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基于自适应变异粒子群算法的风光储微网调度
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作者 聂文龙 李再冉 +1 位作者 吴彩霞 王远 《山西建筑》 2025年第2期120-123,共4页
为克服传统粒子群算法在求解时容易形成局部最优,求解精度低的不足,提出了一种基于自适应变异粒子群优化的微电网调度求解方法。惯性权重采用自适应正态分布递减,随着迭代次数的增加更新粒子位置的移动策略,并且在算法后期引入变异环节... 为克服传统粒子群算法在求解时容易形成局部最优,求解精度低的不足,提出了一种基于自适应变异粒子群优化的微电网调度求解方法。惯性权重采用自适应正态分布递减,随着迭代次数的增加更新粒子位置的移动策略,并且在算法后期引入变异环节。为验证算法的有效性,文章与其他算法进行收敛性能对比,并对两种典型天气情况下的微网运行成本模型仿真求解,得到最优调度。算例结果表明,改进算法能够对粒子全局最优搜索优化,效果优于其他算法,可合理调配分布式电源出力时段,具有良好的可行性。 展开更多
关键词 微电网 调度 粒子算法 自适应 变异
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基于自适应动态粒子群优化的RAK-SVD方法
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作者 乐友喜 姚晓辰 +1 位作者 付俊楠 葛传友 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期494-503,共10页
K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪... K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪方法。首先通过修改字典原子和相关参数,解决了由于常规粒子群算法的惯性参数固定不变,导致后期搜索效率下降的问题;其次将正则化系数引入近似K-SVD(AK-SVD)方法,明显提升了去噪效果;最后利用自适应动态粒子群算法自动优选AK-SVD方法中的正则化参数,提高了稀疏分解的确定性,在对强反射信号进行去噪的同时加强了对弱信号的保护。模型测试和实际应用均表明,该方法有利于弱信号的提取和识别,不仅能够显著改善弱地震信号的去噪效果,还提升了计算效率。该方法具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 自适应动态粒子群算法 K-SVD字典 正则化 去噪
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基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划
3
作者 广鑫 耿增显 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期119-122,共4页
飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权... 飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权值。结合Voronoi图弧权值计算结果与无人机飞行航程、威胁、电池效能代价构建适应度函数,通过离散粒子群算法不断进行迭代寻优,得到集群无人机的最佳飞行路径。实验结果表明,所提方法在集群无人机路径规划中具有较高的执行效率和成功率,具有良好的实际应用前景。 展开更多
关键词 离散粒子算法 无人机 路径规划 人工势场 VORONOI图 适应度函数
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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
4
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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基于动态自适应离散粒子群算法的3D NoC低功耗映射方法 被引量:1
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作者 刘勤让 戴启华 +1 位作者 沈剑良 赵博 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期23-30,共8页
