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粒子群算法多目标优化下的超混沌人脸图像加密
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作者 余锦伟 谢巍 +1 位作者 张浪文 余孝源 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第5期875-884,共10页
本文将粒子群优化算法(PSO)与超混沌系统相结合,提出一种基于多目标优化的人脸图像加密方案.该方案通过PSO算法协同优化多项加密评估指标,包括相关关系、像素变化率(NPCR)、统一平均变化强度(UACI)和信息熵.首先,初始化混沌系统的控制参... 本文将粒子群优化算法(PSO)与超混沌系统相结合,提出一种基于多目标优化的人脸图像加密方案.该方案通过PSO算法协同优化多项加密评估指标,包括相关关系、像素变化率(NPCR)、统一平均变化强度(UACI)和信息熵.首先,初始化混沌系统的控制参数,并采用SHA-256算法生成混沌系统的初始值,迭代生成高敏感性的随机序列;其次,利用随机序列执行像素置乱、扩散和行列置乱操作,生成初始加密人脸图像;然后,将加密人脸图像视为PSO算法的个体,通过迭代更新个体的位置优化考虑多项指标的适应性函数;最后,确定混沌系统的最优参数,并得到最佳的加密人脸图像.实验结果表明,本文的方法在信息熵、像素相关系数、NPCR和UACI方面的表现都优于主流方法,这说明本文所提方法具有更高的安全性. 展开更多
关键词 混沌系统 粒子算法 图像加密 智能优化 人脸隐私保护
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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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基于混沌自适应变异粒子群优化的解相干算法 被引量:8
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作者 张陆游 张永顺 杨云 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期1825-1829,共5页
针对相干信源波达方向估计的需要,结合粒子群优化算法,论文提出了一种基于混沌自适应变异粒子群优化的广义极大似然算法(CAMPSOGML),算法对阵列的几何结构没有任何约束,分辨的信源数可大于阵元数,算法把混沌初始化和自适应变异策略引进... 针对相干信源波达方向估计的需要,结合粒子群优化算法,论文提出了一种基于混沌自适应变异粒子群优化的广义极大似然算法(CAMPSOGML),算法对阵列的几何结构没有任何约束,分辨的信源数可大于阵元数,算法把混沌初始化和自适应变异策略引进粒子群算法中,有效地提高了收敛速度,克服了粒子群算法容易陷入局部最优值的缺点。计算机仿真表明:与基于实数遗传算法和粒子群算法的广义极大似然估计方法相比,CAMPSOGML算法在收敛速度和估计精度上都有优势,是一种新颖的有效的解相干算法。 展开更多
关键词 波达方向估计 混沌自适应变异 广义最大似然 粒子算法 相干
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基于自适应变异的混沌粒子群优化算法 被引量:13
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作者 李建美 高兴宝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第10期44-49,共6页
粒子群优化算法参数少,寻优速度快,但其寻优效率低且在寻优后期易早熟收敛。为改善其寻优性能,在标准粒子群优化算法中,通过引入混沌映射和自适应变异策略,提出具有自适应变异的混沌粒子群优化(ACPSO)算法,以增强种群的全局寻优性能和... 粒子群优化算法参数少,寻优速度快,但其寻优效率低且在寻优后期易早熟收敛。为改善其寻优性能,在标准粒子群优化算法中,通过引入混沌映射和自适应变异策略,提出具有自适应变异的混沌粒子群优化(ACPSO)算法,以增强种群的全局寻优性能和局部寻优效率。六个基准测试函数的仿真结果表明,ACPSO算法比已有的五个算法具有更好的寻优能力。 展开更多
关键词 粒子优化 自适应策略 混沌映射 数值优化
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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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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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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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基于自适应混沌粒子群优化算法的多目标无功优化 被引量:79
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作者 李娟 杨琳 +2 位作者 刘金龙 杨德龙 张晨 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期26-31,共6页
针对粒子群无功优化中由于随机生成代表控制变量值的粒子,使得在优化迭代过程中易陷入局部最优解,而且后期收敛速度慢等问题,将混沌优化算法融合到粒子群算法中,提出了混沌粒子群算法求解多目标无功优化问题。该算法在初始化粒子即无功... 针对粒子群无功优化中由于随机生成代表控制变量值的粒子,使得在优化迭代过程中易陷入局部最优解,而且后期收敛速度慢等问题,将混沌优化算法融合到粒子群算法中,提出了混沌粒子群算法求解多目标无功优化问题。该算法在初始化粒子即无功优化控制变量值时,采用混沌思想,增加控制变量取值的多样性;通过粒子群无功优化算法计算各个粒子对应的适应值即无功优化目标函数值,并按照其大小择优选取控制变量值进行混沌优化以帮助无功优化控制变量跳出局部极值区域;并根据无功优化目标函数值自适应地调整其惯性权重系数以提高全局与局部搜索能力。通过算例分析表明,采用自适应混沌粒子群算法进行无功优化,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快。 展开更多
