期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1,256篇文章
< 1 2 … 63 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法 被引量：1
1
作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
在线阅读 下载PDF
基于改进遗传粒子群算法的无人机路径规划
2
作者 武晓雯 郭孟营 +1 位作者 胡阿建 吴卿 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第4期315-325,共11页
针对无人机高效飞行路径规划问题,提出一种改进遗传粒子群算法(IHGPA)。该算法在粒子群算法的基础上,融合多种策略,改善了收敛效果和解的质量。首先,为提升全局寻优能力,IHGPA算法引入分区优化策略,通过构建动态参数调整机制,优化了粒... 针对无人机高效飞行路径规划问题,提出一种改进遗传粒子群算法(IHGPA)。该算法在粒子群算法的基础上,融合多种策略,改善了收敛效果和解的质量。首先,为提升全局寻优能力,IHGPA算法引入分区优化策略,通过构建动态参数调整机制,优化了粒子速度与位置更新方式。其次,改进遗传算法的选择、交叉、变异算子进一步强化寻优能力,其中选择阶段采用轮盘赌方法与模拟退火算法优化并保留精英个体,交叉阶段结合概率算术交叉与改进模拟二进制交叉增加算法的种群多样性,变异阶段融合莱维飞行长步长扰动与多项式变异避免局部最优。最后,通过划分搜索区域交换最优解信息,并设置收敛检测机制,当适应度值小于设定阈值时对粒子进行二次优化,防止算法过早收敛。实验结果表明,在障碍物分散的环境1中,IHGPA算法的最佳适应度值相比遗传算法、粒子群算法、狼群算法、人工蜂群算法、蜣螂优化算法分别减少78.130%、46.190%、53.990%、41.124%、67.376%;在障碍物密集的环境2中,IHGPA算法的最佳适应度值相比上述算法分别减少89.990%、75.088%、76.503%、71.048%、81.061%。IHGPA算法能有效规划出安全且平滑的最佳飞行路径,并经多次实验验证展现出较好的稳定性和可靠性。 展开更多
关键词 粒子群算法 无人机 路径规划 遗传算法
在线阅读 下载PDF
基于遗传混沌粒子群算法的喷涂机器人时间最优轨迹规划
3
作者 刘夢真 郭丽峰 +1 位作者 郑雨潇 宋立滨 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第10期63-68,共6页
为提高大尺度曲面喷涂机器人作业效率,提出一种基于遗传混沌粒子群算法的时间最优轨迹规划方法。采用3-5-3分段多项式插值获得喷涂轨迹间过渡路径的机器人关节位置轨迹;以时间最优建立目标函数,在传统粒子群算法基础上,引入Logistic混... 为提高大尺度曲面喷涂机器人作业效率,提出一种基于遗传混沌粒子群算法的时间最优轨迹规划方法。采用3-5-3分段多项式插值获得喷涂轨迹间过渡路径的机器人关节位置轨迹;以时间最优建立目标函数,在传统粒子群算法基础上,引入Logistic混沌序列初始化粒子的速度和位置;采用非线性动态调整策略对惯性权重和学习因子的生成方式进行改进;在粒子的速度和位置更新后加入遗传算法的轮盘赌选择、交叉和变异操作。在MATLAB平台进行的仿真实验表明:优化后机器人通过过渡路径的时间缩短了45.9%,在收敛速度方面改进算法较传统粒子群算法提高了56.6%。该算法可有效实现喷涂机器人时间最优轨迹规划。 展开更多
关键词 轨迹规划 遗传混沌粒子群算法 3-5-3多项式插值 时间最优 喷涂机器人
在线阅读 下载PDF
基于混合遗传粒子群算法的机器人关节空间轨迹规划
4
作者 李建儒 龚堰珏 赵罘 《现代制造工程》 北大核心 2025年第6期84-91,共8页
为实现对矿用刮板的激光熔覆修复,针对保持激光熔覆机器人作业过程高效稳定的问题,根据机器人的运动学特性,研究了关节空间的轨迹规划方法,提出了一种混合遗传粒子群算法。该方法基于粒子群算法,通过构造自适应惯性权重和动态学习因子,... 为实现对矿用刮板的激光熔覆修复,针对保持激光熔覆机器人作业过程高效稳定的问题,根据机器人的运动学特性,研究了关节空间的轨迹规划方法,提出了一种混合遗传粒子群算法。该方法基于粒子群算法,通过构造自适应惯性权重和动态学习因子,引入遗传算法中的交叉和变异行为,使用3-5-3多项式插值法将轨迹拟合到机器人的关节空间中。将混合遗传粒子群算法、混沌粒子群算法和标准粒子群算法进行对比,获得最优插值时间后,在MATLAB软件中进行仿真,各个关节的位置、速度、加速度随时间变化的过程保持在理想的连续性区间内,实现了关节空间中的时间最优运动规划,最优时间由标准粒子群算法的5.0580 s减小到4.6330 s,机械臂轨迹规划时间缩短了8.4%,验证了所提算法在激光熔覆机器人修复矿用刮板的轨迹规划中的可行性。 展开更多
