改进的粒子群变异算法在建筑节能优化中的应用 被引量：6

1

作者 刘刚 王漠 +1 位作者 董伟星 黄文龙 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期48-55,共8页

由于建筑能耗模型多峰值的特点,使用粒子群算法处理建筑节能优化问题时,容易在局部最优区域过早收敛,将分布式的变异算子与粒子群算法结合可对此进行改进。文中研究了4种现有的粒子群变异算法,针对其优化效果的不足,对发生变异的具体操... 由于建筑能耗模型多峰值的特点,使用粒子群算法处理建筑节能优化问题时,容易在局部最优区域过早收敛,将分布式的变异算子与粒子群算法结合可对此进行改进。文中研究了4种现有的粒子群变异算法,针对其优化效果的不足,对发生变异的具体操作进行了改进,使用测试函数验证了其有效性,并将其应用到建筑节能优化问题当中。经过大量实验发现,对于文中的建筑节能优化问题,改进的粒子群变异算法相对于现有的粒子群变异算法,其目标函数(即建筑的太阳能辐射得热量)的平均值下降了1.3%以上,收敛率至少提高了3倍,寻优效果有明显的改善,证明所提出的改进算法具有有效性和普适性,可以在一般的建筑节能优化问题中推广。 展开更多

关键词 建筑节能优化 粒子群变异算法 算法改进 计算机辅助建筑设计

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基于自适应变异粒子群算法的电动出租车充电引导 被引量：24

2

作者 牛利勇 张帝 +3 位作者 王晓峰 姜久春 张维戈 黄梅 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期63-68,共6页

通过调研分析深圳市电动出租车的实际运营数据,提出充电站充电设备时间利用率的计算方法。针对区域内充电站之间设备时间利用率分布不均衡的问题,提出了基于充电站信息和车辆信息的电动出租车充电引导系统,建立了充电引导模型,并采用改... 通过调研分析深圳市电动出租车的实际运营数据,提出充电站充电设备时间利用率的计算方法。针对区域内充电站之间设备时间利用率分布不均衡的问题,提出了基于充电站信息和车辆信息的电动出租车充电引导系统,建立了充电引导模型,并采用改进的自适应变异粒子群算法引导电动出租车的充电行为。根据深圳充电站的实际数据进行算例仿真,仿真结果表明,经过充电引导后的电动出租车能根据充电站内充电桩的规模均匀分布到相应的充电站,实现区域内充电站之间充电设备利用率的均衡分布,从而提高充电设备时间利用率。仿真结果验证了所提充电引导方法的可行性。 展开更多

关键词 电动出租车 充电引导 设备利用率 自适应变异粒子群算法

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基于自适应变异粒子群算法的电动汽车换电池站充电调度多目标优化 被引量：65

3

作者 田文奇 和敬涵 +2 位作者 姜久春 牛利勇 王小君 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期25-29,共5页

大规模电动汽车用户的无序充电行为会对电网造成"峰上加峰"等影响,因此电动汽车规模化应用迫切要求实现对充电行为的引导和调度。电动汽车换电站具有受可调度时间约束影响小等特点,与个体电动汽车相比较易实现充电调度。根据... 大规模电动汽车用户的无序充电行为会对电网造成"峰上加峰"等影响,因此电动汽车规模化应用迫切要求实现对充电行为的引导和调度。电动汽车换电站具有受可调度时间约束影响小等特点,与个体电动汽车相比较易实现充电调度。根据换电站的特点以换电站各时刻的充电功率为控制对象,建立多目标的调度策略数学模型,并采用自适应变异的粒子群算法求解以减小标准粒子群容易早熟对优化结果的影响,得到次日优化充电计划。基于某地区负荷曲线进行算例仿真,验证了算法的有效性,比较了单目标优化和多目标优化的调度策略对负荷曲线的影响。结果表明,换电站充电调度策略采用多目标优化时能够克服单目标优化填充"最低谷"效果差的问题,有效地降低电网峰谷差,达到平稳负荷波动的效果。 展开更多

关键词 电动汽车 换电池站 充电调度 多目标优化 自适应变异的粒子群优化算法

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基于自适应变异粒子群算法的双馈风电机组等值建模 被引量：21

