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融合Tent映射和模拟退火的改进鸽群优化算法
1
作者 张安玲 《中北大学学报(自然科学版)》 2025年第1期53-63,75,共12页
针对鸽群优化算法容易陷入局部最优、求解精度低和局部搜索能力差的问题,提出了一种融合Tent映射和模拟退火的改进鸽群优化算法。首先,采用Tent映射初始化种群,使初始种群分布更为均匀。然后,在鸽群优化算法的地标算子运行后再加入模拟... 针对鸽群优化算法容易陷入局部最优、求解精度低和局部搜索能力差的问题,提出了一种融合Tent映射和模拟退火的改进鸽群优化算法。首先,采用Tent映射初始化种群,使初始种群分布更为均匀。然后,在鸽群优化算法的地标算子运行后再加入模拟退火算法,利用模拟退火算法以一定的概率跳出局部最优解以及具有的渐进收敛性,提高了全局优化的能力。基于16个基准测试函数对算法性能进行了测试,实验结果表明,Tent-PIO-SA算法相比PIO、Tent-PIO算法,在收敛精度上平均提高了10个数量级,特别对于极难优化的Rosenbrock函数,Tent-PIO-SA算法相比最近的经典算法LECUSSA、SCASL、CML-WOA、APN-WOA在收敛精度上平均高出了6个数量级,比TLPSO、SCA-DE算法高出了7个数量级,证明了所提出的Tent-PIO-SA算法具有较强的寻优能力。 展开更多
关键词 鸽群优化算法 模拟退火算法 tent映射
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快速综合学习粒子群优化算法
2
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量子卷积神经网络
3
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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基于多目标粒子群算法的分层注聚流线型阀芯结构优化
4
作者 张仕帆 贾德利 龚斌 《石油矿场机械》 2025年第2期46-56,共11页
在分层注聚过程中,满足分层配压的同时降低聚合物溶液的黏度损失,是困扰配注器节流阀芯结构优化设计的难题。以流线形阀芯为研究对象,通过数值模拟验证了流线形阀芯的调压与黏损机理。以节流压差与平均剪切速率为性能指标,采用Plackett-... 在分层注聚过程中,满足分层配压的同时降低聚合物溶液的黏度损失,是困扰配注器节流阀芯结构优化设计的难题。以流线形阀芯为研究对象,通过数值模拟验证了流线形阀芯的调压与黏损机理。以节流压差与平均剪切速率为性能指标,采用Plackett-Burman试验分析结构因素的显著性,利用响应面法构建其与响应值的回归模型。结合多目标粒子群优化算法和熵权法,确定了流线形阀芯的最优结构参数。研究结果表明,外径、槽间距和后槽间角是影响节流压差和平均剪切速率的显著因素。节流压差和平均剪切速率的指标权重分别为0.5022和0.4978。优化后流线形阀芯的外径为18 mm、槽间距为12 mm、前槽间角为35°以及后槽间角为45°,对应的节流压差和平均剪切速率分别为45.68 kPa和1731.32 s^(-1)。与优化前相比,节流压差提高2.33%,平均剪切速率降低1.87%,流线形阀芯的应用性能得到提高。研究成果为提升分层注聚技术中配注装置的应用性能提供了理论支撑,有助于推动油田的高效开发。 展开更多
关键词 分层注聚 流线形阀芯 结构优化 响应面法 多目标粒子群优化算法
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基于简化粒子群优化算法的EPB制动最佳滑移率在线辨识方法
5
作者 孙旭睿 樊智敏 《舰船电子工程》 2025年第1期111-117,共7页
