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快速综合学习粒子群优化算法 被引量:3
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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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基于多目标粒子群优化算法设计的双波段窄带热辐射器
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作者 邱千里 章晋国 +4 位作者 周东劼 谈冲 孙艳 郝加明 戴宁 《红外与毫米波学报》 北大核心 2025年第1期11-16,共6页
双波段窄带热辐射器在红外传感、加密、检测等众多领域具有重要的应用潜力。这种辐射器能够提供集中且精确的红外辐射能量,从而提高红外技术的灵敏度和分辨率。不过,在不同波段构建窄带辐射的条件通常会相互制约,同时实现双波段窄带热... 双波段窄带热辐射器在红外传感、加密、检测等众多领域具有重要的应用潜力。这种辐射器能够提供集中且精确的红外辐射能量,从而提高红外技术的灵敏度和分辨率。不过,在不同波段构建窄带辐射的条件通常会相互制约,同时实现双波段窄带热辐射仍具有一定的挑战性。本文提出了一种新型无需光刻的红外双波段窄带热辐射器。该辐射器由铝薄膜上非周期性的交替沉积Ge和YbF_(3)薄膜组成,Ge和YbF_(3)薄膜组成的分布式布拉格反射镜和铝基底在一定条件下可以激发Tamm等离激元(Tamm Plasmon Polaritons,TPPs),从而实现窄带辐射。首先使用多目标粒子群优化算法对辐射器的结构参数进行优化,以满足双波段TPP的激发条件。实验结果也验证了双波段辐射器在中波红外和长波红外波段具有窄带辐射的特性。本文提出的方法也可用于多波段辐射调控器件的设计,从而可以应用于多气体传感和多带红外伪装等领域。 展开更多
关键词 双波段窄带热辐射器 多目标粒子群优化算法 长波红外
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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
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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基于响应曲面法和粒子群优化算法的凸轮磨削工艺参数优化 被引量:1
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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 粒子群优化算法 显微分析
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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络
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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 粒子群优化算法 量子机器学习 参数化量子电路
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基于改进粒子群优化算法的船舶避碰研究 被引量:1
7
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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基于峰值导向型粒子群优化算法的城市水文模型自动率定方法
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作者 许王辰 陈瑞弘 孙岸炜 《水利水电科技进展》 北大核心 2025年第4期31-38,共8页
针对城市多参数水文模型中径流及峰现时间人工率定效率低、精度不足的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的模型参数自动率定方法。该方法在PSO算法中引入Logistic映射和莱维飞行,分别用于粒子初始化和位置更新,以避免陷入局部最... 针对城市多参数水文模型中径流及峰现时间人工率定效率低、精度不足的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的模型参数自动率定方法。该方法在PSO算法中引入Logistic映射和莱维飞行,分别用于粒子初始化和位置更新,以避免陷入局部最优;同时结合城市产汇流模型特征,构建包含整体拟合、峰值及峰现时间的加权多目标适应度函数,以提高模型对关键水文特征的捕捉能力。通过Python实现该方法与机理模型(雨洪管理模型,SWMM)的交互,并利用试验场实测数据对10个关键水文参数进行率定,比较不同权重取值的适应度函数的拟合效果。结果表明,构建的加权多目标适应度函数在城市排水系统应急调度应用中更具优势,尤其在提高峰值与峰现时间模拟精度方面表现更优。将该方法应用于九江实际排水系统,峰值误差和峰现时间误差分别为0.56%和-6.82%,验证了方法的可行性与准确性。 展开更多
