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自适应混合粒子群优化DMC及其在脱硫系统中的应用
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作者 王惠杰 李绍鑫 +1 位作者 许小刚 秦志明 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期125-133,142,共10页
为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子... 为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子群的寻优性能;接着搭建DMC模型,使用自适应混合粒子群算法对DMC的控制时域、优化时域等参数进行迭代寻优,最后以浆液密度和机组负荷作为干扰因素对脱硫系统进行控制仿真及抗干扰测试。以某电厂600 MW机组配置脱硫塔浆液pH值为研究对象,将电厂实际运行数据作为输入检验控制系统特性。仿真结果表明:与传统PID控制以及Smith预估控制相比,自适应混合粒子群优化DMC控制下浆液pH值上升时间更短,控制更集中,波动范围小,在设定值±0.02范围内覆盖率达到99.41%。 展开更多
关键词 自适应混合粒子算法 动态矩阵 PH值 控制优化
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机械臂自抗扰控制的自适应-重构粒子群优化 被引量:1
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作者 郑伦川 梁新元 袁乖宁 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第2期231-235,共5页
为了减小机械臂在扰动作用下的控制误差,提出了基于自适应-重构粒子群算法的机械臂自抗扰控制优化方法。介绍了自抗扰控制器的组成和工作原理,依据ITAE指标建立了自抗扰控制参数的优化模型。对粒子群算法的粒子进化能力和算法进化能力... 为了减小机械臂在扰动作用下的控制误差,提出了基于自适应-重构粒子群算法的机械臂自抗扰控制优化方法。介绍了自抗扰控制器的组成和工作原理,依据ITAE指标建立了自抗扰控制参数的优化模型。对粒子群算法的粒子进化能力和算法进化能力进行了定义,基于两种进化能力构造了自适应学习因子,使粒子能够自适应选择高效率学习对象;引入了粒子随机重构策略,使算法具备跳出局部最优的能力,将新型算法命名为自适应-重构粒子群算法。经过仿真测试和验证,自适应-重构粒子群算法的优化能力强于标准算法;在时变扰动和恒值扰动作用下,自适应-重构粒子群算法优化的机械臂控制误差远小于标准粒子群算法。仿真结果验证了自适应-重构粒子群算法在机械臂自抗扰控制优化中的优越性。 展开更多
关键词 机械臂 自抗扰控制 自适应学习因子 粒子重构策略 粒子算法
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基于多群自适应协同粒子群优化算法的光储热泵系统研究
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作者 刘鑫冉 吴振奎 +1 位作者 张腾飞 宋庚岭 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期127-134,共8页
为解决小型电热耦合系统的资源失配问题,并缓解北方地区供热压力和提高离网负荷供电的可靠性,通过整合光伏发电单元、蓄电池储能单元与高效水源热泵的供暖系统,将各部分看作不同子群,提出一种求解系统能量配比的最优解的多群自适应协同... 为解决小型电热耦合系统的资源失配问题,并缓解北方地区供热压力和提高离网负荷供电的可靠性,通过整合光伏发电单元、蓄电池储能单元与高效水源热泵的供暖系统,将各部分看作不同子群,提出一种求解系统能量配比的最优解的多群自适应协同粒子群优化算法。修正各子群的粒子惯性权重,通过多群协同机制避免求解过程陷入局部最优,并采用自适应性策略(ACS)来控制历史信息的影响,以提高子群的搜索效率和目标解的精度。实验结果表明:所提方法优化了光伏-储能-热泵系统的协同运行能力,避免了资源失配造成的能量浪费问题,且能够实现以清洁能源为热泵供电的目标,有效缓解北方地区冬季供热压力;该方法还将离网负荷供电可靠性提升至更高水平,兼具环境效益与工程应用潜力。 展开更多
关键词 热泵供暖系统 光伏发电 蓄电池储能 自适应多目标粒子算法 能量分配 系统优化
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自适应策略优化的粒子群优化算法在神经网络架构搜索中的应用 被引量:2
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作者 程金芮 金瑾 +3 位作者 张朝龙 孔超 何嘉 张鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期60-64,共5页