相对于2D NoC,3D NoC具有更好的集成度和系统性能,是解决低功耗映射的一个可靠途径。在传统粒子群算法(PSOA,particle swarm optimization algorithm)的基础上,提出了一种动态自适应离散粒子群算法(DADPSOA,dynamic adaptive discrete p... 相对于2D NoC,3D NoC具有更好的集成度和系统性能,是解决低功耗映射的一个可靠途径。在传统粒子群算法(PSOA,particle swarm optimization algorithm)的基础上,提出了一种动态自适应离散粒子群算法(DADPSOA,dynamic adaptive discrete particle swarm optimization algorithm)。该算法基于早熟收敛程度和个体适应度值变化动态调整参数w,不断靠近最优解;同时对粒子进行合理的解构造,减小了算法时间复杂度。仿真结果表明,与随机映射、遗传算法(GA,genetic algorithm)、PSOA和动态蚁群算法(DACA,dynamic ant colony algorithm)相比,DADPSOA可以缩短执行时间,减小映射结果通信功耗;在面向任务图映射的时候,其通信功耗下降。 展开更多
关键词 3DNoC 低功耗映射 解构造 自适应离散粒子算法
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基于自适应粒子群算法的船舶机舱双层布局优化研究
6
作者 杨帆 张佳宁 +1 位作者 刁峰 苏勇瑞 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第17期69-76,共8页
为提高船舶机舱的智能设计水平,提出一种针对于船舶机舱设备布局的智能优化方法。以某船机舱为例,通过分析船舶机舱设备对于机舱内部温度的耐受性、通风需求、以及设备自重对于船舶重心位置的影响,建立船舶机舱设备的分层评分机制,实现... 为提高船舶机舱的智能设计水平,提出一种针对于船舶机舱设备布局的智能优化方法。以某船机舱为例,通过分析船舶机舱设备对于机舱内部温度的耐受性、通风需求、以及设备自重对于船舶重心位置的影响,建立船舶机舱设备的分层评分机制,实现设备在机舱内部的分层布置。从设备系统群关系、流通成本、倾斜力矩、吊装需求等6个角度出发对机舱双层布局进行分析并建立数学模型,运用罚函数法处理约束条件,运用自适应粒子群算法求解该数学模型,得出布局方案并进行合理性分析。使用该方法优化之后,同一系统或邻接性较强的设备紧密布置,非邻接性设备分散布置,设备之间的流通成本降低约12%,吊装距离减少约100%,倾斜力矩之和降低约130%。结果分析表明,该方法能有效地解决船舶机舱的布局优化问题,可为解决类似的布局优化问题提供参考。 展开更多
关键词 机舱布局 评分机制 数学模型 自适应粒子算法
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自适应粒子群算法在船舶推进电机动态参数辨识中的应用
7
作者 傅康 汤玲娜 +1 位作者 桑华希 王俊 《舰船科学技术》 北大核心 2017年第6X期90-92,共3页
为了适应船舶越来越大的运载量和复杂的航行环境,船舶动力推进系统的优化和完善具有重要的意义。随着自动化控制技术和传动技术的发展,基于矢量控制的船舶步进电机推进系统引起了船舶工业的广泛关注,并在船舶电机控制领域逐渐应用起来... 为了适应船舶越来越大的运载量和复杂的航行环境,船舶动力推进系统的优化和完善具有重要的意义。随着自动化控制技术和传动技术的发展,基于矢量控制的船舶步进电机推进系统引起了船舶工业的广泛关注,并在船舶电机控制领域逐渐应用起来。本文针对船舶的交流电步进电机,结合自适应粒子群算法,对推进电机的动态参数辨识和矢量控制做系统研究。 展开更多
关键词 推进系统 步进电机 动态参数 粒子算法
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基于阶段自适应多目标粒子群算法的分布式光伏选址定容研究
8
作者 朱腾伟 王翠 +4 位作者 涂振宇 曾瑄 蔡木良 赵占豪 王宏伟 《南昌工程学院学报》 2024年第6期60-67,共8页
针对分布式光伏接入配电网带来的影响,以配电网网损最小和电压偏差最小为目标函数,构建分布式光伏选址定容优化模型,并提出一种阶段自适应多目标粒子群算法(Stage Adaptive Multi-objective Particle Swarm Optimization,SAMOPSO)对优... 针对分布式光伏接入配电网带来的影响,以配电网网损最小和电压偏差最小为目标函数,构建分布式光伏选址定容优化模型,并提出一种阶段自适应多目标粒子群算法(Stage Adaptive Multi-objective Particle Swarm Optimization,SAMOPSO)对优化模型进行求解。SAMOPSO算法引入Logistic混沌映射增加了粒子的随机性和多样性,同时改进了粒子群拓扑结构以减少算法陷入局部最优的概率。此外,该算法还提出了阶段自适应惯性权重和学习因子迭代公式,使粒子可以根据当前位置状态更新下一次迭代参数,从而平衡了算法全局搜索和局部开发两个过程。利用Matlab搭建IEEE33节点配电网模型,分别探讨了分布式光伏并网位置和并网容量对配电网损耗的影响,并将SAMOPSO算法与多种智能算法的仿真结果进行了对比,结果表明所提出的算法有效地降低了配电网损耗、提高了电压质量。 展开更多
关键词 分布式光伏 网损 电压偏差 IEEE33 阶段自适应多目标粒子算法