关键词 城市水文模型 多目标适应度函数 粒子群优化算法 自动率定 SWMM
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基于成本质量准则与粒子群优化算法的公差优选方法研究
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作者 朱恒帆 张旭 +1 位作者 夏韬成 张学昌 《工具技术》 北大核心 2025年第2期151-156,共6页
针对工程实践领域的公差优化与分配研究,目前多集中在加工成本、质量损失成本最小等方面,缺乏考虑公差敏感度以及尺寸公差与形位公差并行优化的问题。本文遵循成本质量准则并结合改进的粒子群优化算法选取满足产品公差与成本平衡的一组... 针对工程实践领域的公差优化与分配研究,目前多集中在加工成本、质量损失成本最小等方面,缺乏考虑公差敏感度以及尺寸公差与形位公差并行优化的问题。本文遵循成本质量准则并结合改进的粒子群优化算法选取满足产品公差与成本平衡的一组公差值,基于结构关键参数与总加工成本、总质量损失成本和总敏感性成本之间的关系建立总成本公差模型,并以加工能力与功能需求为约束条件;利用带约束条件的粒子群优化算法进行求解,通过引入罚函数使计算过程在可行域内进行寻优;以某型号断路器操作机构的公差优选问题为例,应用基于CETOL的公差仿真对得到的最优解进行分析。结果证明,优化后成本降低了4.81%,说明本文方法选择的公差符合产品设计要求的同时提升了产品的经济性,有助于提高企业的竞争力,解决工程实践中企业所面临的问题。 展开更多
关键词 公差优化 成本质量准则 粒子群优化算法 CETOL公差仿真
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基于导航变量的多目标粒子群优化算法的移动机器人路径规划
10
作者 陈康康 陈晨 《农业装备与车辆工程》 2025年第5期132-135,共4页
传统路径规划方法通常聚焦于单一目标,而实际应用中常常涉及多个冲突目标的综合优化。为此,提出一种基于导航变量的多目标粒子群优化算法(NMOPSO)的移动机器人路径规划方法。在多目标进化粒子群优化算法的基础上,考虑变异、交叉和选择... 传统路径规划方法通常聚焦于单一目标,而实际应用中常常涉及多个冲突目标的综合优化。为此,提出一种基于导航变量的多目标粒子群优化算法(NMOPSO)的移动机器人路径规划方法。在多目标进化粒子群优化算法的基础上,考虑变异、交叉和选择的程度,以提高算法的收敛速度和解的多样性,进而实现多个优化目标(最短路径、最平滑路径和最安全路径)的平衡。实验结果表明,所提改进多目标粒子群算法在复杂环境中具有较高的计算效率和较强的鲁棒性,能够为移动机器人规划出既短又安全的路径。与传统方法相比,改进算法在多目标优化方面展现出更好的性能,具有较强的应用潜力。 展开更多
关键词 移动机器人路径规划 多目标粒子群优化算法 路径优化
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改进粒子群优化算法在机械臂轨迹规划中的应用 被引量:2
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作者 谢嘉 吴家桢 +1 位作者 李永国 梁锦涛 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第10期1681-1686,共6页
针对机械臂运动效率与稳定性问题,提出了一种基于改进粒子群算法的时间优化轨迹规划方法。该方法以3-5-3组合分段多项式插值算法为基础,以分段区间的时间为优化目标,通过带有动态学习因子与收缩因子的改进粒子群优化算法进行优化。本文... 针对机械臂运动效率与稳定性问题,提出了一种基于改进粒子群算法的时间优化轨迹规划方法。该方法以3-5-3组合分段多项式插值算法为基础,以分段区间的时间为优化目标,通过带有动态学习因子与收缩因子的改进粒子群优化算法进行优化。本文以实验室的空中作业机器人作业机械臂为模型,将本文方法与标准粒子群优化规划方法进行比较,仿真结果证明该方法收敛速度和精度都有明显改善,且算法未陷入局部收敛,最终优化结果有12.8%的提升。在该轨迹下机械臂的关节角度、速度、加速度曲线平滑无突变,机械臂运动平稳,方法具有可行性。 展开更多
关键词 机械臂 轨迹规划 粒子群优化算法
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基于协同进化粒子群优化算法的水资源配置模型及应用 被引量:2
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作者 刘洪波 菅浩然 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第11期74-79,共6页