关键词 矿用刮板 时间最优 轨迹规划 粒子群算法 遗传算法 机械臂
在线阅读 下载PDF
一种基于遗传算法改进粒子群算法的光储氢并网型微电网容量配置优化模型研究
5
作者 徐展鹏 陈福新 +1 位作者 杨雪凡 卢琴芬 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期144-153,共10页
以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成... 以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成本和收益,且提出一种基于电氢储能实时收益系数的协调控制策略,使得光氢利润基于分时电价进行实时变化、储能设备的出力顺序根据实时收益系数来优化;优化变量为光、氢与储能的容量;优化方法为遗传算法改进的粒子群优化算法,其在改进粒子群优化算法引入遗传算法的思想,对粒子种群的位置进行选择、交叉与变异操作,提高全局优化能力。通过优化设计实例与影响因素分析实例,验证了优化模型的有效性。 展开更多
关键词 光氢储微电网 并网型 容量配置 遗传算法 改进粒子群优化算法
在线阅读 下载PDF
基于PSO-SVR算法的钢板-混凝土组合连梁承载力预测 被引量：1
6
作者 田建勃 闫靖帅 +2 位作者 王晓磊 赵勇 史庆轩 《振动与冲击》 北大核心 2025年第7期155-162,共8页
为准确预测钢板-混凝土组合(steel plate-RC composite,PRC)连梁承载力,本文分别通过支持向量机回归算法(support vector regression,SVR)、极端梯度提升算法(XGBoost)和粒子群优化的支持向量机回归(particle swarm optimization-suppor... 为准确预测钢板-混凝土组合(steel plate-RC composite,PRC)连梁承载力,本文分别通过支持向量机回归算法(support vector regression,SVR)、极端梯度提升算法(XGBoost)和粒子群优化的支持向量机回归(particle swarm optimization-support vector regression,PSO-SVR)算法进行了PRC连梁试验数据的回归训练,此外,通过使用Sobol敏感性分析方法分析了数据特征参数对PRC连梁承载力的影响。结果表明,基于SVR、极端梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)和PSO-SVR的预测模型平均绝对百分比误差分别为5.48%、7.65%和4.80%,其中,基于PSO-SVR算法的承载力预测模型具有最高的预测精度,模型的鲁棒性和泛化能力更强。此外,特征参数钢板率(ρ_(p))、截面高度(h)和连梁跨高比(l_(n)/h)对PRC连梁承载力影响最大,三者全局影响指数总和超过0.75,其中,钢板率(ρ_(p))是对PRC连梁承载力影响最大的单一因素,一阶敏感性指数和全局敏感性指数分别为0.3423和0.3620,以期为PRC连梁在实际工程中的设计及应用提供参考。 展开更多
关键词 钢板-混凝土组合连梁 机器学习 粒子群优化的支持向量机回归(PSO-SVR)算法 承载力 敏感性分析
在线阅读 下载PDF
多策略改进粒子群算法的机械臂时间最优轨迹规划 被引量：4
7
作者 王桂荣 倪志强 +1 位作者 周坤 王斌锐 《中国机械工程》 北大核心 2025年第5期1044-1053,共10页
针对工业机器人在满足运动学约束的前提下以时间最优为目标完成工作的问题,设计了一种时间最优轨迹规划方案。首先对机械臂进行建模分析并建立运动学方程,引入3-5-3多项式函数作为轨迹规划研究基础,并建立了运动学约束下的时间优化目标... 针对工业机器人在满足运动学约束的前提下以时间最优为目标完成工作的问题,设计了一种时间最优轨迹规划方案。首先对机械臂进行建模分析并建立运动学方程,引入3-5-3多项式函数作为轨迹规划研究基础,并建立了运动学约束下的时间优化目标函数。然后在标准粒子群算法的基础上进行改进优化,采用tent混沌映射初始化种群,并引入动态变化学习因子、非线性递减修正惯性权重和遗传算法中的变异操作,提出了一种多策略改进粒子群优化(MIPSO)算法。最后,使用不同算法对机械臂运行时间取优,对比结果表明MIPSO算法具有更高的求解精度。将求解得到的最优时间应用到实物机械臂中,得到的关节运动曲线连续无突变,验证了所提方案的可行性。 展开更多