针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与... 针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与局部信息的协同作用和智能切换学习策略。具体地,ARCLPSO利用全局和局部信息的协同作用令粒子向更优的方向移动,通过智能的切换粒子学习策略平衡粒子的搜索性能和收敛速度,提高搜索速度和搜索质量。在NAS-Bench-101数据集上的实验结果表明,ARCLPSO的收敛时间相较于传统进化算法(REA)和随机搜索(RS),分别减少了40.9%和55.2%。 展开更多
关键词 神经网络架构搜索 粒子优化 进化算法 NAS-Bench-101 自适应的协作学习算法
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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
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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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邻域自适应粒子群算法求解地源热泵区域能源系统鲁棒优化调度问题
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作者 吴亮红 王维 +1 位作者 张红强 贾睿 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1089-1100,共12页
针对地源热泵区域能源系统中冷热负荷和机组效能的不确定性,本文提出了一种考虑双重不确定性的鲁棒优化调度方法.首先,基于多面体不确定模型描述调度模型中的鲁棒变量.然后,针对建筑冷热负荷不确定性,采用对偶原理将双层优化模型等价为... 针对地源热泵区域能源系统中冷热负荷和机组效能的不确定性,本文提出了一种考虑双重不确定性的鲁棒优化调度方法.首先,基于多面体不确定模型描述调度模型中的鲁棒变量.然后,针对建筑冷热负荷不确定性,采用对偶原理将双层优化模型等价为单层优化模型;对于机组效能不确定性,采用场景法进行分析.最后,采用多目标优化约束处理方法处理鲁棒优化调度模型中的约束条件.同时,为更加高效、准确求解所构建的优化调度模型,提出了一种邻域自适应粒子群优化算法(NAPSO).实验结果表明,在制冷和制热工况下,与经验运行策略相比,本文所提方法可分别减少7.22%和5.55%的系统运行成本,是一种解决地源热泵区域能源系统鲁棒优化调度的有效方法. 展开更多
关键词 地源热泵 鲁棒优化调度 邻域自适应 粒子优化 不确定性
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粒子群优化随机森林机床热误差建模与补偿
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作者 苏哲 郭世杰 +3 位作者 丁强强 唐术锋 邹云鹤 吕贺 《机床与液压》 北大核心 2025年第12期8-16,共9页
为了提高机床热误差预测精度,提出一种自适应粒子群(APSO)优化随机森林(RF)模型的机床直线轴热误差预测方法。采用浣熊优化算法(COA)对K-Means算法进行优化,并结合相关性分析筛选出温度敏感点;提出动态惯性权重与学习因子的线性调整策... 为了提高机床热误差预测精度,提出一种自适应粒子群(APSO)优化随机森林(RF)模型的机床直线轴热误差预测方法。采用浣熊优化算法(COA)对K-Means算法进行优化,并结合相关性分析筛选出温度敏感点;提出动态惯性权重与学习因子的线性调整策略来避免粒子群算法陷入局部最优解,构建了基于APSO-RF的直线轴热误差预测模型。为了验证模型的准确性与实用性,在VDL-600A型加工中心上以X轴为例进行热误差测量与建模验证,基于FANUC系统坐标原点偏移(EMZPS)功能结合自主搭建的热误差辅助补偿系统,实现了计算机与系统间的通信连接。结果表明:APSO-RF热误差模型的均方根误差相比PSO-SVM、RF及BP模型分别降低了18.3%、45.2%及47.2%,有效提高了建模精度。根据构建的模型与补偿系统功能模块,补偿后热误差最大值由71.15μm降至13.4μm,精度提升81.2%,所构建的热误差补偿方法可有效提高机床的加工精度及稳定性。 展开更多
关键词 数控机床 热误差补偿 自适应粒子优化随机森林(APSO-RF)模型 浣熊优化算法(COA)
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基于粒子群优化BP神经网络的核事故源项反演
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作者 游清悦 曹博 +3 位作者 彭丁萍 李中昊 缪学伟 陈洲亮 《核电子学与探测技术》 北大核心 2025年第3期371-381,共11页
核事故发生后,快速准确地估算源物质的释放速率对于提升核应急响应速度及确保决策的可靠性至关重要。本文选择碘-131(^(131)I)核素的释放速率作为源项反演的目标值,利用课题组开发的放射性核素大气扩散模拟程序RADC生成神经网络训练所... 核事故发生后,快速准确地估算源物质的释放速率对于提升核应急响应速度及确保决策的可靠性至关重要。本文选择碘-131(^(131)I)核素的释放速率作为源项反演的目标值,利用课题组开发的放射性核素大气扩散模拟程序RADC生成神经网络训练所需的数据集。利用Matlab构建了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的核事故源项反演模型,同时考虑了粒子群算法中超参数和适应度函数的不同对算法优化性能的影响。结果表明:PSOBP模型源项反演测试结果的平均绝对百分比误差为2.14%,平均绝对误差为0.011437,均方差为0.000685,各个评价指标明显优于BP神经网络,验证了该模型的可行性,有助于快速核应急响应。 展开更多