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基于S型映射的自适应粒子群优化算法
9
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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基于动态自适应多目标粒子群算法的企业电网无功优化 被引量:9
10
作者 曾玉娇 孙彦广 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1711-1715,1722,共6页
针对大型工业企业电网无功补偿不合理、功率因数偏低、网损严重等问题,以有功网损、电压偏差、功率因数及静态电压稳定裕度为目标函数,在满足潮流方程、设备能力限制以及系统安全运行要求等约束条件下,建立了企业电网多目标无功优化模型... 针对大型工业企业电网无功补偿不合理、功率因数偏低、网损严重等问题,以有功网损、电压偏差、功率因数及静态电压稳定裕度为目标函数,在满足潮流方程、设备能力限制以及系统安全运行要求等约束条件下,建立了企业电网多目标无功优化模型,并提出了一种动态自适应多目标粒子群(DAMOPSO)算法进行求解.该算法通过动态变化参数增强全局搜索能力,采用动态拥挤距离保持Pareto解的多样性,同时引入自适应变异机制避免算法早熟收敛.IEEE-30节点系统和北方某大型钢铁企业电网的算例结果验证了该算法和模型的可行性和有效性. 展开更多
关键词 企业电网 多目标优化 无功优化 粒子优化 动态拥挤距离 自适应变异
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基于贪心粒子群算法的10kV 配电网负荷自适应调度方法
11
作者 殷伟霖 《消费电子》 2024年第5期60-62,共3页
为满足10kV配电网负荷调度需求和优化目标,提高配电网的适应性与稳定性,基于贪心粒子群算法,本文提出了一种全新的10kV配电网负荷自适应调度方法。首先,对配电网负荷数据进行修正与离差归一化处理;其次,计算负荷偏度系数与负荷变异系数... 为满足10kV配电网负荷调度需求和优化目标,提高配电网的适应性与稳定性,基于贪心粒子群算法,本文提出了一种全新的10kV配电网负荷自适应调度方法。首先,对配电网负荷数据进行修正与离差归一化处理;其次,计算负荷偏度系数与负荷变异系数,提取负荷分布特征与波动特征;在此基础上,利用贪心粒子群算法,确定负荷当前粒子的位置和全局最优位置,自适应调度负荷。实验结果表明,提出的调度方法应用后,在适应度值上明显优于常规方法,能够更好地应对不同负荷变化情况,满足负荷需求和优化目标,自适应调度效果优势显著。 展开更多
关键词 贪心粒子算法 10kV配电网 负荷 自适应 调度
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基于自适应网络与动态拥挤距离的多目标粒子群算法及应用 被引量:8
12
作者 丁晓霖 侍洪波 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期173-184,共12页
针对传统方法不易收敛到真实Pareto前端和解的多样性较差的问题,提出了一种基于自适应网络和动态拥挤距离的多目标粒子群优化算法。该算法能在外部种群的数量超过种群规模时,将目标函数空间均匀地划分为间隔相同的网格,统计每个网格中... 针对传统方法不易收敛到真实Pareto前端和解的多样性较差的问题,提出了一种基于自适应网络和动态拥挤距离的多目标粒子群优化算法。该算法能在外部种群的数量超过种群规模时,将目标函数空间均匀地划分为间隔相同的网格,统计每个网格中粒子的数量进而估计粒子的密度,限制外部档案的规模;然后引入粒子的方差信息,设计了基于动态拥挤距离的算法,避免了一次性淘汰所有拥挤距离小的个体而使解的分布性变差的问题,提高了解的多样性。函数优化实验及该算法在成品油调和经济效益问题中的应用都验证了改进后的算法具有很好的效果。 展开更多
关键词 非劣解集 最优前端 多目标粒子 自适应网络 动态拥挤距离
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基于自适应动态改变的粒子群优化算法 被引量:25
13
作者 仝秋娟 赵岂 李萌 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第2期6-10,15,共6页
粒子群算法在处理优化问题时缺乏有效的参数控制,易陷入局部最优,导致收敛精度低.提出一种新的改进粒子群优化算法,算法根据粒子的适应度值动态自适应地调整算法中惯性权重和学习因子的取值,其中惯性权重采用非线性指数递减,有利于平衡... 粒子群算法在处理优化问题时缺乏有效的参数控制,易陷入局部最优,导致收敛精度低.提出一种新的改进粒子群优化算法,算法根据粒子的适应度值动态自适应地调整算法中惯性权重和学习因子的取值,其中惯性权重采用非线性指数递减,有利于平衡算法的全局搜索与局部搜索能力,避免算法陷入局部极值;学习因子采用异步变化的策略,以增强算法的学习能力,进而提高算法的性能.数值实验结果表明,与SPSO、PSO-DAC算法相比较,改进后的算法无论在收敛速度、稳定性以及收敛精度上都有显著提高. 展开更多
