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利用遗传-粒子群优化混合算法求取剩余静校正量 被引量:3
1
作者 何超群 王彦春 张品 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期656-659,共4页
剩余静校正是一个具有多参数、多极值的全局优化问题,当大量未知参数存在时,常规的遗传算法(GA)几乎无法避免早熟现象,难以保证收敛于全局最优。结合粒子群优化算法(PSO)和遗传算法的优势,提出了一种新颖的粒子群优化-遗传混合算法。混... 剩余静校正是一个具有多参数、多极值的全局优化问题,当大量未知参数存在时,常规的遗传算法(GA)几乎无法避免早熟现象,难以保证收敛于全局最优。结合粒子群优化算法(PSO)和遗传算法的优势,提出了一种新颖的粒子群优化-遗传混合算法。混合算法利用了粒子群优化算法的速度和位置的更新规则,并引入遗传算法里的交叉变异思想。用混合算法和遗传算法分别对两个理论模型进行试处理,处理结果表明,混合算法比遗传算法具有更好的性能,是一种求取复杂地形条件下剩余静校正量的实用方法。 展开更多
关键词 剩余静校正 遗传算法 粒子算法 粒子群优化-遗传混合算法
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基于粒子群-细菌觅食混合优化算法的汽车碳纤维复合材料地板铺层设计
2
作者 杨海洋 丁娟 +2 位作者 蔡珂芳 王军年 胡爱成 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期53-62,共10页
为提高白车身地板复合材料铺层优化设计的精度、效率及结构轻量化水平,提出了一种碳纤维复合材料地板铺层优化设计方法。首先建立了白车身有限元模型并验证了其有效性,然后通过力学性能测试获取了碳纤维复合材料的参数,并进行了地板铺... 为提高白车身地板复合材料铺层优化设计的精度、效率及结构轻量化水平,提出了一种碳纤维复合材料地板铺层优化设计方法。首先建立了白车身有限元模型并验证了其有效性,然后通过力学性能测试获取了碳纤维复合材料的参数,并进行了地板铺层的概念设计和建模。接着,采用连续变量优化设计方法确定了地板的铺层厚度、铺块形状和铺层层数,并使用离散化圆整策略获得了各铺向角的离散铺层层数。优化结果表明,所提出的粒子群-细菌觅食混合优化(PSO-BFO)算法对地板质量、静态弯曲刚度和白车身轻量化系数的改善率分别为34.4%、6.0%和5.3%。 展开更多
关键词 复合材料地板 铺层设计方法 粒子-细菌觅食混合优化方法 多目标优化
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船舶避碰的粒子群-遗传(PSO-GA)的混合优化算法研究 被引量:14
3
作者 周凤杰 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期909-916,共8页
随着海运航线的愈加繁忙,船舶碰撞事故时有发生,为避免船舶发生碰撞,船舶避碰决策研究已成为目前研究的热点。本文在既往研究的基础上,综合考虑船舶避碰的经济性及安全性要求,基于粒子群算法、遗传算法与非线性编程理论,建立了船舶避碰... 随着海运航线的愈加繁忙,船舶碰撞事故时有发生,为避免船舶发生碰撞,船舶避碰决策研究已成为目前研究的热点。本文在既往研究的基础上,综合考虑船舶避碰的经济性及安全性要求,基于粒子群算法、遗传算法与非线性编程理论,建立了船舶避碰路径规划的优化模型,并通过具体案例进行仿真分析。仿真结果显示,粒子群遗传混合优化算法的收敛速度较快,船舶避碰的优化路径能够同时满足经济性及安全性要求,算法的有效性及运算效率均有了显著提高。 展开更多
关键词 船舶避碰 粒子算法 遗传算法 混合算法 路径优化
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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
4
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 辐射影响 遮挡效应 优化 混合粒子算法
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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 粒子优化算法 最佳滑移率辨识 半主动悬架