4

作者 栗然 唐凡 +2 位作者 刘英培 柯拥勤 张孝乾 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期22-27,共6页

风电机组等值建模是风电并网研究的基础,文中提出一种基于自适应变异粒子群(AMPSO)算法的双馈风电机组等值建模方法。首先依据风力机型号进行机群划分,通过简化双馈风电机组控制策略,建立了双馈风电机组等值模型。根据模型中各参数对双... 风电机组等值建模是风电并网研究的基础,文中提出一种基于自适应变异粒子群(AMPSO)算法的双馈风电机组等值建模方法。首先依据风力机型号进行机群划分,通过简化双馈风电机组控制策略,建立了双馈风电机组等值模型。根据模型中各参数对双馈风电机组运行特性的影响特点,将其分为暂态参数和稳态参数,采用收敛速度快、通用性强的AMPSO算法对稳态参数寻优,采用试测法辨识暂态参数。通过仿真,验证了所述等值方法精确、简便,适用于大规模风电场接入电网的分析计算。 展开更多

关键词 双馈风电机组 参数辨识 暂态参数 稳态参数 自适应变异粒子群算法 试测法 等值建模

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基于变异粒子群算法的光伏系统最大功率点跟踪研究 被引量：22

5

作者 王立乔 鲍利斌 孙孝峰 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期743-751,共9页

提出一种变异粒子群算法(MPSO),通过在粒子群算法中引入变异,可改善其跳出局部最优解的能力。变异粒子群算法采用有限的粒子数目即可实现阴影条件下光伏系统的最大功率点跟踪,而无需知道旁路二极管的数目,具有通用性。对变异粒子群算法... 提出一种变异粒子群算法(MPSO),通过在粒子群算法中引入变异,可改善其跳出局部最优解的能力。变异粒子群算法采用有限的粒子数目即可实现阴影条件下光伏系统的最大功率点跟踪,而无需知道旁路二极管的数目,具有通用性。对变异粒子群算法进行的仿真和试验可证明该算法的有效性。 展开更多

关键词 局部阴影遮挡光伏阵列 最大功率点跟踪 变异粒子群算法 全局寻优 局部最优解

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一种改进的小波变异粒子群优化算法 被引量：6

6

作者 高东慧 董平平 +1 位作者 田雨波 周昊天 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第21期145-147,共3页

为提高粒子群优化(PSO)算法的优化性能,提出一种改进的小波变异粒子群算法(IPSOWM)。在每次迭代时以一定的概率选中粒子进行小波变异扰动,从而克服PSO算法后期易发生早熟收敛和陷入局部最优的缺点。数值仿真结果表明,IPSOWM算法的搜索... 为提高粒子群优化(PSO)算法的优化性能,提出一种改进的小波变异粒子群算法(IPSOWM)。在每次迭代时以一定的概率选中粒子进行小波变异扰动,从而克服PSO算法后期易发生早熟收敛和陷入局部最优的缺点。数值仿真结果表明,IPSOWM算法的搜索精度、收敛速度及稳定性均优于PSO和PSOWM算法。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 小波变异 小波变异粒子群优化算法 全局最优 鲁棒性

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灰色变异粒子群算法在公交客流量预测中的应用 被引量：5

7

作者 米根锁 梁利 杨润霞 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第1期104-110,共7页

由于公交客流量是公交系统发展规划的基础依据,因此提高公交客流量预测的准确性有利于城市公交的发展。利用粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法适合预测不确定因素影响系统的优势,提出用灰色变异粒子群组合预测模型来预测公交客... 由于公交客流量是公交系统发展规划的基础依据,因此提高公交客流量预测的准确性有利于城市公交的发展。利用粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法适合预测不确定因素影响系统的优势,提出用灰色变异粒子群组合预测模型来预测公交客流量,提高公交客流量预测精度,并通过实例对组合预测模型的预测精度和有效性进行了分析。结果表明,此组合预测模型的预测精度优于单一的灰色预测模型,也优于其他几种常用预测算法,能很好地预测公交客流量,为公交系统的决策规划提供了可靠的科学数据。 展开更多

