并与传统单种群粒子群优化算法进行对比。针对水位流量关系拟合中相关参数难以确定的不足,利用异构多种群粒子群优化算法优化水位流量关系相关参数,以云南省龙潭站、西洋站水位流量关系拟合为例进行实例研究,并与粒子群优化算法、最小二乘法拟合结果进行对比。结果表明:异构多种群粒子群优化算法收敛精度远远优于粒子群优化算法,具有较好的计算鲁棒性和全局寻优能力。该算法对龙潭站和西洋站水位流量关系拟合的平均相对误差绝对值分别仅为0.27%和0.50%,拟合精度优于粒子群优化算法和最小二乘法。利用异构多种群粒子群优化算法优化水位流量关系可以获得更好的拟合效果。 展开更多

关键词 水位流量关系 异构多种群粒子群优化算法 参数优化 盘龙河 西洋江

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求解大规模问题协同进化动态粒子群优化算法 被引量：29

4

作者 梁静 刘睿 +1 位作者 于坤杰 瞿博阳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期2595-2605,共11页

随着工程技术的发展与优化问题数学模型的完善,许多优化问题从低维优化发展成高维的大规模复杂优化,成为实值优化领域的一个热点问题.通过对大规模问题的特点分析,提出了随机动态的协同进化策略,将其加入动态多种群粒子群优化算法中,实... 随着工程技术的发展与优化问题数学模型的完善,许多优化问题从低维优化发展成高维的大规模复杂优化,成为实值优化领域的一个热点问题.通过对大规模问题的特点分析,提出了随机动态的协同进化策略,将其加入动态多种群粒子群优化算法中,实现了对种群粒子和决策变量的双重分组.最后,使用CEC2013的大规模全局优化算法的测试集对新算法进行测试,通过和其他算法的对比,验证算法的有效性. 展开更多

关键词 大规模全局优化算法 动态多种群粒子群优化算法 协同进化 基准测试函数

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混合智能算法在多约束优化问题中的应用 被引量：4

5

作者 朱玉平 叶大振 +1 位作者 王锁萍 吴新余 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第4期1039-1042,1045,共5页

提出了一种将蚁群算法、遗传算法和粒子种群优化融合的混合智能算法来解决多约束最优路径和QoS路由问题。采用蚁群算法进行寻径生成初始群体,利用遗传算法对路径进行优化,利用PSO算法来优化蚁群算法中的信息素,优势互补。仿真结果表明... 提出了一种将蚁群算法、遗传算法和粒子种群优化融合的混合智能算法来解决多约束最优路径和QoS路由问题。采用蚁群算法进行寻径生成初始群体,利用遗传算法对路径进行优化,利用PSO算法来优化蚁群算法中的信息素,优势互补。仿真结果表明该算法是可行、有效的。 展开更多

关键词 多约束最优路径 QOS路由 蚁群算法 遗传算法 粒子种群优化

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基于自适应等效能耗最小的燃料电池船舶能量管理策略 被引量：1

6

作者 许晓彦 曹伟 韩冰 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期108-115,共8页

为实现等效能耗最小策略中等效因子的实时调整,提出一种基于自适应等效能耗最小的能量管理策略。首先,设计一种基于多种群自适应协同粒子群优化算法的最优等效因子提取方法,该方法为双层优化的结构。在上层优化中,以船舶的运行成本、储... 为实现等效能耗最小策略中等效因子的实时调整,提出一种基于自适应等效能耗最小的能量管理策略。首先,设计一种基于多种群自适应协同粒子群优化算法的最优等效因子提取方法,该方法为双层优化的结构。在上层优化中,以船舶的运行成本、储能系统最终电量和初始电量误差最小为目标函数,求解燃料电池系统和储能系统的最优运行轨迹;在下层优化中,建立等效因子的优化模型,提取最优等效因子的分布。然后,建立以系统状态参数为输入、等效因子为输出的神经网络模型。利用最优的等效因子作为训练样本,对神经网络模型进行训练。最后,将神经网络模型与等效能耗最小策略相结合,可实现等效因子的实时调整。在Matlab/Simulink中搭建船舶混合能源系统的仿真模型,对基于自适应等效能耗最小的能量管理策略进行验证。仿真结果表明,与基于恒定等效因子的等效能耗最小策略相比,储能系统的最终电量更接近初始值,氢气的总消耗量降低1.98%。 展开更多

关键词 燃料电池船 能量管理策略 神经网络 等效因子 多种群自适应协同的粒子群优化算法

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新型弹性胶泥-液压浮动机的优化设计 被引量：2

7

作者 李焕斌 曹广群 +1 位作者 李强 李帅龙 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期48-54,共7页