面向新发展阶段的城市水资源配置具有多目标、多变量、约束条件复杂、求解结果非线性、求解过程困难等特征。针对线性规划、动态规划、非线性规划等传统优化算法在解决水资源配置问题中求解结果不合理、计算效率低,求解多目标问题收敛... 面向新发展阶段的城市水资源配置具有多目标、多变量、约束条件复杂、求解结果非线性、求解过程困难等特征。针对线性规划、动态规划、非线性规划等传统优化算法在解决水资源配置问题中求解结果不合理、计算效率低,求解多目标问题收敛慢等问题,提出了基于协同进化粒子群优化(CPSO)算法的多目标水资源优化配置模型。以郑州市为例,构建了以实现社会、经济和生态效益的最大化为目标,供水量、需水量、供水能力和水库库容为约束的水资源配置模型。通过输入郑州市各计算单元和用水部门的用水需求量和可用水量,该模型计算并输出郑州市9个区在2019年、2035年的缺水率。结果表明:郑州市供水的区域分布比较均衡,缺水率在可接受范围内;该模型算法进化速度较快,进化的稳定性较优,优化结果在种群中可以很好地保留且对进化方向的主导性很强,可以有效地应用于解决水资源配置问题,并提升模型计算效率,为水资源管理部门提供技术支持。 展开更多
关键词 协同进化 粒子群优化算法 水资源优化配置 郑州市
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基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法 被引量:2
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作者 张伟 张润雨 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第6期116-128,共13页
目的为了解决粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易早熟收敛、后期收敛速度慢、精度低等问题,方法提出一种基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法(multi-group cooperation particle swarm optimization algorithm,... 目的为了解决粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易早熟收敛、后期收敛速度慢、精度低等问题,方法提出一种基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法(multi-group cooperation particle swarm optimization algorithm,MGCPSO)。首先,采用基于幂函数约束的logistic映射得到分布均匀的初始种群,加快寻优速度并提高找到最优解的概率;其次,在算法执行阶段动态划分多种群,并利用精英知识引导劣势粒子飞行,实现粒子间的信息共享和协同进化,降低粒子在解空间探索的盲目性;最后,综合融入精英知识的反向学习和极值扰动策略对粒子施加变异,帮助粒子扩大搜索区域并加强对最优邻域的精细探索。结果为验证MGCPSO的性能,在30维和100维的基准测试函数上进行了仿真实验研究,结果表明,相比于其他几种改进算法,提出的算法在收敛速度和收敛精度上均有良好表现。结论多种群协作粒子群优化可以有效避免算法早熟收敛和陷入局部最优,同时可以提高算法的全局搜索能力和局部开发能力。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 LOGISTIC映射 多种 精英知识 反向学习 极值扰动
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陷阱标记联合懒蚂蚁的自适应粒子群优化算法
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作者 张伟 蒋岳峰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1631-1642,共12页
为解决现有粒子群改进策略无法帮助已陷入局部最优和过早收敛的粒子恢复寻优性能的问题,提出一种陷阱标记联合懒蚂蚁的自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization based on trap label and lazy ant, TLLA-APSO)算法。陷... 为解决现有粒子群改进策略无法帮助已陷入局部最优和过早收敛的粒子恢复寻优性能的问题,提出一种陷阱标记联合懒蚂蚁的自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization based on trap label and lazy ant, TLLA-APSO)算法。陷阱标记策略为粒子群提供动态速度增量,使其摆脱最优解的束缚。利用懒蚂蚁寻优策略多样化粒子速度,提升种群多样性。通过惯性认知策略在速度更新中引入历史位置,增加粒子的路径多样性和提升粒子的探索性能,使粒子更有效地避免陷入新的局部最优。理论证明了引入历史位置的粒子群算法的收敛性。仿真实验结果表明,所提算法不仅能有效解决粒子群已陷入局部最优和过早收敛的问题,且与其他算法相比,具有较快的收敛速度和较高的寻优精度。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 懒蚂蚁 陷阱标记 局部最优 过早收敛