关键词 粒子算法 惯性权重 学习因子 自适应
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一种动态分群的自适应粒子群优化算法 被引量:1
14
作者 陈炜 《信息技术》 2015年第1期101-104,共4页
粒子群优化算法是模拟鸟类觅食行为思想的随机搜索算法,主要是通过迭代寻找最优解。将粒子随机初始化改进为固定初始化,并将动态分群思想引入粒子群优化算法将整个种群划分为三个子群,根据不同群中粒子的情况自适应地选择惯性权重,以此... 粒子群优化算法是模拟鸟类觅食行为思想的随机搜索算法,主要是通过迭代寻找最优解。将粒子随机初始化改进为固定初始化,并将动态分群思想引入粒子群优化算法将整个种群划分为三个子群,根据不同群中粒子的情况自适应地选择惯性权重,以此提高粒子的搜索能力。仿真实验结果表明,该方法大大提高了搜索过程中粒子的多样性,避免粒子陷入局部最优,提高了求解的速度和精度。 展开更多
关键词 粒子算法 固定初始化 动态 自适应寻优
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基于改进T分布烟花-粒子群算法的AUV全局路径规划
15
作者 刘志华 张冉 +2 位作者 郝梦男 安凯晨 陈嘉兴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3123-3134,共12页
针对传统粒子群算法在处理自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全局路径规划时面临的寻优时间长、能耗高的问题,本文提出一种改进的T分布烟花-粒子群算法(T-distribution Fireworks-Particle Swarm Optimization Algorit... 针对传统粒子群算法在处理自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全局路径规划时面临的寻优时间长、能耗高的问题,本文提出一种改进的T分布烟花-粒子群算法(T-distribution Fireworks-Particle Swarm Optimization Algorithm,TFWA-PSO),该算法融合了烟花算法的高效全局搜索能力和粒子群算法的快速局部寻优特性.在变异阶段,提出自适应T分布变异来扩大搜索范围,并在理论上证明了该变异方式能够使个体在局部最优解附近增强搜索能力.在选择阶段提出了适应度选择策略,淘汰适应度差的个体,解决了传统烟花算法易丢失优秀个体的问题,并对改进的T分布烟花算法与传统烟花算法的收敛速度进行对比.将改进算法的爆炸操作、变异操作和选择策略融合到粒子群算法中,对粒子群算法的速度更新公式进行了改进,同时从理论上对所改进的算法进行了收敛性证明.仿真实验结果表明,TFWA-PSO能够有效规划出一条最短路径,同时与给定的智能优化算法相比,TFWA-PSO在寻找最优路径的时间上平均降低了24.72%,能耗平均降低了17.33%,路径长度平均降低了16.96%. 展开更多
关键词 自主水下机器人 全局路径规划 烟花算法 粒子算法 自适应T分布变异 收敛性证明
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动态自适应粒子群优化算法与最小二乘支持向量机在年径流预测中的应用 被引量:6
16
作者 崔东文 金波 《人民珠江》 2016年第10期27-33,共7页
针对最小二乘支持向量机(LSSVM)依赖人为经验选择学习参数以及基本粒子群优化算法(PSO)存在早熟收敛等弊端,通过对PSO惯性因子、加速因子以及粒子飞行速度进行动态调整,以及借鉴遗传算法变异思想引入自适应变异算子,对PSO算法进行改进,... 针对最小二乘支持向量机(LSSVM)依赖人为经验选择学习参数以及基本粒子群优化算法(PSO)存在早熟收敛等弊端,通过对PSO惯性因子、加速因子以及粒子飞行速度进行动态调整,以及借鉴遗传算法变异思想引入自适应变异算子,对PSO算法进行改进,提出动态自适应粒子群优化算法(DAPSO),利用DAPSO算法优化选择LSSVM惩罚因子和核函数参数,构建DAPSO-LSSVM年径流预测模型,并与PSO算法优化选择LSSVM学习参数的PSO-LSSVM模型以及GA-BP、RBF、BP模型作为对比,以云南省某水文站年径流预测为例进行实例研究,利用实例前30年和后17年资料分别对各模型进行训练和预测。结果表明DAPSO-LSSVM模型对实例后17年年径流预测的平均相对误差绝对值和最大相对误差绝对值分别为3.31%、5.95%,预测精度优于PSO-LSSVM模型,大幅优于GA-BP、RBF和BP模型。DAPSO算法全局寻优能力强、收敛速度快,稳健性能好,利用DAPSO算法优化得到的LSSVM学习参数可有效提高LSSVM模型的预测精度和泛化能力。 展开更多
关键词 径流预测 粒子算法 动态调整 自适应算法 最小二乘支持向量机