针对固定目标滑移率的ABS控制器在复杂路面制动时无法跟踪复杂路面最佳滑移率的问题,提出了一种车辆制动最佳滑移率的辨识方法,以进一步增大车辆制动时的纵向力,提高制动稳定性并缩短制动距离。首先,考虑车辆制动过程中的轴荷转移和悬... 针对固定目标滑移率的ABS控制器在复杂路面制动时无法跟踪复杂路面最佳滑移率的问题,提出了一种车辆制动最佳滑移率的辨识方法,以进一步增大车辆制动时的纵向力,提高制动稳定性并缩短制动距离。首先,考虑车辆制动过程中的轴荷转移和悬架变形,建立了包含前后轮7自由度1/2车半主动悬架模型的车辆模型,该模型能够根据车速、轮速和制动力矩准确计算出车辆制动时的车轮纵向力和垂向力。提出基于简化粒子群优化算法的最佳滑移率辨识方法,对Pacejka轮胎-路面模型进行实时参数辨识,辨识出最大纵向力对应的最佳滑移率。最后,基于车辆EPB动态紧急制动工况,在Matlab/Simulink平台进行了仿真试验,证明了论文所提方法的有效性。 展开更多
关键词 EPB动态紧急制动 Pacejka轮胎-路面模型 粒子群优化算法 最佳滑移率辨识 半主动悬架
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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
6
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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基于活跃目标粒子群算法的露顶式平面钢闸门优化
7
作者 韩一峰 胡坚柯 王靖坤 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第1期201-207,共7页
针对钢闸门优化问题难以获得全局最优解这一问题,提出了一种活跃目标粒子群(Active Target Particle Swarm Optimization,APSO)算法用于露顶式平面钢闸门的优化设计。该算法在传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法种群中设... 针对钢闸门优化问题难以获得全局最优解这一问题,提出了一种活跃目标粒子群(Active Target Particle Swarm Optimization,APSO)算法用于露顶式平面钢闸门的优化设计。该算法在传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法种群中设定一个活跃目标个体,并将该个体引入算法的迭代更新机制中,活跃目标个体的引入增强了算法跳出局部极值、进行全局寻优的能力;并且采用一个综合学习因子代替原始算法中的多个学习因子,进一步提高了算法的收敛速度与稳定性。在满足钢结构强度等约束条件下,以钢闸门总重力为目标函数,对主梁、边柱、面板和次梁等结构参数进行寻优。同时依据优化结果,采用ABAQUS建立有限元模型对钢闸门主梁进行强度复核,结果表明,采用活跃目标粒子群算法对露顶式平面钢闸门进行优化设计能够得到更优的各结构尺寸参数,优化后的钢闸门总重力与文献算例相比降低了15.38%,并且强度复核符合容许应力要求。 展开更多
关键词 露顶式平面钢闸门 容许应力 活跃目标粒子群算法 强度复核 优化设计
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基于粒子群的小型无人机低过载压缩空气发射参数选择和优化算法
8
作者 张奉林 董轶昊 +3 位作者 辛建社 郭丽萍 谷雪晨 曲家琦 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期206-221,共16页
为进一步完善无人机压缩空气发射过程中的内弹道特性研究,基于压缩空气发射系统的结构和工作机理,利用热力学、气体动力学理论建立发射过程内弹道模型,通过仿真计算和发射试验验证模型的有效性。探究脉冲阀面积、脉冲阀全开启时间、高/... 为进一步完善无人机压缩空气发射过程中的内弹道特性研究,基于压缩空气发射系统的结构和工作机理,利用热力学、气体动力学理论建立发射过程内弹道模型,通过仿真计算和发射试验验证模型的有效性。探究脉冲阀面积、脉冲阀全开启时间、高/低压室初始容积对发射过程内弹道性能参量的变化规律,运用基于子母弹原理的改进粒子群优化算法对发射参数进行优化设计,分析并验证优化结果的有效性。研究结果表明:脉冲阀面积对无人机峰值过载呈正相关影响,并对气体的质量流量影响显著;增大脉冲阀全开启时间可以有效降低无人机的峰值过载;高压室容积主要通过改变气体质量流量从而对内弹道性能进行影响,并且高压室容积越大对高/低压室的压差变化越明显;合理增大低压室容积可以有效降低峰值加速度的大小,并对无人机出筒速度影响较弱,有利于提高无人机在发射过程中的稳定性;改进粒子群优化算法可以有效优化小型无人机低过载压缩空气发射参数选择。所得研究结果对无人机压缩空气发射参数选择、设计试验和工程化应用具有一定的理论指导意义。 展开更多