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基于改进自适应多种群遗传算法的结构-控制系统一体化优化 被引量:2
6
作者 梅真 龚嘉诚 +2 位作者 高毅超 魏琳 李海锋 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期799-809,共11页
提出一种改进的自适应多种群遗传算法,以更好地解决建筑结构-主动控制系统一体化优化问题,即同时对被控结构参数、控制算法参数、主动作动器布置位置进行优化。该遗传算法对编码方法、初始种群生成、选择策略、交叉概率和变异概率的自... 提出一种改进的自适应多种群遗传算法,以更好地解决建筑结构-主动控制系统一体化优化问题,即同时对被控结构参数、控制算法参数、主动作动器布置位置进行优化。该遗传算法对编码方法、初始种群生成、选择策略、交叉概率和变异概率的自适应调整、多种群协同进化中移民策略等进行改进。研究结果表明:改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的,并且具有较高的精度;改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法首次得到优化分析最优解的平均进化代数分别为320与730,表明前者比后者收敛速度更快;改进的自适应多种群遗传算法每次能达到或接近最优解,可有效克服基本遗传算法优化结果随机性较强的缺点;经改进的自适应多种群遗传算法优化的主动控制系统取得明显减振效果,E1 Centro波输入时,主动控制结构层间位移角峰值和绝对加速度峰值较无控时分别平均减小54.5%与46.7%。算例结果表明了改进的自适应多种群遗传算法的有效性,实现了对建筑结构-主动控制系统的一体化优化。 展开更多
关键词 主动控制 结构-控制系统 一体化优化 自适应遗传算法 多种
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基于遗传-粒子群算法的风力发电机组变桨距控制方法研究
7
作者 吕文虎 万雄彪 《沈阳工程学院学报(自然科学版)》 2024年第4期15-21,共7页
变桨距控制对机组的发电效率和稳定性具有重要影响。受风速随机性等多种因素影响,在变桨距控制过程中容易产生发电机组振动,无法保证风力发电机组的运行稳定性。因此,研究基于遗传-粒子群算法的风力发电机组变桨距控制方法。以动力学方... 变桨距控制对机组的发电效率和稳定性具有重要影响。受风速随机性等多种因素影响,在变桨距控制过程中容易产生发电机组振动,无法保证风力发电机组的运行稳定性。因此,研究基于遗传-粒子群算法的风力发电机组变桨距控制方法。以动力学方程构建风力发电机组变桨距控制数学模型,描述机组风能转换效率与机组振动之间的关系;根据机组动态变化关系,提取变桨距控制的关键要素,基于遗传-粒子群算法设定变桨距控制目标;参照风力发电机组变桨距控制目标,设定对应目标函数,求解实现风力发电机组变桨距控制。实验结果表明:在稳定风况和突变风况下,所研究方法可以实现风力发电机组的变桨距控制,达到最佳的功率输出,且控制过程中未出现机组振动限值。 展开更多
关键词 遗传-粒子算法 风力发电机组 变桨距控制 稳定性
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基于粒子群-遗传优化算法的船舶避碰决策 被引量:19
8
作者 曾勇 张金奋 +1 位作者 张明阳 张笛 《中国航海》 CSCD 北大核心 2020年第1期1-6,28,共7页
为能在开阔水域中提升船舶驾驶员在多船会遇场景下的避碰决策能力,按照国际海上避碰规则(Convention on the International Regulations for Prerenting Collisions at Sea,COLREGs)的要求,综合考虑船舶航行的安全性与经济性,提出一种... 为能在开阔水域中提升船舶驾驶员在多船会遇场景下的避碰决策能力,按照国际海上避碰规则(Convention on the International Regulations for Prerenting Collisions at Sea,COLREGs)的要求,综合考虑船舶航行的安全性与经济性,提出一种基于粒子群-遗传(Partide Swam Optimization-Genetic Algorithm,PSO-GA)的混合优化避碰决策算法。基于最近会遇距离(Distance of Close Point of Approaching,dCPA)和最近会遇时间(Time to Close Point of Approaching,tCPA)确定船舶碰撞危险度(Collision Risk Index,ICR)的计算方法,基于转向幅度与航行时间建立避碰决策目标函数。基于PSO-GA算法具有提高收敛精度和加速全局寻优的特点,当ICR≥0.5时,启动PSO-GA算法,获得让路船舶在全局范围内的最佳转向幅度和在新航向上的航行时间。仿真结果表明:与单独使用PSO或GA算法相比,PSO-GA算法能够以较少的迭代次数找到安全经济避碰航线。提出的避碰决策算法能够为船舶驾驶人员在避碰决策中提供参考,有助于提升船舶航行的安全性和降低船舶碰撞事故发生的风险。 展开更多