关键词 工业机器人 3-5-3多项式 时间最优 多策略改进粒子群算法
在线阅读 下载PDF
基于遗传和蚁群交互算法的穴盘苗稀植移栽路径优化
8
作者 蔡继萌 王卫兵 +3 位作者 曲家灏 郭小龙 李国栋 吴潇雨 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第4期248-258,共11页
针对穴盘苗移栽到低密度穴盘路径规划效率低下问题,基于遗传算法和蚁群算法提出蚁群-遗传(ant colony-genetic optimization algorithm,ACGO)和遗传-蚁群(genetic-ant colony optimization algorithm,GACO)交互算法进行稀植移栽路径优... 针对穴盘苗移栽到低密度穴盘路径规划效率低下问题,基于遗传算法和蚁群算法提出蚁群-遗传(ant colony-genetic optimization algorithm,ACGO)和遗传-蚁群(genetic-ant colony optimization algorithm,GACO)交互算法进行稀植移栽路径优化。通过仿真试验,使用固定顺序法和其他5种算法计算从72-32、72-50、128-50、128-32孔穴盘的移栽路径长度,对比分析不同算法在优化路径长度和计算时间上的差异,并通过相对标准差评估算法的稳定性。结果显示,在72孔到32孔穴盘移栽中,对比固定顺序法,GACO算法的平均路径长度缩短59.3%,平均计算时间为5.15 s,相对标准差约为1.5%;ACGO算法的平均路径长度缩短19.2%,平均计算时间为13.50 s,相对标准差约为1%。进一步研究显示,ACGO算法在200孔移栽至72孔和105孔场景的优化效果弱于贪婪算法,而GACO算法在不同孔数组合和缺苗数下展现出更高的普适性和稳定性。研究表明,ACGO和GACO 2种交互算法均可提升原算法的性能,但GACO算法在处理复杂稀植移栽路径规划问题时表现更为优越。 展开更多
关键词 穴盘苗 稀植移栽 路径优化 交互算法 遗传-蚁群算法
在线阅读 下载PDF
基于响应面法和多目标粒子群算法的玻璃纤维增强ABS塑件多目标优化
9
作者 杨明 刘厚德 +3 位作者 刘巨保 李峰 姚建锋 刘赛 《塑料工业》 北大核心 2025年第8期72-80,共9页
为了解决玻璃纤维增强材料装配支撑件成型质量问题,选取玻璃纤维(GF)增强丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(ABS)复合材料制成的加热器支架环为研究对象,采用响应面法(RSM)构建了包括模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间及纤维含量与响应目标(... 为了解决玻璃纤维增强材料装配支撑件成型质量问题,选取玻璃纤维(GF)增强丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(ABS)复合材料制成的加热器支架环为研究对象,采用响应面法(RSM)构建了包括模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间及纤维含量与响应目标(即翘曲变形量、体积收缩率)之间的数学模型,通过方差分析(ANOVA)和残差分析,简化并得到了响应面回归方程。然后利用多目标粒子群优化算法(MOPSO)对响应面模型进行迭代寻优,求得最优解集,并从中选取了最优解。将最优参数:模具温度25℃,熔体温度259.25℃,保压压力47 MPa,保压时间29.92 s与纤维质量分数28.68%输入Moldflow软件仿真验证,结果显示优化后翘曲变形量为1.307 mm,体积收缩率为6.928%,与预测值误差分别为0.38%和4.08%,试模结果与优化算法预测值对比,翘曲变形量误差1.07%,体积收缩率误差0.47%。研究结果表明,运用RSM与MOPSO算法对玻璃纤维增强塑件成型质量进行优化是一种有效的策略,对工程实践具有重要的指导价值。 展开更多
关键词 玻璃纤维 丙烯腈-丁二烯-苯乙烯复合材料 响应面法 多目标粒子群算法 工艺优化
在线阅读 下载PDF
基于遗传粒子群算法的超混沌S盒设计 被引量：3
10