关键词 源项反演 BP神经网络 粒子优化 参数优化 适应度函数
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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
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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 改进粒子优化算法 自适应惯性权值 避碰决策
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基于多目标粒子群的农村微电网源网荷储协同优化运行
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作者 张志远 武永军 +3 位作者 李熙钦 周莉梅 赵虎 王承民 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第4期113-119,127,共8页
为提升含分布式电源的农村微电网运行稳定性,对基于多目标粒子群算法的农村微电网源网荷储多目标优化方法进行研究。以最小网络损耗、最小电压偏移量与最大能源利用率等为目标函数,结合分布式电源出力、农村微电网运行以及储能等约束条... 为提升含分布式电源的农村微电网运行稳定性,对基于多目标粒子群算法的农村微电网源网荷储多目标优化方法进行研究。以最小网络损耗、最小电压偏移量与最大能源利用率等为目标函数,结合分布式电源出力、农村微电网运行以及储能等约束条件,建立了含分布式电源的农村微电网源网荷储多目标优化模型;在多目标粒子群算法内,引入了ε-支配关系的网格向量修剪策略以加快算法收敛效率;基于华北地区某农村实际微电网进行仿真分析,证明所提优化方法可有效降低农村微电网的网络损耗、电压偏移量,提升了能源利用率。 展开更多
关键词 多目标粒子 分布式光伏 农村微电网 源网荷储 多目标优化 修剪策略
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改进粒子群算法的径向柱塞液压马达内曲线优化
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作者 李佳璇 康绍鹏 +4 位作者 杨静 刘凯磊 强红宾 柯贤胜 崔毅 《现代制造工程》 北大核心 2025年第2期69-75,共7页
径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速... 径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速度曲线重构为含补偿区的等加速度曲线,以减小冲击和接触应力突变值。以粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为基础,加入自适应非线性动态权重与多子种群竞争优化策略,构建一种改进粒子群算法,对各区段角度进行重新分配,重新生成含补偿区的径向柱塞液压马达内曲线。对比优化前后的结果表明,最大接触应力下降了2.54%,最大接触应力处的突变值下降至0;接触应力不再阶跃式上升,有上升过程,冲击较小。该研究能够为径向柱塞液压马达的设计提供参考,有效减缓疲劳与磨损,降低冲击影响,从而延长液压马达的使用寿命。 展开更多
关键词 径向柱塞液压马达 内曲线 自适应非线性动态权重 多子种竞争优化策略 改进粒子算法
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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 粒子优化算法 自动率定 SWMM
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基于混合策略多目标粒子群的异构无人机协同多任务分配
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作者 王昱 马春荣 赵明月 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期821-831,共11页
针对多约束条件下的异构无人机协同多任务分配问题,构建综合考虑航程代价、时间代价、作战效能和多个约束的三目标优化模型,提出基于混合策略的多目标粒子群优化算法.为了评价任务打击效率同时考虑死锁难题,在建模过程中提出弹药平均作... 针对多约束条件下的异构无人机协同多任务分配问题,构建综合考虑航程代价、时间代价、作战效能和多个约束的三目标优化模型,提出基于混合策略的多目标粒子群优化算法.为了评价任务打击效率同时考虑死锁难题,在建模过程中提出弹药平均作用效能指标和等待时间计算.为了解决传统粒子群算法易陷入局部最优的问题,确保始终搜索到满足约束的可行解,分别提出基于约束的粒子动态优选初始化策略、基于支配关系的优势个体选择策略和基于任务的小模块粒子更新及修正策略,有效提升算法在收敛精度及多样性方面的综合性能.通过多场景下的仿真、消融实验验证模型及算法的有效性.结果表明,相较对比算法,所提算法得到的解集更收敛、多样,分布更均匀,能够高效实现异构无人机的协同多任务分配. 展开更多