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基于粒子群优化算法PID参数优化的双电机耦合驱动履带车辆转向控制 被引量:8
15
作者 李欢欢 刘辉 +1 位作者 盖江涛 李训明 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期916-924,共9页
针对电驱动履带车辆转向灵敏度不高、控制精度难的问题进行转向控制策略研究,对双电机耦合驱动履带车辆开展动力学分析,利用数学仿真软件建立转向动力学模型。设计一种基于粒子群优化算法对比例-微分-积分控制器(Proportional-Integral-... 针对电驱动履带车辆转向灵敏度不高、控制精度难的问题进行转向控制策略研究,对双电机耦合驱动履带车辆开展动力学分析,利用数学仿真软件建立转向动力学模型。设计一种基于粒子群优化算法对比例-微分-积分控制器(Proportional-Integral-Differential controller,PID)参数优化的转向控制策略,以改进型时间乘绝对误差积分指标为粒子群优化算法目标函数,对PID转向控制策略中的控制参数进行实时优化,动态调节控制参数,实现车辆转向控制系统优化输出。利用硬件在环仿真平台和实车试验,对控制策略进行仿真和实车试验验证,试验结果验证了控制策略的有效性。 展开更多
关键词 电驱动履带车辆 粒子群优化算法 转向控制 耦合机构
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面向动态公交的离散分层记忆粒子群优化算法 被引量:2
16
作者 黄君泽 吴文渊 +2 位作者 李轶 石明全 王正江 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期20-30,共11页
随着智慧城市、智慧交通的发展,移动互联网和公交智能基础设施以及相关数据的不断完善,通过用户手机预约公交服务的新型公交运营方式——动态公交,已经成为许多城市公交发展的重要探索方向。但目前,对动态公交问题的建模、算法研究不足... 随着智慧城市、智慧交通的发展,移动互联网和公交智能基础设施以及相关数据的不断完善,通过用户手机预约公交服务的新型公交运营方式——动态公交,已经成为许多城市公交发展的重要探索方向。但目前,对动态公交问题的建模、算法研究不足。基于这一研究现状,提出动态公交问题模型和面向动态公交的离散分层记忆粒子群优化(PSO)算法。首先给出动态公交问题的目标函数和约束条件,给出动态公交问题的解的形式,并定义解的编辑距离;其次提出使用数据驱动的预计算路径集生成PSO算法的优质初始解的方法,给出基于解的编辑距离的PSO算法中粒子的变异概率和自适应收敛系数的计算方式;最后提出将粒子群分层求解的方法,其中低层粒子群可复用、可继承,从而减少单时间片内、时间片间复制和重初始化带来的性能损耗。基于重庆市北碚区蔡家岗街道的真实场景和亿级历史数据建立仿真环境进行实验,实验结果表明:相对于不分层PSO算法,分层PSO算法通过复用和继承能缩短超80%计算用时;自适应参数和变异机制能帮助算法更稳定地收敛到更优解;相对于传统公交系统,动态公交能在同等运力限制下,提高22%的乘客接单率,节省39.1%的乘客出行时间,所提算法能满足公交运营商在片区内进行动态公交调度的需求;相对于对比算法,所提算法平均缩短了85.3%的计算用时,并且在仅耗用80%里程的情况下提高了至少12%的接单率。 展开更多
关键词 智慧交通 动态公交问题 电召问题 粒子群优化算法 预计算路径集 自适应变异
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基于自适应粒子群优化算法的串联复合涡轮储能优化策略 被引量:2
17
作者 王震 张珊珊 +1 位作者 邬斌扬 苏万华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期611-618,共8页
针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过... 针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过Matlab/Simulink软件,建立了基于发动机串联复合涡轮发电的储能优化控制仿真模型,对比分析了不同控制方法在设定工况下的功率追踪性能以及混合储能系统的储能特性。仿真结果表明,相较于传统扰动观测法(P&O)控制方法,在所提的SAPSO-MPPT方法下,发电功率提高了190 W,响应时间缩短了0.15 s。同时,HESS能够有效追踪母线上的需求功率,电能回收效率高达95.3%。最后,基于Y24型改装发动机台架搭建了串联复合涡轮发电系统实验平台,对所提储能优化控制策略的节油潜力进行了实验验证。结果表明,SAPSO-MPPT+HESS储能优化策略能够有效提高排气能量回收效率,优化后系统总热效率比原发动机提高了提高0.53个百分点。 展开更多