关键词 灰色模型 变异粒子群算法 公交客流量 预测

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基于自适应变异粒子群算法的混合核ε-SVM在混合气体定量分析中的应用 被引量：6

8

作者 刘文贞 陈红岩 +2 位作者 李孝禄 袁月峰 郭晶晶 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1464-1470,共7页

针对利用不分光红外吸收法(NDIR)的多组分气体传感器对汽车尾气进行同时测量时,红外光谱特征吸收谱线重叠较为严重,所测气体浓度是交叉吸收干扰后的结果,造成测量误差大,分析精度低的问题,提出了一种自适应变异粒子群算法的混合核ε-SV... 针对利用不分光红外吸收法(NDIR)的多组分气体传感器对汽车尾气进行同时测量时,红外光谱特征吸收谱线重叠较为严重,所测气体浓度是交叉吸收干扰后的结果,造成测量误差大,分析精度低的问题,提出了一种自适应变异粒子群算法的混合核ε-SVM方法,建立三组分混合气体定量分析模型,已消除混合气体之间相互干扰产生的误差问题。实验中,采集CO2、CO、C3H8的浓度信号,作为模型输入,通过模型回归分析,得到对应的混合气体组分浓度,通过实验数据对模型性能进行分析,结果表明,该模型的平均误差相比于传统模型明显减低,取得较好的精度。 展开更多

关键词 检测技术与自动化装置 气体定量分析 自适应变异粒子群算法 混合核函数 支持向量机 气体传感器

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基于变异粒子群算法的大坝土料流变参数反演--以观音岩混合坝为例 被引量：5

9

作者 贾宇峰 朱茂林 迟世春 《人民长江》 北大核心 2017年第14期73-78,共6页

观音岩水电站混合坝在竣工后发生了较大的流变变形,导致土石坝坝段在蓄水一个月后出现了裂缝。为分析坝体裂缝产生的原因,采用并行变异粒子群算法,根据观音岩混合坝竣工后的坝体沉降观测数据反演了筑坝堆石料和心墙料的流变参数。进一... 观音岩水电站混合坝在竣工后发生了较大的流变变形,导致土石坝坝段在蓄水一个月后出现了裂缝。为分析坝体裂缝产生的原因,采用并行变异粒子群算法,根据观音岩混合坝竣工后的坝体沉降观测数据反演了筑坝堆石料和心墙料的流变参数。进一步根据反演参数进行了坝体的三维有限元计算,分析和预测了大坝在蓄水期和运行期的变形特性。结果表明,较大的蓄水期不均匀沉降及较大的坝体流变变形是坝体产生裂缝的主要原因。 展开更多

关键词 流变参数 堆石料 心墙料 并行变异粒子群算法 观音岩水电站

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基于变异粒子群算法的主动配电网故障恢复策略 被引量：35

10

作者 徐岩 张荟 孙易洲 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期45-53,共9页

为提高主动配电网故障恢复的快速性和可靠性,提出一种基于变异粒子群算法的恢复策略。光储系统与负荷特性模型的构建是研究策略的基础,利用光储模型保证负荷可靠恢复,在构建负荷特性模型时考虑负荷时变性、需求时变性及负荷可控性的特... 为提高主动配电网故障恢复的快速性和可靠性,提出一种基于变异粒子群算法的恢复策略。光储系统与负荷特性模型的构建是研究策略的基础,利用光储模型保证负荷可靠恢复,在构建负荷特性模型时考虑负荷时变性、需求时变性及负荷可控性的特点。在建立的光储系统与负荷特性模型基础上研究故障恢复策略,首先对配电网进行动态孤岛划分,利用光储系统对孤岛内负荷进行可靠恢复,保证用户侧需求度高的负荷优先恢复,然后以总失电负荷最少、网损最小及开关动作次数最少为综合目标函数,运用变异粒子群算法得到孤岛与主网配合的配电网综合恢复策略,提高了主动配电网可靠性。最后,采用IEEE 33节点系统进行算例分析,结果验证了模型与恢复策略的优越性。 展开更多

关键词 主动配电网 孤岛划分 故障恢复 光储系统 变异粒子群算法

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双种群变异粒子群算法 被引量：2

11

作者 彭鑫 马林华 +1 位作者 王俊攀 苏强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第18期35-37,共3页