关键词 船舶避碰 碰撞危险度 粒子优化 遗传算法
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一种求解矩形排样问题的遗传-离散粒子群优化算法 被引量:13
9
作者 黄岚 齐季 +1 位作者 谭颖 杨滨 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1103-1107,共5页
针对制造业领域的矩形优化排样问题,提出一种遗传-离散粒子群优化算法.引入交换子和交换序概念,解决了标准粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子的更新难以描述问题;融合遗传算法的交叉与变异思想,增强了粒子群的多样性和稳定性;同... 针对制造业领域的矩形优化排样问题,提出一种遗传-离散粒子群优化算法.引入交换子和交换序概念,解决了标准粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子的更新难以描述问题;融合遗传算法的交叉与变异思想,增强了粒子群的多样性和稳定性;同时采用改进的最低水平线搜索算法加快算法的收敛速度,并解码形成排样方案.通过实验数据对比,验证了该算法在求解矩形排样问题中的高效性和鲁棒性. 展开更多
关键词 离散粒子优化 遗传算法 最低水平线搜索 矩形排样
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带时间窗的车辆路径问题的混合粒子群优化算法 被引量:2
10
作者 吴钧皓 戚远航 +2 位作者 罗浩宇 钟日雄 柯炳明 《电子设计工程》 2024年第6期21-26,共6页
针对带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problems with Time Windows,VRPTW),提出了一种混合粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)进行求解。所提出的算法设计了一种高效的编解码策略,以此搭建HPSO算法解空间... 针对带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problems with Time Windows,VRPTW),提出了一种混合粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)进行求解。所提出的算法设计了一种高效的编解码策略,以此搭建HPSO算法解空间到VRPTW解空间的桥梁。同时为了提高算法的寻优能力,设计了由单点插入策略以及双点交换策略组成的局部搜索策略。通过solomon-50标准数据集中的九个算例进行仿真实验,实验结果证明了所提出算法的寻优能力和稳定性均优于对比算法,最优解误差相较于对比算法最多降低了38.32%。 展开更多
关键词 车辆路径问题 时间窗 混合粒子优化算法 组合优化问题
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基于遗传粒子群算法的水闸底板优化设计 被引量:2
11
作者 刘峰 《水电站机电技术》 2024年第3期46-48,104,共4页
为获得最佳的水闸底板设计方案,降低建造材料用量,对水闸底板尺寸进行优化设计。首先,以水闸底板总截面积为目标函数,底板抗滑稳定、底板基底应力为约束条,以底板尺寸为优化变量建立水闸底板尺寸优化数学模型;其次,提出了一种耦合粒子... 为获得最佳的水闸底板设计方案,降低建造材料用量,对水闸底板尺寸进行优化设计。首先,以水闸底板总截面积为目标函数,底板抗滑稳定、底板基底应力为约束条,以底板尺寸为优化变量建立水闸底板尺寸优化数学模型;其次,提出了一种耦合粒子群优化算法和遗传算法的遗传粒子群算法,用于优化求解水闸底板尺寸优化数学模型。选取狮子山水闸为分析对象,计算结果表明:遗传粒子群算法对狮子山水闸底板尺寸的优化率为11.44%,其对于狮子山水闸底板尺寸的优化效率明显优于粒子群优化算法和遗传算法。 展开更多