为了减小转管炮发射时的后坐阻力,提高射击精度和稳定性,设计了一种新型弹性胶泥-液压浮动机。根据浮动机的弹性力、粘滞阻尼力以及液压阻尼力计算公式,建立了浮动机的动力学模型。利用粒子种群算法对该动力学模型进行寻优得到该浮动机... 为了减小转管炮发射时的后坐阻力,提高射击精度和稳定性,设计了一种新型弹性胶泥-液压浮动机。根据浮动机的弹性力、粘滞阻尼力以及液压阻尼力计算公式,建立了浮动机的动力学模型。利用粒子种群算法对该动力学模型进行寻优得到该浮动机的最优结构参数。基于此结构参数对浮动机动力学模型进行10连发仿真,结果表明,浮动机的动力学参数匹配合理,在连发射击时浮动稳定。与原弹簧-液压浮动机对比,能够有效地减小后坐阻力和后坐位移,后坐特性得到了改善。仿真结果验证了将弹性胶泥用于浮动机的可行性,为弹性胶泥在浮动机上的应用提供参考。 展开更多

关键词 弹性胶泥 力学模型 浮动机 粒子种群优化算法 减后坐

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风光储电动汽车换电站多目标运行优化 被引量：15

8

作者 付华 柳梦雅 陈子春 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2016年第4期38-43,共6页

针对可再生能源与电动汽车充换电负荷之间的协调优化问题,建立了含风光储发电单元的电动汽车换电站多目标运行优化模型。采用多种群和动态自适应策略,提出了一种改进的动态多种群多目标粒子群算法,对这一多维、多约束、非线性的多目标... 针对可再生能源与电动汽车充换电负荷之间的协调优化问题,建立了含风光储发电单元的电动汽车换电站多目标运行优化模型。采用多种群和动态自适应策略,提出了一种改进的动态多种群多目标粒子群算法,对这一多维、多约束、非线性的多目标优化问题进行求解。以某地区实际电网数据进行算例仿真,验证了模型和算法的有效性。结果表明,优化后的风光储电动汽车换电站不仅可以实现可再生能源的就地消纳,而且有助于减小负荷峰谷差。 展开更多

关键词 风光储 电动汽车 换电站 多目标优化 动态多种群多目标粒子群优化

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考虑故障条件下电压稳定约束的最优潮流 被引量：3

9

作者 何斌 张秀彬 赵兴勇 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期435-440,共6页

为提高电力系统电能质量和电压质量、降低网损、保证电力系统安全经济运行,将潮流雅克比矩阵最小模特征值作为电压稳定性的指标,研究考虑故障条件下电压稳定约束的多目标最优潮流问题。用权重组合的方式将多目标转化为单一目标,权重的... 为提高电力系统电能质量和电压质量、降低网损、保证电力系统安全经济运行,将潮流雅克比矩阵最小模特征值作为电压稳定性的指标,研究考虑故障条件下电压稳定约束的多目标最优潮流问题。用权重组合的方式将多目标转化为单一目标,权重的选取采用层次分析法。最优潮流的求解采用改进的多种群协同粒子群优化算法。该算法保留了原多种群协同粒子群优化算法的master-slave种群结构,在此基础上增强两种种群的协同作用。根据slave粒子群的特点,在每次迭代中引入更多的有效信息加以分享,有助于扩大粒子的搜索空间,提高跳出局部极小的可能性。此外,在master种群中使用了选择机制,提高向较好解空间搜索的速度,加快收敛。仿真算例取得良好的优化结果,说明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 最优潮流 电压稳定 层次分析法 多种群协同粒子群优化算法 选择机制 判断矩阵

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基于收视行为的互联网电视节目流行度预测模型 被引量：3

10

作者 朱琛刚 程光 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期2504-2512,共9页

准确预测节目流行度是互联网电视节目系统设计与优化所要解决的关键问题之一。针对现有预测方法存在模型训练时间长、样本数量多、且对突发热点节目流行度预测效果差等问题,该文测量了某互联网电视平台280万用户的60亿条收视行为数据,... 准确预测节目流行度是互联网电视节目系统设计与优化所要解决的关键问题之一。针对现有预测方法存在模型训练时间长、样本数量多、且对突发热点节目流行度预测效果差等问题,该文测量了某互联网电视平台280万用户的60亿条收视行为数据,采用行为动力学分类方法将节目流行度演化过程分为内源临界、内源亚临界、外源临界和外源亚临界4种类型,运用双种群粒子优化的最小二乘支持向量机对每种类型分别构建了一种互联网电视节目流行度预测模型BD3P,并将BD3P模型应用于实际数据测验。实验结果表明,与现有其他方法相比,BD3P模型预测精度可提升17%以上,并能有效缩短预测周期。 展开更多