作者 陆雅雯 李正权 +2 位作者 谭立容 顾斌 邢松 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期701-708,共8页
针对目前基于混沌系统所构造的S盒难以拥有良好密码学性能的问题,提出一种基于超混沌系统及遗传粒子群优化算法的S盒设计方案.在一维混沌映射基础上,引入正余弦函数以及指数因子,构造一个二维超混沌系统,从系统分叉图、相图、Lyapunov... 针对目前基于混沌系统所构造的S盒难以拥有良好密码学性能的问题,提出一种基于超混沌系统及遗传粒子群优化算法的S盒设计方案.在一维混沌映射基础上,引入正余弦函数以及指数因子,构造一个二维超混沌系统,从系统分叉图、相图、Lyapunov指数图进行性能分析,该混沌系统在参数范围内有着连续的超混沌区间,混沌行为复杂.通过改变混沌系统的初值、参数以及迭代次数可以动态生成S盒,随后结合粒子群优化算法和遗传算法提出一种针对S盒的遗传粒子群优化算法,将混沌系统生成的S盒作为初始种群,利用粒子群算法改进遗传算法中的交叉操作,同时结合爬山算法提出一种新的变异策略.为验证所生成S盒性能,对S盒的双射特性、非线性度、严格雪崩准则、差分均匀性及输出比特间独立性进行仿真测试,仿真结果表明:所提出的优化算法能够生成非线性度、差分均匀性、输出比特间独立性方面表现良好的S盒. 展开更多
关键词 S盒 超混沌系统 LYAPUNOV指数 粒子群优化算法 遗传算法 爬山算法
在线阅读 下载PDF
泵站单机组优化调度组合改进粒子群算法 被引量：4
11
作者 代金汕 葛恒军 +1 位作者 阚永庚 仇锦先 《南水北调与水利科技（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期978-986,1040,共10页
开展泵站节能降耗优化模型算法研究、实现泵站经济运行具有重要的现实意义。动态规划法在泵站优化调度模型求解中较为常用,针对动态规划法决策变量离散处理对精度的影响,引入决策变量在可行域内随机生成并不断更新的粒子群算法,并提出“... 开展泵站节能降耗优化模型算法研究、实现泵站经济运行具有重要的现实意义。动态规划法在泵站优化调度模型求解中较为常用,针对动态规划法决策变量离散处理对精度的影响,引入决策变量在可行域内随机生成并不断更新的粒子群算法,并提出“Sobol序列优化初始种群+实时调整惯性权重+正余弦替代学习因子”多策略融合的改进方法,通过4种基准函数性能测试,验证了改进粒子群算法在搜索能力和计算精度上有显著提升。在此基础上,将改进粒子群算法应用于某大型调水泵站以耗电费用最小为目标的单机组变速优化模型求解中,得到不同时段的最优决策方案及相应的目标最优值,并与动态规划法计算结果进行对比,2种方法最优决策过程基本一致,最优目标值精度相当。结果表明:粒子群算法组合改进策略是可行的,计算结果是可靠的,可以作为泵站优化调度模型求解的一种有效方法。 展开更多
关键词 粒子群算法 组合改进策略 单机组 变速优化 动态规划
在线阅读 下载PDF
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：6
12
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 多种群
在线阅读 下载PDF
基于K-近邻算法改进粒子群-反向传播算法的织物质量预测技术 被引量：4
13
作者 孙长敏 戴宁 +5 位作者 沈春娅 徐开心 陈炜 胡旭东 袁嫣红 陈祖红 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期72-77,共6页
为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特... 为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特征将疵点划分为6类;其次选取14种影响织物质量的因子作为模型输入量;然后详细介绍依据KNN与PSO原理进行织物质量预测流程;最后以浙江兰溪某纺织厂近3个月16186条织物生产数据为例,建立织物质量预测模型。结果显示:该技术对织物质量预测的准确率达到98.054%,且训练时长仅需4.8 s,在保证织物质量预测准确性的同时,极大缩短了检测时间,提高了织造车间生产效率。 展开更多
关键词 织布车间 织物质量 K-近邻算法 粒子群-反向传播神经网络算法 织物质量预测
在线阅读 下载PDF
基于改进遗传粒子群算法的机械臂轨迹规划算法研究 被引量：6
14