关键词 水闸底板 优化设计 遗传粒子算法 粒子优化算法 遗传算法
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基于多目标规划和混合遗传算法的上海临空可变车道集群控制优化研究 被引量:1
12
作者 陈希 邹婕 《中国市政工程》 2024年第1期125-130,160,161,共8页
针对上海临空早晚高峰时段区域交通问题,分别构建广顺北路、协和路、福泉路和金钟路单条道路优化模型及基于多目标规划和混合遗传算法的临空区域路网可变车道集群控制及信号配时优化模型。从通行效率和环境排放效益2个维度进行量化对比... 针对上海临空早晚高峰时段区域交通问题,分别构建广顺北路、协和路、福泉路和金钟路单条道路优化模型及基于多目标规划和混合遗传算法的临空区域路网可变车道集群控制及信号配时优化模型。从通行效率和环境排放效益2个维度进行量化对比。结果表明,可变车道集群控制及信号配时优化后早高峰改善比例大于晚高峰,路网通行效率及环境排放效益优化幅度分别达17.46%和20.53%。可变车道集群优化效果较单车道显著且稳定性高,更有利于路网通行效率的整体提升。研究结论可为城市可变车道集群的智能化管控提供理论支撑与借鉴。 展开更多
关键词 可变车道集控制 信号配时优化 多目标规划 混合遗传算法 通行效率 环境排放效益
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基于粒子群优化算法的地震数据品质因子及混合相位子波同时估计
13
作者 杨从涛 陈鹏 刘乐 《东北石油大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期51-60,I0005,共11页
非稳态地震数据高分辨率处理及反演是通过求解包含地震子波滤波效应及地层吸收衰减效应的反演方程,获得地下反射界面的地震响应。为实现高分辨率处理及反演中初始地震子波及数据品质因子Q模型的实施条件,结合地震子波Z变换的根移动编码... 非稳态地震数据高分辨率处理及反演是通过求解包含地震子波滤波效应及地层吸收衰减效应的反演方程,获得地下反射界面的地震响应。为实现高分辨率处理及反演中初始地震子波及数据品质因子Q模型的实施条件,结合地震子波Z变换的根移动编码及等效Q模型的二进制—十进制转换策略,引入粒子群全局优化算法,建立非稳态地震数据混合相位初始地震子波及数据品质因子同时估计的方法。利用井旁道与数据的互相关作为准则函数,判定粒子群是否收敛至最大,输出最佳初始地震子波及Q。应用理论合成数据和实际数据测试进行验证。结果表明:相较于传统常相位地震子波估计及反Q滤波,该方法在复杂干扰条件下能更精确捕获真实的子波波形及衰减参数。利用输出的地震子波及Q进行时变反褶积处理得到高分辨率剖面,说明方法具有准确性、计算效率高且输出结果优,估计的地震子波和Q更符合实际地震波传播特征,为后续高分辨率地震数据处理提供基本参数。 展开更多
关键词 混合相位 地震子波 品质因子 粒子优化算法 非稳态地震数据
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一种基于遗传粒子群混合的路由优化算法 被引量:1
14
作者 王娜娜 《电子质量》 2017年第5期1-4,14,共5页
传统的基于最短路径的路由算法不能合理利用现有网络,容易造成网络拥塞。该文基于粒子群算法和遗传算法的核心思想,将两种算法融合起来,提出一种基于遗传粒子群混合算法的路由优化算法,用来求解多Qo S约束的路由问题,算法以改进的粒子... 传统的基于最短路径的路由算法不能合理利用现有网络,容易造成网络拥塞。该文基于粒子群算法和遗传算法的核心思想,将两种算法融合起来,提出一种基于遗传粒子群混合算法的路由优化算法,用来求解多Qo S约束的路由问题,算法以改进的粒子群算法为主线,并引入遗传算法的变异思想避免算法陷入局部最优。在满足带宽、费用以及时延约束的基础上,将网络负载的均衡性和网络资源消耗作为优化目标,达到优化路径选择,避免网络拥塞的目的。仿真结果表明该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 遗传粒子混合算法 路由优化 QOS 负载均衡 网络拥塞
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基于混合粒子群算法的新能源微电网运营成本优化方法研究
15
作者 季晶 《长江信息通信》 2024年第11期76-79,共4页