关键词 自适应粒子群优化算法 串联复合涡轮发电系统 最大功率点追踪 混合储能系统
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基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数整定 被引量:11
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作者 蒋凌云 魏庆来 +3 位作者 张峰华 王博宇 张俊康 韦欣彤 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期470-477,共8页
针对标准粒子群优化算法优化PID控制器参数存在的早熟以及陷入局部最优等问题,引入粒子二阶振荡环节、反向学习、自适应惯性权重,并结合设计的惯性权重动态调整策略、粒子越界随机反射墙,提出一种新型分阶段迭代的改进粒子群优化算法。... 针对标准粒子群优化算法优化PID控制器参数存在的早熟以及陷入局部最优等问题,引入粒子二阶振荡环节、反向学习、自适应惯性权重,并结合设计的惯性权重动态调整策略、粒子越界随机反射墙,提出一种新型分阶段迭代的改进粒子群优化算法。在6个标准测试函数上进行测试,其性能相比于一些已有的改进粒子群优化算法更加优秀。将这些算法用于自动电压调节器系统的PID控制器参数整定,仿真结果表明,所提出的改进粒子群优化算法整定的PID控制器的控制效果更好。 展开更多
关键词 体智能优化 改进粒子群优化算法 PID参数整定 自动电压调节器系统
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基于多目标粒子群优化算法的动力电池仿生冷板结构优化设计 被引量:1
19
作者 张荃 张春化 康渝佳 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期47-56,共10页
为了提高锂离子电池的冷却效果,提出一种高度对称的仿生网状流道冷板。首先,利用单因子分析法分析了冷板结构参数对其性能的影响,然后,以冷板的平均温度、温度标准差和冷却液压力损失为性能指标,采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对冷板... 为了提高锂离子电池的冷却效果,提出一种高度对称的仿生网状流道冷板。首先,利用单因子分析法分析了冷板结构参数对其性能的影响,然后,以冷板的平均温度、温度标准差和冷却液压力损失为性能指标,采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对冷板的结构参数进行了优化,得到性能最优时的流道宽度、流道深度和冷板壁厚分别为9.0 mm、1.5 mm和1.4 mm,对应的平均温度、温度标准差和压力损失分别为33.20℃、1.33℃和65.63 Pa,相比于初始结构参数,优化后的平均温度和温度标准差分别下降1.92℃和0.02℃,但压力损失增大27.10 Pa。最后,在电池模组层面验证了优化结果。 展开更多
关键词 网状流道冷板 单因素分析 多目标粒子群优化算法 最优拉丁超立方抽样 熵权法
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动态环境下分布式自适应粒子群优化算法 被引量:3
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作者 唐剑 史浩山 +1 位作者 杨奇 邢云冰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第17期5431-5435,共5页
针对现有粒子群算法的不足,提出一种基于微粒自身信息的环境变化检测方法,同时采用分布式处理模式,通过激活粒子群中的停滞粒子适应环境变化,不仅降低了的算法复杂度,而且提高了算法对复杂环境的自适应能力。对于有界连续函数,证明新算... 针对现有粒子群算法的不足,提出一种基于微粒自身信息的环境变化检测方法,同时采用分布式处理模式,通过激活粒子群中的停滞粒子适应环境变化,不仅降低了的算法复杂度,而且提高了算法对复杂环境的自适应能力。对于有界连续函数,证明新算法能依概率收敛于全局极小点。应用抛物线函数和Rastrigin函数构造的复杂动态环境对该算法进行验证,并同APSO、D-PSO算法进行了对比。实验结果表明,在复杂的动态环境中,DAPSO算法具有更好的适应性。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 动态环境 自适应粒子群优化算法 多样性粒子群优化算法
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