关键词 互联网电视 流行度预测 行为动力学 最小二乘支持向量机 双种群粒子群优化

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虚拟企业风险管理的组织化分布式决策模型 被引量：1

11

作者 卢福强 黄敏 王兴伟 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2009年第6期694-700,共7页

针对虚拟企业的柔性、成员的多样性和分布性等特征,及其带来的风险,提出了一个新的虚拟企业风险管理的组织化分布式决策模型.该模型分为2层,上层和下层,分别描述了虚拟企业中盟主和盟员的决策过程.决策过程中主要考虑了由于私有信息所... 针对虚拟企业的柔性、成员的多样性和分布性等特征,及其带来的风险,提出了一个新的虚拟企业风险管理的组织化分布式决策模型.该模型分为2层,上层和下层,分别描述了虚拟企业中盟主和盟员的决策过程.决策过程中主要考虑了由于私有信息所造成的盟主与盟员之间信息不对称的情况.针对该优化问题搜索空间巨大,且虚拟企业具有多成员的特点,设计了多种群粒子群算法来进行求解,仿真分析表明了该算法的有效性. 展开更多

关键词 虚拟企业 风险管理 组织化分布式决策 多种群粒子群优化算法

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基于MPSO的有限缓冲区多产品厂间歇调度问题的研究 被引量：1

12

作者 李青青 徐震浩 顾幸生 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2014年第8期866-873,共8页

研究了以最小化最大完工时间为目标的有限缓冲区多产品厂间歇调度问题,提出了一种基于多种群粒子群优化(MPSO)的间歇调度算法。该算法采用多种群,增加了种群初始粒子的多样性,在每一代子种群并行进化的过程中引入移民粒子,使子种群之间... 研究了以最小化最大完工时间为目标的有限缓冲区多产品厂间歇调度问题,提出了一种基于多种群粒子群优化(MPSO)的间歇调度算法。该算法采用多种群,增加了种群初始粒子的多样性,在每一代子种群并行进化的过程中引入移民粒子,使子种群之间相互影响和促进,避免算法过早地陷入局部最优,提高了算法的全局搜索能力;每代进化后选出子种群中的优秀粒子作为精华种群,并对其进行变邻域搜索(VNS),进一步提高了算法的收敛精度。通过对不同规模调度问题的仿真,以及与其它算法的对比,证明了该算法解决有限缓冲区多产品厂间歇调度问题的有效性和优越性。 展开更多

关键词 多种群粒子群优化(MPSO) 有限缓冲区 间歇调度 移民粒子 变邻域搜索(VNS)

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基于SPPSO算法的时滞HBV模型的系统辨识研究 被引量：1

13

作者 唐晓 吴志健 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第2期210-213,217,共5页

系统辨识是现代控制理论中的一个很活跃的分支。目前的系统辨识多采用二次规划等解析算法,不足之处在于可辨识的参数少、收敛慢、对参数的初值依赖大。随着智能控制领域研究的不断发展,非线性程度也就越来越高,一些经典的方法很难满足... 系统辨识是现代控制理论中的一个很活跃的分支。目前的系统辨识多采用二次规划等解析算法,不足之处在于可辨识的参数少、收敛慢、对参数的初值依赖大。随着智能控制领域研究的不断发展,非线性程度也就越来越高,一些经典的方法很难满足需要。而小种群粒子群算法(SPPSO)作为一种全局优化算法,易于实现,且收敛速度快,计算效率高,在处理数据量较大的大规模种群问题时可大大降低时间和资源的开销,因此在系统辨识特别是高度非线性、时滞系统中更具有意义。而这类复杂的系统在医学系统中具有典型性。所以将该算法用于求解时滞的乙型肝炎动力学模型有很好的研究价值和实用价值。 展开更多

关键词 时滞的HBV动力学模型 非线性系统辨识 小种群粒子群优化算法

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基于MPPSO的软件结构测试数据生成方法

14

作者 陈柯 刘久富 +1 位作者 朱丹丹 梁娟娟 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第10期53-56,共4页

软件测试中到达待覆盖的目标分支为多条独立路径时,应用基本粒子群优化算法生成测试数据的效率较低。为此,提出多种群粒子群优化算法的软件结构测试数据自动生成方法,包括改进个体迁移策略、重新定义谓词约束函数与采用并行性的搜索方... 软件测试中到达待覆盖的目标分支为多条独立路径时,应用基本粒子群优化算法生成测试数据的效率较低。为此,提出多种群粒子群优化算法的软件结构测试数据自动生成方法,包括改进个体迁移策略、重新定义谓词约束函数与采用并行性的搜索方法。实验结果表明,该方法的迭代数和执行时间分别为基本粒子群算法的1/7和1/3,在执行和搜索效率上有着明显的优势。 展开更多

关键词 软件结构测试 多种群粒子群优化 迁移 谓词 约束函数 多路径

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