为了改变传统能源结构、提高能源利用率,文章提出了一种改进的混合PSO算法。在借鉴GA算法的基础上将传统粒子比拟为可自行设定杂交概率的粒子,并加入收敛因子提升算法性能。通过对混合粒子群算法进行应用性能分析,发现该算法对微电网进... 为了改变传统能源结构、提高能源利用率,文章提出了一种改进的混合PSO算法。在借鉴GA算法的基础上将传统粒子比拟为可自行设定杂交概率的粒子,并加入收敛因子提升算法性能。通过对混合粒子群算法进行应用性能分析,发现该算法对微电网进行配置优化的失负荷率为0.05%,弃电率为1.19%,新能源渗透率为88.27%,大幅提高了微电网的经济性和供电可靠性。该方法在新能源微电网运营成本的优化应用上有重要实用意义。 展开更多
关键词 新能源 微电网 成本优化 混合粒子算法
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基于混合简化粒子群算法的贝叶斯网络结构学习研究 被引量:1
16
作者 刘浩然 李晟 +4 位作者 崔少鹏 王念太 蔡炎滨 时倩蕊 张力悦 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期269-278,共10页
为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后... 为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后利用爬山策略建立初始粒子群,再利用改进的粒子群优化算法和遗传算法对初始种群迭代优化,在迭代过程中提出条件交叉和变异策略避免粒子的随机发散更新,并结合副粒子增缓策略更新未优化粒子,避免算法陷入局部最优。该算法与其他算法在4种标准网络下进行了仿真实验。实验结果表明,所提算法在ASIA、CAR、CHILD、ALARM网络中相比于MMHC、GS、BNC-PSO、PC-PSO算法BIC评分分别平均高5.775%、5.8%、0.475%、2.75%;汉明距离HD更低,正确率ACC更高。 展开更多
关键词 智能算法 贝叶斯网络 粒子优化 遗传算法 自定义交叉和变异概率 粒子增缓策略
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基于混合遗传粒子群优化算法的层次路径规划方法 被引量:9
17
作者 欧阳海滨 全永彬 +1 位作者 高立群 邹徳旋 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2020年第4期34-40,共7页
路径规划是移动机器人研究领域的一个重要基础性问题。针对单独使用某一路径规划算法存在着搜索速度慢,或易陷入局部极值的问题,提出了一种基于混合遗传粒子群优化算法的层次路径规划方法。该方法的主要步骤包括:一是采用三角形法进行... 路径规划是移动机器人研究领域的一个重要基础性问题。针对单独使用某一路径规划算法存在着搜索速度慢,或易陷入局部极值的问题,提出了一种基于混合遗传粒子群优化算法的层次路径规划方法。该方法的主要步骤包括:一是采用三角形法进行空间环境路径建模;二是结合人工势场法的改进遗传算法设计初次路径规划;三是运用粒子群优化算法对初次路径规划的结果进行优化以实现更可靠的最优路径。通过实例仿真测试,结果显示所设计的方法能够融合各算法的优点,快速有效地找到最优路径。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 人工势场法 改进遗传算法 粒子优化算法 三角形法
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基于WLS-AUKF混合算法的主动配电网联合状态估计
18
作者 满延露 刘敏 《电子科技》 2025年第2期93-102,共10页
响应负载和分布式能源的随机性和波动性、相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)配置的经济性需求对配电网状态估计提出了更高要求。文中提出了考虑PMU配置优化的加权最小二乘法(Weighted Least Squares,WLS)-自适应无迹卡尔曼滤波... 响应负载和分布式能源的随机性和波动性、相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)配置的经济性需求对配电网状态估计提出了更高要求。文中提出了考虑PMU配置优化的加权最小二乘法(Weighted Least Squares,WLS)-自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Untraced Kalman Filtering,AUKF)的主动配电网联合状态估计。