利用变异机制可以增加遗传算法全局寻优能力的特性,结合惯性权值线性递减PSO算法具有较快收敛速度的优点,提出了一种双种群变异PSO算法,对该算法与其他PSO算法进行了比较,仿真结果表明其性能优越。

关键词 双种群变异粒子群算法(DVPSO) 自适应逃逸粒子群算法(AEPSO) 遗传算法

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变异粒子群算法实现模拟电路模糊组识别 被引量：1

12

作者 蒋荣华 龙兵 王厚军 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期1266-1270,共5页

针对常规三角分解方法计算模拟电路规范模糊组和可测试值存在误差的问题,提出一种基于测试矩阵基向量的变异粒子群算法.该算法分析了电路的各阶规范模糊组参数成分,根据粒子速度和位置初始化找到所有二阶模糊组,由低阶模糊组确定高阶模... 针对常规三角分解方法计算模拟电路规范模糊组和可测试值存在误差的问题,提出一种基于测试矩阵基向量的变异粒子群算法.该算法分析了电路的各阶规范模糊组参数成分,根据粒子速度和位置初始化找到所有二阶模糊组,由低阶模糊组确定高阶模糊组的构成参数,通过粒子速度变异找到所有规范模糊组.实例验证表明:该算法不通过三角分解就能够找出所有的规范模糊组,提高了计算精度,同时也降低了计算复杂度. 展开更多

关键词 规范模糊组 粒子群优化 测试性 变异粒子群算法

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变异量子粒子群优化算法在系统辨识中的应用 被引量：8

13

作者 葛洪伟 靳文辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第29期222-224,238,共4页

为了增加全局搜索能力,避免陷入局部最小,在量子粒子群优化算法(QPSO)中引入变异机制,即基于QPSO的特点,用Cauchy分布分别对全局最优和所有个体极值的平均值进行变异。该算法称为带变异算子的量子粒子群优化算法(MQPSO)。通过对一典型... 为了增加全局搜索能力,避免陷入局部最小,在量子粒子群优化算法(QPSO)中引入变异机制,即基于QPSO的特点,用Cauchy分布分别对全局最优和所有个体极值的平均值进行变异。该算法称为带变异算子的量子粒子群优化算法(MQPSO)。通过对一典型的大海捞针类(NiH)问题的试验,证明了MQPSO在全局优化和快速收敛能力上有较大的提高。在此基础上将该算法应用于系统参数辨识中,辨识结果表明该方法具有参数辨识精度高,抗噪声能力强,对输入信号通用性强,也适用于非线性系统参数辫识,具有重要的工程应用价值。 展开更多

关键词 带变异算子的量子粒子群优化算法 系统辨识 非线性系统 有色噪声 M序列

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基于变异粒子群算法的字符串型测试数据生成 被引量：2

14

作者 李刚 于磊 +2 位作者 孙回回 张兴隆 侯韶凡 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第11期252-256,279,共6页

基于搜索的算法在以路径覆盖为目标的测试数据生成中应用广泛。然而对于字符串型测试数据的生成,现有方法效率不高。为了高效地生成字符串型测试数据,提出了一种基于变异粒子群算法的字符串型测试数据自动生成方法。在随机生成初始种群... 基于搜索的算法在以路径覆盖为目标的测试数据生成中应用广泛。然而对于字符串型测试数据的生成,现有方法效率不高。为了高效地生成字符串型测试数据,提出了一种基于变异粒子群算法的字符串型测试数据自动生成方法。在随机生成初始种群后,采用粒子群算法使种群在趋近最优个体的过程中实现进化,并以一定的概率对种群中的个体进行变异操作,以避免进化过程陷入局部最优。为了有效地指导种群进化过程,对经典适应度函数中分支距离的计算方法进行改进,使其适用于含有字符串型参数的程序。实验结果表明,该方法具有较高的成功率和稳定性,且能明显提升测试数据生成效率。 展开更多

关键词 测试数据生成 字符串型数据 分支距离 变异粒子群算法

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基于自适应变异粒子群算法的船舶结构优化方法 被引量：18