关键词 无人机 压缩空气发射系统 内弹道特性 粒子群优化算法
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一种基于粒子群算法的安卓应用体积优化方法
9
作者 周少杰 《信息技术与信息化》 2025年第4期87-91,共5页
随着移动应用功能迅速增长,安装包的体积也不断增大,导致手机经常因内存空间不足从而无法正常安装应用。代码混淆技术通过对Java字节码进行重构和修改,在提高程序安全性的同时也有利于减少应用体积。然而,目前主流的R8和ProGuard代码混... 随着移动应用功能迅速增长,安装包的体积也不断增大,导致手机经常因内存空间不足从而无法正常安装应用。代码混淆技术通过对Java字节码进行重构和修改,在提高程序安全性的同时也有利于减少应用体积。然而,目前主流的R8和ProGuard代码混淆器,其混淆规则众多,不同应用在不同混淆策略下,体积优化差距较大。为此,文章设计了一种基于粒子群算法的安卓应用体积优化方法。该方法以应用体积优化为目标,通过粒子群算法的速度更新和位置更新,搜索最佳策略,为Java字节码提供最合适的混淆规则组合。实验结果表明,该方法相对于R8和ProGuard混淆器的核心规则,能够获得8.3%的体积优化效果,有利于生成更小的安卓应用。 展开更多
关键词 体积优化 R8 ProGuard 粒子群优化算法 安卓应用
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基于模拟退火粒子群算法的微电网优化调度
10
作者 梅雨 《现代信息科技》 2025年第5期134-138,共5页
在全球对环境问题日益关注的背景下,包含可再生能源的微电网作为清洁且可持续的能源方案备受青睐。为了有效利用可再生能源,并在经济和环保之间取得平衡,提出了基于多目标的优化模型。首先,运用线性加权法平衡微电网系统的经济性和环保... 在全球对环境问题日益关注的背景下,包含可再生能源的微电网作为清洁且可持续的能源方案备受青睐。为了有效利用可再生能源,并在经济和环保之间取得平衡,提出了基于多目标的优化模型。首先,运用线性加权法平衡微电网系统的经济性和环保性两个目标函数,然后引入了模拟退火粒子群优化算法用于求解多目标优化模型,以达到优化经济和环保目标的目的。仿真结果表明,在解决微电网多目标优化问题时,引入模拟退火粒子群优化算法能够有效提升系统性能,使得微电网的运行状态更倾向于经济高效和环保友好,从而推动了可再生能源微电网的可持续发展。 展开更多
关键词 微电网 模拟退火粒子群算法 优化调度 多目标优化
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以云平台承载系统时基于粒子群优化算法的云任务调度方法
11
作者 赵润程 郑明钊 《长江信息通信》 2025年第1期213-215,共3页
由于云平台承载系统的计算能力是动态变化的,导致传统任务调度方法难以充分利用云资源,提出以云平台承载系统时基于粒子群优化算法的云任务调度方法。以任务完成时间最短、任务完成成本最小、负载均衡为目标,构建一个以云平台承载系统... 由于云平台承载系统的计算能力是动态变化的,导致传统任务调度方法难以充分利用云资源,提出以云平台承载系统时基于粒子群优化算法的云任务调度方法。以任务完成时间最短、任务完成成本最小、负载均衡为目标,构建一个以云平台承载系统时云任务调度数学模型,采用粒子群优化算法求解模型,得到最佳以云平台承载系统时云任务调度策略。实验结果表明,设计方法下服务资源负载均衡度指标数值为0.23,该方法可以很好地解决以云平台承载系统时云任务调度问题。 展开更多
关键词 云平台承载系统 粒子群优化算法 云任务 算力调度 调度方法
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基于粒子群优化算法的地埋管换热性能预测研究
12
作者 魏善明 贾寒冰 +3 位作者 曹嘉琪 田彦法 毕栋威 聂玉朋 《区域供热》 2025年第1期107-116,共10页