作者 刘汉强 常志远 +3 位作者 王建伟 刘玉 楚红雨 张晓强 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第12期13-20,共8页
针对传统粒子群算法进行机械臂时间最优轨迹规划时易陷入局部最优且运行效率低的问题,提出一种改进自适应遗传粒子群(modified adaptive geneticparticle swarm optimization,MAGAPSO)算法的时间最优轨迹规划策略。首先,自适应调整粒子... 针对传统粒子群算法进行机械臂时间最优轨迹规划时易陷入局部最优且运行效率低的问题,提出一种改进自适应遗传粒子群(modified adaptive geneticparticle swarm optimization,MAGAPSO)算法的时间最优轨迹规划策略。首先,自适应调整粒子群算法的惯性权重与学习因子,提高算法的搜索效率。其次,引入遗传算法中的交叉变异操作,设计自适应交叉和变异操作策略增加粒子多样性,避免算法收敛到局部最优。最后,利用Matlab/Simulink建立Handsfree v6 plus六轴机械臂的仿真模型,采用3-5-3多项式插值函数构造机械臂运行轨迹并进行仿真实验。实验结果表明,改进后的算法提升了机械臂收敛速度和求解精度,运行时间相较于标准粒子群算法缩短约17.5%,有效提高了机械臂的运行效率。 展开更多
关键词 粒子群算法 遗传算法 轨迹规划 时间最优 自适应
在线阅读 下载PDF
基于遗传粒子群动态聚类算法的物流柔性分拣系统品规分配 被引量：1
15
作者 杜佳奇 杨旭东 +2 位作者 孙栋 张磊 王晋冰 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第5期126-134,共9页
目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态... 目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态聚类(GAPSO-K)算法进行求解。首先,结合各品规分拣量对品规相似系数进行改进,并将其作为适应度函数;然后在粒子群算法中对惯性权重因子进行改进,使其值可以进行自适应改变;最后,在粒子群动态聚类算法中引入遗传算法中的交叉变异扩大解的搜索范围,基于Matlab对文中的其他算法进行求解对比,求得结果在EM-plant中进行仿真验证。结果结合某烟草物流配送中心数据仿真验证,利用GAPSO-K算法处理订单的时间为234.5 s,较传统时间大幅度较少,有效提升了柔性物流分拣效率。结论采用该算法可充分发挥2种算法的优良性,具有更好的收敛性及寻优性,为柔性物流品规分配提供了新思路。 展开更多
关键词 品规分配 品规相似系数 惯性权重因子 遗传粒子群动态聚类算法
在线阅读 下载PDF
基于混合遗传-粒子群算法的相控阵雷达调度方法 被引量：27
16
作者 张浩为 谢军伟 +2 位作者 张昭建 宗彬锋 盛川 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期1985-1991,共7页
针对相控阵雷达中的任务调度问题,提出一种融合了粒子群算法、遗传算法和启发式交错调度算法的混合算法。采用混沌理论优化粒子群算法的飞行参数,设计递减的动态惯性权重,以及引入遗传算法中的交叉、变异操作,使得算法能够快速收敛,并... 针对相控阵雷达中的任务调度问题,提出一种融合了粒子群算法、遗传算法和启发式交错调度算法的混合算法。采用混沌理论优化粒子群算法的飞行参数,设计递减的动态惯性权重,以及引入遗传算法中的交叉、变异操作,使得算法能够快速收敛,并跳出局部最优实现全局最优。在智能算法的框架下,提出一种启发式的任务交错算法,使得雷达任务中等待期的时间资源进一步得到利用。仿真结果表明,相比于遗传算法,所提算法的收敛速度更快,结果更优;相比于传统的启发式算法,所提算法的调度成功率提升了42%,时间利用率提升了40%,实现价值率提升了33%,时间偏移率减少了73%。 展开更多
关键词 相控阵雷达 调度 粒子群算法 遗传算法
在线阅读 下载PDF
基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究 被引量：54
17
作者 陈希祥 邱静 刘冠军 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期1674-1680,共7页