15

作者 王一镜 罗广恩 +1 位作者 王陈阳 李爽 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2022年第2期156-164,共9页

[目的]由于船体结构的复杂性,传统优化方法容易出现陷入局部最优、求解速度偏慢的问题。[方法]基于自适应变异粒子群算法(AMPSO)、BP神经网络、遗传算法(GA),结合Isight/Nastran设计的正交试验方法,提出AMPSO-BP-GA结构优化方法,然后分... [目的]由于船体结构的复杂性,传统优化方法容易出现陷入局部最优、求解速度偏慢的问题。[方法]基于自适应变异粒子群算法(AMPSO)、BP神经网络、遗传算法(GA),结合Isight/Nastran设计的正交试验方法,提出AMPSO-BP-GA结构优化方法,然后分别以十杆桁架和跳板结构的优化作为算例,验证所提优化算法的准确性和可行性。[结果]计算结果表明:在相同的约束条件下,经AMPSO-BP-GA方法优化后,十杆桁架结构重量为2272.1 kg,比其他方法优化后的结构重量更轻;跳板重量减少了33.3%,对比GA-BP-GA方法和PSOBP-GA方法分别减少25.4%和17.9%,显示AMPSO-BP-GA方法的优化效果更佳。[结论]AMPSO-BP-GA方法针对结构轻量化的优化效果更佳,可为船舶结构优化设计提供参考。 展开更多

关键词 结构优化 BP神经网络 自适应变异粒子群算法 遗传算法 车渡船跳板

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基于改进变异粒子群算法的TDOA/AOA定位研究 被引量：7

16

作者 胡骏 乐英高 +2 位作者 蔡绍堂 曹莉 吴浩 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第4期14-19,共6页

针对GPS盲点区域的定位问题,蜂窝定位技术能够有效解决。蜂窝定位技术中的混合定位算法能够有效地提高定位精度和定位可靠性,但是算法中的信号测量产生的误差和定位估计遇到的非线性优化问题严重影响了混合定位算法的性能。针对上述算... 针对GPS盲点区域的定位问题,蜂窝定位技术能够有效解决。蜂窝定位技术中的混合定位算法能够有效地提高定位精度和定位可靠性,但是算法中的信号测量产生的误差和定位估计遇到的非线性优化问题严重影响了混合定位算法的性能。针对上述算法问题,文章提出了一种基于改进的变异粒子群算法(IMPSO)的目标定位策略。该算法是以TDOA/AOA混合定位算法为对象,首先用最大似然法得到移动台的估计函数,将估计函数作为适应度函数产生初始种群,然后对粒子群(PSO)算法中适应度方差进行变异操作,同时改进惯性权重,达到PSO算法在对适应度函数进行寻优处理时不会出现陷入局部最优的目的,最后用IMPSO算法对种群进行寻优,得到最优的估计位置。仿真实验结果表明,IMPSO算法的应用相对传统的Chan算法和TDOA/AOA混合定位算法,在视距的环境下,能有效减小测量误差的影响,并提高定位系统的稳定性。 展开更多

关键词 TDOA/AOA 改进变异粒子群算法 变异操作 惯性权重 定位算法

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基于自适应变异粒子群算法的光伏MPPT控制研究 被引量：33

17

作者 花赟昊 朱武 +3 位作者 靳一奇 花明 王世萱 焦哲晶 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期219-225,共7页

针对局部遮阴(PSC)时,光伏阵列输出P-U曲线出现多峰值现象,传统最大功率点追踪(MPPT)算法易陷入局部最优解,无法追踪到全局最优解的问题,该文提出基于自适应变异粒子群算法的光伏MPPT控制方法。在粒子群算法寻优过程中同步调整学习因子... 针对局部遮阴(PSC)时,光伏阵列输出P-U曲线出现多峰值现象,传统最大功率点追踪(MPPT)算法易陷入局部最优解,无法追踪到全局最优解的问题,该文提出基于自适应变异粒子群算法的光伏MPPT控制方法。在粒子群算法寻优过程中同步调整学习因子与惯性权重,以提高算法收敛速度与精度,同时引入变异机制以扩大粒子搜索范围,增强算法的全局寻优能力。仿真结果表明,与标准粒子群算法相比,该算法在均匀光照,静态、动态局部遮阴条件下,均能快速准确的追踪到最大功率点,其收敛速度更快,稳态精度更高。 展开更多