为了对聊城某地源热泵工程换热器的换热性能进行预测,利用BP神经网络(BPNN)模型和粒子群优化算法(PSO)建立了地埋管换热性能预测模型。通过皮尔逊相关性分析确定影响地埋管出口温度的关键参数,进而预测换热器性能。利用粒子群算法对BPN... 为了对聊城某地源热泵工程换热器的换热性能进行预测,利用BP神经网络(BPNN)模型和粒子群优化算法(PSO)建立了地埋管换热性能预测模型。通过皮尔逊相关性分析确定影响地埋管出口温度的关键参数,进而预测换热器性能。利用粒子群算法对BPNN模型进行优化,以提升学习效率和收敛速度。模型预测结果显示,BPNN和PSO-BPNN均能有效预测地埋管出口温度,PSO-BPNN在预测精度和稳定性方面更优,其均方根误差(RMSE)为0.1073,平均相对误差(MRE)为0.0049,决定系数(R2)为0.96757,均优于BPNN模型的相应指标。通过建立预测模型,可以对地埋管换热器的出口温度进行短期预测,进而预测换热器在未来一段时间内的性能表现,并提前做出调整,确保地源热泵系统稳定、高效地运行。通过这种方式,可以最大限度地发挥地源热泵系统的性能,同时避免因温度波动导致的性能下降或系统不稳定。 展开更多
关键词 地源热泵 BP神经网络 粒子群优化算法 地埋管换热器换热性能
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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
13
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Tent映射和Logistic映射的粒子群优化算法(英文) 被引量：3
14
作者 田东平 赵天绪 《陕西科技大学学报（自然科学版）》 2010年第2期17-23,共7页
粒子群优化算法是一种基于群体智能的随机优化算法,针对粒子群优化算法稳定性较差和易陷入局部收敛的缺点,作者提出了一种基于tent映射和logistic映射的粒子群算法,一方面,分别应用tent映射和logistic映射初始化均匀分布的粒群提高了初... 粒子群优化算法是一种基于群体智能的随机优化算法,针对粒子群优化算法稳定性较差和易陷入局部收敛的缺点,作者提出了一种基于tent映射和logistic映射的粒子群算法,一方面,分别应用tent映射和logistic映射初始化均匀分布的粒群提高了初始解的质量;另一方面,设定粒子聚集程度的量化计算公式和判定阈值,并引入自适应高斯变异策略,增强了算法跳出局部最优解的能力.通过对基准测试函数的仿真计算,证明该算法具有稳定性好和收敛速度快的特点. 展开更多
关键词 粒子群优化 tent映射 LOGISTIC映射 均匀性 最大聚集距离 高斯变异 稳定性
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基于S型映射的自适应粒子群优化算法
15
作者 薛文 《白城师范学院学报》 2024年第5期64-72,共9页
针对粒子群算法搜索精度不高,易陷入局部最优解的不足,提出了一种基于S型映射的自适应粒子群优化算法.首先,通过群体适应度方差策略,设定种群收敛阈值;然后,根据阈值采用S型映射自适应变异搜索策略,以提高全局探索能力;最后,根据适应值... 针对粒子群算法搜索精度不高,易陷入局部最优解的不足,提出了一种基于S型映射的自适应粒子群优化算法.首先,通过群体适应度方差策略,设定种群收敛阈值;然后,根据阈值采用S型映射自适应变异搜索策略,以提高全局探索能力;最后,根据适应值排序,采用S型映射自适应步长梯度搜索策略,以提高局部搜索能力.通过四个测试函数实验表明,该算法在收敛速度、收敛精度方面均有较大提升. 展开更多
关键词 粒子群算法 适应度方差 S型映射 变异策略 梯度策略
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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：1
16
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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基于改进粒子群算法的中深层地源热泵供暖系统运行优化 被引量：2
17
作者 张俊峰 徐继军 +2 位作者 徐建伟 信敏 张健 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期311-317,共7页