关键词 异构无人机 任务分配 多目标优化 粒子 混合策略
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基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略 被引量:4
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作者 卢盛阳 朱钰 +3 位作者 陈涛 王同 王宁 吴蒙 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期68-75,共8页
针对传统虚拟同步发电机控制策略存在暂态调节时间长及稳定性差等问题,提出一种基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略。首先,通过分析系统受扰动后功角特性,提出阻尼惯量自适应控制策略;然后,利用改进粒子群算法选择控制策略初始... 针对传统虚拟同步发电机控制策略存在暂态调节时间长及稳定性差等问题,提出一种基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略。首先,通过分析系统受扰动后功角特性,提出阻尼惯量自适应控制策略;然后,利用改进粒子群算法选择控制策略初始值,给出关键参数的选取原则及具体范围;最后,通过与现有控制策略进行对比,分析不同惯量及阻尼下对系统影响并验证控制策略的优越性。结果表明,该策略可有效提高系统稳定性及动态响应性能。 展开更多
关键词 虚拟同步发电机 虚拟惯量 阻尼系数 自适应控制 粒子优化算法
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基于改进多目标粒子群的大型设备群检测策略优化方法 被引量:2
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作者 张继旺 刘锁 +2 位作者 龚庶 刘悦 丁克勤 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第3期504-511,共8页
在大型履带起重机群(大型设备群)检验检测中,存在检测工期紧、检测质量和人员安全要求高、经济效益最大化等多目标约束下的最优检测策略制定问题,为此,提出了一种基于改进多目标粒子群的大型设备群检测策略优化方法(MOPSO)。首先,利用... 在大型履带起重机群(大型设备群)检验检测中,存在检测工期紧、检测质量和人员安全要求高、经济效益最大化等多目标约束下的最优检测策略制定问题,为此,提出了一种基于改进多目标粒子群的大型设备群检测策略优化方法(MOPSO)。首先,利用变异算子对传统的多目标粒子群算法优化方法进行了改进;然后,根据大型设备群检测项目的实际需求构建了检测工期、检测成本、检测质量与安全的多目标优化模型,并确定了各子目标的约束条件;最后,将该优化算法和构建的模型应用于大型履带起重机群的检测项目中,对该方法的有效性进行了验证。研究结果表明:与传统检测策略相比,在保证质量和安全的前提下,利用该方法得到最优的检测策略,其检测周期仅需3/4,检测单位成本节省了14%,受检单位成本节约了32.8%,极大地提升了检测效率,降低了企业和检验单位人力、经济和时间成本。因此,该方法具有良好的实用性和推广应用价值。 展开更多
关键词 设备 大型履带起重机 多目标粒子优化 检测策略优化 粒子 优化算法
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基于反馈策略的自适应粒子群优化算法 被引量:29
16
作者 俞欢军 张丽平 +1 位作者 陈德钊 胡上序 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期1286-1291,共6页
为了克服常规粒子群优化(SPSO)算法在多峰函数寻优应用中容易出现早熟的缺点,提出了一种基于反馈策略的自适应粒子群优化(APSO)算法.考虑到进化过程中群体多样性损失过快,采用种群分布熵和平均粒距两个种群多样性参数,来均衡算法的勘探... 为了克服常规粒子群优化(SPSO)算法在多峰函数寻优应用中容易出现早熟的缺点,提出了一种基于反馈策略的自适应粒子群优化(APSO)算法.考虑到进化过程中群体多样性损失过快,采用种群分布熵和平均粒距两个种群多样性参数,来均衡算法的勘探和开发能力.基于惯性权值随种群多样性变化而变化的动态分析,建立了惯性权值与平均粒距之间的线性函数关系,并将该函数关系融入到APSO算法中.测试结果表明,与常规粒子群优化算法相比,该算法在多峰雨数寻优时,成功率和精确度都有显著提高,且全局收敛速度快;在求解异或(XOR)分类问题时成功概率提高,收敛速度加快,APSO算法对神经网络的训练更加有效. 展开更多
关键词 早熟 自适应算法 粒子优化
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基于离散式多样性评价策略的自适应粒子群优化算法 被引量:12