关键词 光伏发电 最大功率点追踪 局部遮阴 变异粒子群算法

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采用自适应变异粒子群优化SVM的行为识别 被引量：11

18

作者 张国梁 贾松敏 +1 位作者 张祥银 徐涛 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1669-1678,共10页

为了提高对视频序列中人体行为的识别能力,建立了基于局部特征的动作识别框架。通过时空特征提取及编码和SVM分类器参数优化两部分对该框架所涉及算法进行了研究。首先,采用Harris3D检测器获取时空兴趣点(STIP),以方向梯度直方图(HOG)... 为了提高对视频序列中人体行为的识别能力,建立了基于局部特征的动作识别框架。通过时空特征提取及编码和SVM分类器参数优化两部分对该框架所涉及算法进行了研究。首先,采用Harris3D检测器获取时空兴趣点(STIP),以方向梯度直方图(HOG)和光流方向直方图(HOF)对STIP进行描述,并引入Fisher向量实现对特征描述子的编码;由于固定参数下SVM动作分类模型存在泛化能力不足的问题,将粒子群算法应用于各动作分类器参数寻优过程中,针对种群多样性逐代变化的特点,构建粒子聚集度模型,并利用其动态调节各代粒子的变异概率;最后,利用KTH和HMDB51数据集对所提方法进行验证。结果表明,所提自适应变异粒子群算法(AMPSO)能够有效避免种群陷入局部最优,具备较强的全局寻优能力;在KTH和HMDB51数据集上的识别准确率分别为87.50%和26.41%,优于其余2种识别方法。实验证明,AMPSO算法收敛性能良好且整体识别框架具有较高的实用性和准确性。 展开更多

关键词 人体行为识别 自适应变异粒子群算法 时空兴趣点 特征编码 支持向量机

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灰色变异粒子群在铁路解编量预测中的应用 被引量：1

19

作者 米根锁 梁利 杨润霞 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第17期250-253,共4页

为了科学准确地对铁路解编作业量进行预测,基于变异粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法对不确定因素影响的系统准确预测的优点,提出了一种灰色变异粒子群组合预测模型,对铁路解编作业量进行准确地预测。并通过实例分析了模型的... 为了科学准确地对铁路解编作业量进行预测,基于变异粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法对不确定因素影响的系统准确预测的优点,提出了一种灰色变异粒子群组合预测模型,对铁路解编作业量进行准确地预测。并通过实例分析了模型的预测精度和可行性,且与传统的灰色预测模型进行比较。结果表明,灰色变异粒子群组合预测模型对铁路解编作业量预测明显优于传统的灰色预测模型。运用该模型预测未来铁路的解编作业量,以对铁路编组站进行合理编制和检查运营计划,从而为编组站规划和设计提供理论依据。 展开更多

关键词 灰色预测 变异粒子群算法 编组站 解编作业量

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一种基于调节因子的小生境粒子群优化算法 被引量：5

20

作者 王甫 郑亚平 刘天琪 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第8期147-151,共5页

针对混沌变异的小生境粒子群优化算法(NCPSO)进化中收敛速度慢、搜索精度低的缺点,提出一种基于调节因子的NCPSO改进算法(NCPSO-FLV)。通过引入速度调节因子,对收敛速度做出判断,改变粒子速度帮助粒子跳出局部最优值,使种群多样性得到加... 针对混沌变异的小生境粒子群优化算法(NCPSO)进化中收敛速度慢、搜索精度低的缺点,提出一种基于调节因子的NCPSO改进算法(NCPSO-FLV)。通过引入速度调节因子,对收敛速度做出判断,改变粒子速度帮助粒子跳出局部最优值,使种群多样性得到加强,收敛速度和搜索精度得到提高。实验结果表明,与基于惯性权重的基本粒子群算法和NCPSO算法相比,NCPSO-FLV算法的精度更高,适用于生产任务分配的工业优化计算。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 混沌变异的小生境粒子群优化算法 调节因子 速度 位置

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