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自适应惯性权重的改进粒子群算法 被引量:85
17
作者 敖永才 师奕兵 +1 位作者 张伟 李焱骏 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期874-880,共7页
针对标准PSO算法求解高维非线性问题时存在的大量无效迭代(经过一轮迭代后全局最优位置保持不变),提出了一种自适应惯性权重的改进粒子群算法。基于单次迭代中单粒子运动状态的分析,提出并证明了论点:上一轮迭代适应度值变差的粒子,当... 针对标准PSO算法求解高维非线性问题时存在的大量无效迭代(经过一轮迭代后全局最优位置保持不变),提出了一种自适应惯性权重的改进粒子群算法。基于单次迭代中单粒子运动状态的分析,提出并证明了论点:上一轮迭代适应度值变差的粒子,当前迭代中其惯性分量将引导粒子往适应度值变差的方向运动,导致粒子群体无效迭代次数增加。设计了标准PSO算法改进方案,将上一轮迭代中适应度值变差的全体粒子的惯性权重置为零,消除当前迭代中不利惯性分量对算法收敛的不良影响。采用6个标准测试函数,将该算法与标准PSO算法、固定惯性权重PSO算法和具有领袖的PSO算法进行性能对比分析。试验表明,该改进算法无效迭代次数更少,在收敛率、收敛速度和收敛稳定性上均具有明显的优势。 展开更多
关键词 自适应惯性权重 收敛性能 惯性分量 无效迭代 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
18
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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基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化
19
作者 任进 李一博 闵畅 《无线电工程》 2024年第12期2841-2849,共9页
为了提高无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)的覆盖率,提出了一种基于相互学习能力和动态学习因子的改进粒子群优化(Modified Partide Swarm Optimization, MPSO)算法。引入了拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS... 为了提高无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)的覆盖率,提出了一种基于相互学习能力和动态学习因子的改进粒子群优化(Modified Partide Swarm Optimization, MPSO)算法。引入了拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS)序列来初始化种群,增加了种群的多样性,为之后优化奠定基础;引入一种相互学习方法,粒子通过随机选择目标粒子来增强自身的学习能力,提升局部寻优性能;利用一种动态学习因子策略,通过改变粒子的学习能力,加快了算法收敛速度并增强了全局寻优能力。仿真结果表明,在不改变原算法复杂度的情况下,相较于基本PSO算法和其他对比算法,改进PSO算法可以耗费更少的资源达到更好的寻优效果,可以有效地解决网络覆盖盲区和覆盖冗余问题,提高网络覆盖率。 展开更多
关键词 无线传感器网络 粒子优化算法 拉丁超立方采样 相互学习能力 动态学习因子
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采用粒子群算法的自适应变步长随机共振研究 被引量:22
20
作者 张仲海 王多 +2 位作者 王太勇 林锦州 蒋永翔 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第19期125-130,152,共7页
针对传统的自适应随机共振只能实现单参数优化和变步长随机共振计算步长选取困难的缺陷,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的自适应变步长随机共振方法,实现了变步长随机共振最优输出的自适应求解。该方法... 针对传统的自适应随机共振只能实现单参数优化和变步长随机共振计算步长选取困难的缺陷,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的自适应变步长随机共振方法,实现了变步长随机共振最优输出的自适应求解。该方法以双稳系统的输出信噪比作为粒子群算法的适应度函数,通过变步长随机共振系统的结构参数和计算步长的自适应同步选取,能够最优地检测出大参数条件下的微弱信号。仿真数据和工程实际数据的分析表明,该方法简单易行,适用范围广,收敛速度快,能有效的检测出强噪声背景下的高频微弱信号,具有良好的工程应用前景。 展开更多
关键词 变步长随机共振 粒子算法 自适应 多参数同步优化
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