构建变工况运行且包含蓄热装置的中深层地源热泵供暖系统,基于改进粒子群算法,分别以运行费用、系统COP和地热能利用系数为目标函数对系统运行进行优化,并对优化结果进行比较和分析。结果表明:对应目标函数优化后的运行费用、系统COP和... 构建变工况运行且包含蓄热装置的中深层地源热泵供暖系统,基于改进粒子群算法,分别以运行费用、系统COP和地热能利用系数为目标函数对系统运行进行优化,并对优化结果进行比较和分析。结果表明:对应目标函数优化后的运行费用、系统COP和地热能利用系数分别为279.27元、6.4420和0.8527。以系统COP为目标函数的优化效果与运行费用相反,而与地热能利用系数相近。 展开更多
关键词 地源热泵 粒子群算法 地热能 地埋管 改进优化
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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：1
18
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 多种群 精英知识 反向学习 极值扰动
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基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法 被引量：1
19
作者 朱永强 朱显浩 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期259-266,共8页
对波浪能发电集群的优化控制有助于波浪能的有效利用,为此文章提出了基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法。以直驱式发电装置为研究对象,探讨其构成发电集群短期尺度下稳定状态的数学模型,由简至繁依次考虑波浪动态压力、装置... 对波浪能发电集群的优化控制有助于波浪能的有效利用,为此文章提出了基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法。以直驱式发电装置为研究对象,探讨其构成发电集群短期尺度下稳定状态的数学模型,由简至繁依次考虑波浪动态压力、装置间辐射影响和遮挡效应,以便更准确地模拟一定密集度的波浪能发电装置部署下的实际效果。以集群功率最大化为优化目标,根据装置运动和海域能量约束,提出混合粒子群算法求解集群的最优参数,在传统算法基础上设定自适应惯性权重并加入交叉和变异操作,以应对复杂集群方程解空间的多峰性问题。算例结果验证了所述集群优化方法的有效性,求解质量良好;同时表明波浪能发电集群规模越大,装置之间的辐射影响越复杂,遮挡效应越明显。 展开更多
关键词 波浪能发电集群 辐射影响 遮挡效应 集群优化 混合粒子群算法
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基于改进粒子群算法优化PID控制的主动悬架性能研究 被引量：1
20
作者 张昕 彭瑞祥 张宏远 《沈阳理工大学学报》 CAS 2024年第6期13-19,共7页
针对二自由度主动悬架比例-积分-微分(PID)控制器参数整定问题,引入粒子群算法,借助粒子群算法的全局搜索能力解决PID控制器参数整定问题,考虑到传统粒子群算法收敛速度较慢,设计了一种改进粒子群算法,根据悬架性能评价指标建立目标函数... 针对二自由度主动悬架比例-积分-微分(PID)控制器参数整定问题,引入粒子群算法,借助粒子群算法的全局搜索能力解决PID控制器参数整定问题,考虑到传统粒子群算法收敛速度较慢,设计了一种改进粒子群算法,根据悬架性能评价指标建立目标函数,分别模拟了随机路面激励输入和减速带式梯形冲击路面激励输入,并验证了基于改进粒子群算法优化的PID控制器的有效性。仿真结果表明:改进粒子群算法后目标函数的收敛速度明显提高;基于改进粒子群算法优化PID控制的主动悬架在不同激励输入条件下均具有较好的行驶平顺性;验证了改进粒子群算法的有效性并解决了PID控制器参数整定问题。 展开更多
关键词 主动悬架 粒子群优化算法 PID 平顺性 仿真
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