通过改进粒子群优化算法(Metropolis-Hastings Crossover Particle Swarm Optimization,MHCPSO)实现PMU优化配置,再结合WLS和AUKF提出联合状态估计。联合方式是WLS为AUKF馈送稳健的量测数据,AUKF为WLS提供先验预测值并补充量测冗余。仿真结果表明,在相同PMU数量下,MHCPSO算法比遗传粒子群算法(Genetic Algorithm Particle Swarm Optimization,GAPSO)估计精度更高。在相同状态估计误差情况下,MHCPSO算法配置的PMU数量比GAPSO算法可最多减少4个。在光伏(Photovoltaic,PV)/电动汽车(Electric Vehicles,EV)并网无序充放电和某一时刻负荷突变情况下,WLS-AUKF算法均体现出了比UKF(Untraced Kalman Filtering)算法更好的估计性能。在PMU配置优化、PV/VE并网以及负荷突变3个场景中体现出了WLS-AUKF状态估计的高精度、经济性、抗差性和稳健性。 展开更多
关键词 主动配电网 联合状态估计 加权最小二乘法 自适应无迹卡尔曼滤波 PMU优化配置 改进粒子算法 两点交叉法 Metropolis-Hastings算法 遗传粒子算法
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基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略 被引量:4
19
作者 赖幸君 唐鑫 +2 位作者 林磊 王志胜 丛玉华 《弹箭与制导学报》 北大核心 2024年第1期89-97,共9页
为提高无人机群在未知环境中的区域搜索效率,提出一种多无人机协同区域搜索策略。首先,根据区域搜索任务需求,建立包含区域覆盖率、区域不确定度、目标存在概率三种属性的区域信息地图;其次,以最大化搜索效率、同时最小化无人机搜索过... 为提高无人机群在未知环境中的区域搜索效率,提出一种多无人机协同区域搜索策略。首先,根据区域搜索任务需求,建立包含区域覆盖率、区域不确定度、目标存在概率三种属性的区域信息地图;其次,以最大化搜索效率、同时最小化无人机搜索过程中的能耗为目标,建立无人机区域搜索滚动时域优化目标函数,指导无人机在线决策搜索路线;然后针对传统群智能优化算法易陷入局部最优的缺陷,设计差分进化粒子群混合算法在线求解该多目标优化问题,提高算法的寻优性能,从而提高无人机的搜索效率。最后,通过数值仿真实验,对所提算法进行验证,仿真结果表明,文中设计的基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略与传统的群智能优化算法相比具有更高的区域搜索效率。 展开更多
关键词 多无人机 协同搜索 智能算法 滚动时域优化 差分进化粒子混合算法
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基于改进粒子群算法的卫星星座优化设计
20
作者 侯艳丽 李晓楠 《电子信息对抗技术》 2024年第3期42-48,共7页
面向区域覆盖的卫星星座设计是一个多约束的优化问题,提出一种基于改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的中轨(Medium Earth Orbit,MEO)卫星星座优化设计方法。以最大化卫星星座对中国区域的平均覆盖率为目标,基于3+4P星... 面向区域覆盖的卫星星座设计是一个多约束的优化问题,提出一种基于改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的中轨(Medium Earth Orbit,MEO)卫星星座优化设计方法。以最大化卫星星座对中国区域的平均覆盖率为目标,基于3+4P星座构型进行卫星星座优化设计,并采用改进PSO算法对卫星的轨道参数进行优化。通过仿真软件和卫星仿真工具包(Satellite Tool Kit,STK)互联进行算法验证,并将改进PSO算法、标准PSO算法和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的优化结果进行对比。仿真结果表明,改进PSO算法优化后的卫星星座对中国区域的覆盖率均值为95.34%,分别比标准PSO算法和GA算法高0.68%和9.55%,同时具有更高的平均覆盖重数和总覆盖时长。因此,基于改进PSO算法的卫星星座优化设计方法可以实现较好的覆盖性能。 展开更多
关键词 卫星星座优化设计 平均覆盖率 轨道参数 粒子算法 遗传算法
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