测试优化选择是一个组合优化问题。通过对测试选择的目标和约束条件进行深入分析,建立了其数学模型,并提出了一种混合粒子群-遗传算法用于求解满足测试性指标要求的最小完备测试集。该算法将遗传算法中的遗传算子引入到二进制粒子群算法... 测试优化选择是一个组合优化问题。通过对测试选择的目标和约束条件进行深入分析,建立了其数学模型,并提出了一种混合粒子群-遗传算法用于求解满足测试性指标要求的最小完备测试集。该算法将遗传算法中的遗传算子引入到二进制粒子群算法中,既避免陷入局部最优和早熟收敛现象,又提高了搜索效率。大量实验证明,对于测试优化选择问题,混合粒子群-遗传算法能够快速有效的获得全局最优解。 展开更多
关键词 测试性设计 测试选择 遗传算法 二进制粒子群算法
在线阅读 下载PDF
基于遗传粒子群混合算法的机组组合优化 被引量：31
18
作者 张炯 刘天琪 +1 位作者 苏鹏 张鑫 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期25-29,共5页
节能发电调度的目标是实现能耗量最小,合理安排机组发电计划则更为至关重要。在参考文献的基础上,提出了一种用于机组组合优化的遗传粒子群混合优化算法。先用遗传算法求解机组组合,再用粒子群优化算法求解负荷经济分配。按照节能调度... 节能发电调度的目标是实现能耗量最小,合理安排机组发电计划则更为至关重要。在参考文献的基础上,提出了一种用于机组组合优化的遗传粒子群混合优化算法。先用遗传算法求解机组组合,再用粒子群优化算法求解负荷经济分配。按照节能调度思路对遗传算法进行了改进,提高了优化性能。给出了10机算例系统优化结果,验证了该混合算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 机组组合 负荷经济分配 遗传算法(GA) 粒子群优化(PSO)
在线阅读 下载PDF
基于线性规划和遗传-粒子群算法的烧结配料多目标综合优化方法 被引量：14
19
作者 李勇 吴敏 +2 位作者 曹卫华 王春生 赖旭芝 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期1740-1746,共7页
针对钢铁企业二次配料工艺,本文采用将硫含量折算为可比成本,兼顾节能减排目标和配料成本,建立了二次配料多目标优化模型;提出了一种基于线性规划和遗传–粒子群算法(GA–PSO)的钢铁烧结配料优化方法.首先采用线性规划算法进行求解,若... 针对钢铁企业二次配料工艺,本文采用将硫含量折算为可比成本,兼顾节能减排目标和配料成本,建立了二次配料多目标优化模型;提出了一种基于线性规划和遗传–粒子群算法(GA–PSO)的钢铁烧结配料优化方法.首先采用线性规划算法进行求解,若线性规划方法无法求得最优解,则采用GA–PSO算法进行搜索.该方法应用于某钢铁企业360m2生产线的"配料优化与决策支持系统"中,实际运行结果表明,该算法在保证烧结矿质量的前提下,能够有效地减少二氧化硫排放,降低配料成本. 展开更多
关键词 烧结 配料 线性规划(LP) 粒子群算法(PSO) 遗传算法(GA)
在线阅读 下载PDF
基于粒子群-遗传的混合优化算法 被引量：34
20
作者 於世为 魏一鸣 诸克军 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期1647-1652,共6页
提出了一种基于实数编码的粒子群优化和遗传算法的混合优化算法,该算法首先由粒子群优化进化一定代数后,将最优的M个粒子保留,去掉适应度较差的pop_size-M个粒子。然后以这最优的M个粒子的位置值为基础,选择复制得到pop_size-M个个体,... 提出了一种基于实数编码的粒子群优化和遗传算法的混合优化算法,该算法首先由粒子群优化进化一定代数后,将最优的M个粒子保留,去掉适应度较差的pop_size-M个粒子。然后以这最优的M个粒子的位置值为基础,选择复制得到pop_size-M个个体,并进行交叉、变异等遗传算法运算。最后将保留的M个粒子位置值与遗传算法进化得到新的pop_size-M个体合并形成新的粒子种群,进行下一代进化运算。该算法在进化过程中能进行多次信息交换,使两种算法互补性得到更充分的发挥。通过5个函数优化实例与其他多种算法的对比研究,表明该算法收敛性能好,运算速度快,优化能力强。此外,还研究了最优粒子保留规模M以及粒子群优化进化较少代数规模对算法性能的影响。 展开更多
关键词 粒子群优化 遗传算法 混合优化 性能分析
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 63 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部