17
作者 汤可宗 肖绚 +1 位作者 贾建华 徐星 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期344-349,共6页
为了通过增强种群多样性提高对粒子全局寻优能力与寻优速度的平衡能力,该文提出一种自适应粒子群优化(APSO)算法。基于种群熵对标准粒子群优化(SPSO)算法的多样性进行了研究,给出一种离散式多样性评价策略。为了均衡SPSO算法的勘探和开... 为了通过增强种群多样性提高对粒子全局寻优能力与寻优速度的平衡能力,该文提出一种自适应粒子群优化(APSO)算法。基于种群熵对标准粒子群优化(SPSO)算法的多样性进行了研究,给出一种离散式多样性评价策略。为了均衡SPSO算法的勘探和开发能力,该文分析了SPSO算法的惯性权值随多样性评价值变化而变化的动态函数关系,并将该函数关系融入APSO算法。为防止算法搜索后期过早陷入局部最优点,采用一种变异策略增强种群的多样性。仿真结果证明:APSO算法相比耗散粒子群优化(DPSO)算法,增加了对未探测空间的搜索能力,加速了粒子在整个解空间的寻优过程。在开发阶段,惯性权值随多样性的减少而递减,在勘探阶段,惯性权值随多样性的增加而增加。APSO算法较好地平衡了算法的全局搜索和局部细致搜索能力,可使粒子在较大范围空间内快速寻找到最优解所在的区域,并展开细致搜索。 展开更多
关键词 离散式多样性评价策略 粒子优化 变异策略
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自适应变异的混合粒子群优化策略及其应用 被引量:6
18
作者 高海昌 冯博琴 +1 位作者 侯芸 朱利 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期663-666,共4页
提出了一种新的基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化(HPSO)算法.该算法将模拟退火过程引入到粒子群优化(PSO)之中,以PSO作为主体,先随机产生初始群体,并开始随机搜索产生新的个体.同时,使用自适应变异操作进行个体变异,... 提出了一种新的基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化(HPSO)算法.该算法将模拟退火过程引入到粒子群优化(PSO)之中,以PSO作为主体,先随机产生初始群体,并开始随机搜索产生新的个体.同时,使用自适应变异操作进行个体变异,对进化过的个体进行退火操作,以调整和优化群体.与模拟退火算法和基本PSO算法相比,HPSO保持了基本PSO算法简单、容易实现的特点,又能进行自适应变异.复杂函数优化和旅行商组合优化问题的实例验证表明,所提算法的全局收敛性较好,提高了摆脱局部最优的能力,有效避免了基本PSO算法的早熟问题. 展开更多
关键词 粒子优化 模拟退火 自适应变异
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自适应的混沌粒子群算法优化XML文档聚类策略 被引量:3
19
作者 刘波 杨路明 邓云龙 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期716-720,共5页
为了提高海量XML文档集的聚类质量,提出了一种基于粒子群的XML自适应混沌聚类算法(简称ACPSO);为了简化XML文档相似性判定,该算法以XML键为基础,结合混沌原理与粒子群算法划分XML文档;为了加速算法的收敛性,通过对算法相关参数的自适应... 为了提高海量XML文档集的聚类质量,提出了一种基于粒子群的XML自适应混沌聚类算法(简称ACPSO);为了简化XML文档相似性判定,该算法以XML键为基础,结合混沌原理与粒子群算法划分XML文档;为了加速算法的收敛性,通过对算法相关参数的自适应学习与权重调整,增强XML文档的全局寻优能力,改善XML文档聚类的质量。对比其它聚类算法,仿真表明本算法不仅能有效避免聚类停滞现象的发生,而且是一种高效的XML文档聚类方法。 展开更多
关键词 XML文档集 XML键 混沌优化算法 自适应策略 粒子优化算法
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基于混沌思想模糊自适应参数策略的粒子群优化算法 被引量:1
20
作者 孙勇 章卫国 +1 位作者 章萌 尹伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第1期39-41,44,共4页
粒子群优化算法是一种进化计算技术。提出一种基于混沌思想的模糊自适应参数策略的粒子群优化算法,它利用模糊策略较强的适应能力及混沌运动遍历性、随机性等特点,对标准粒子群优化算法进行了改进,并证明了算法的收敛性。对几种典型测... 粒子群优化算法是一种进化计算技术。提出一种基于混沌思想的模糊自适应参数策略的粒子群优化算法,它利用模糊策略较强的适应能力及混沌运动遍历性、随机性等特点,对标准粒子群优化算法进行了改进,并证明了算法的收敛性。对几种典型测试函数的测试结果表明,模糊自适应参数策略的引入,有效提高了算法收敛的速度,且混沌思想改善了对多维空间的全局搜索能力,能有效避免早熟现象。 展开更多
关键词 粒子优化算法 混沌 模糊自适应
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