关键词 自适应 混沌粒子优化算法 无功优化 惯性权重
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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
12
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 自适应变异粒子优化算法
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基于自适应Tent混沌搜索的粒子群优化算法 被引量:14
13
作者 黄美灵 赵之杰 +4 位作者 浦立娜 吴非 赵美玲 陈浩 陈明哲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第2期485-489,共5页
为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出基于自适应Tent混沌搜索的粒子群优化算法。应用Tent映射初始化均匀分布的粒群,并以当前整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为基础产生Tent混沌序列,混沌序列的搜索范围采用自适应调整... 为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出基于自适应Tent混沌搜索的粒子群优化算法。应用Tent映射初始化均匀分布的粒群,并以当前整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为基础产生Tent混沌序列,混沌序列的搜索范围采用自适应调整方法。该方法可以有效避免计算的盲目性,还能够快速搜寻到最优解。实验表明该算法在多个标准测试函数下都超越了同类改进算法。 展开更多
关键词 粒子优化算法 TENT映射 自适应 混沌搜索
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自适应变异的粒子群优化算法 被引量:51
14
作者 阳春华 谷丽姗 桂卫华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第16期188-190,共3页
针对粒子群算法的早熟收敛问题,提出一种新的基于群体适应度变化率自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率自适应调整惯性权重的取值,根据当前种群的平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作。自适应调整与变异操作能增... 针对粒子群算法的早熟收敛问题,提出一种新的基于群体适应度变化率自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率自适应调整惯性权重的取值,根据当前种群的平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作。自适应调整与变异操作能增强算法跳出局部最优的能力,增大寻找全局最优的几率。对几种典型函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了明显的提高,有效避免了早熟收敛问题。 展开更多
关键词 粒子优化算法 自适应变异 早熟收敛
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自适应变异的粒子群优化算法 被引量:453
15
作者 吕振肃 侯志荣 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期416-420,共5页
本文提出了一种新的基于群体适应度方差自适应变异的粒子群优化算法 (AMPSO) .该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率 ,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力 .对几种典... 本文提出了一种新的基于群体适应度方差自适应变异的粒子群优化算法 (AMPSO) .该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率 ,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力 .对几种典型函数的测试结果表明 :新算法的全局收搜索能力有了显著提高 。 展开更多
关键词 自适应变异 早熟收敛 粒子优化算法 全局收搜索能力 变异概率
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基于自适应变异概率粒子群优化算法的研究 被引量:24
16
作者 黄松 田娜 纪志成 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期874-879,共6页
变异操作是解决粒子群算法早熟的一种有效方法。针对迭代过程中种群多样性变化的特点,提出了一种自适应变异概率的混合变异粒子群优化算法。通过聚集度动态地调节每代粒子的变异概率,并用这种变异概率对全局最优位置进行高斯和柯西混合... 变异操作是解决粒子群算法早熟的一种有效方法。针对迭代过程中种群多样性变化的特点,提出了一种自适应变异概率的混合变异粒子群优化算法。通过聚集度动态地调节每代粒子的变异概率,并用这种变异概率对全局最优位置进行高斯和柯西混合变异和对最差个体最优位置进行自适应小波变异。通过在matlab中和其他几种变异的粒子群优化算法进行比较验证,结果证明该算法具有较高的收敛精度和较好的算法性能。 展开更多
关键词 粒子算法 变异概率 自适应 混合变异
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基于自适应混沌粒子群优化算法的多馈入直流输电系统优化协调直流调制 被引量:20
17
作者 周孝法 陈陈 +1 位作者 杨帆 陈闽江 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期193-201,共9页
为了提高交直流互联系统的整体动态稳定性,提出了一种新的基于混沌优化思想的自适应混沌粒子群优化算法,并将其应用于多馈入直流输电系统中各直流调制的优化协调。该算法利用混沌运动的遍历性来初始化粒子群以增强群体的多样性,在粒子... 为了提高交直流互联系统的整体动态稳定性,提出了一种新的基于混沌优化思想的自适应混沌粒子群优化算法,并将其应用于多馈入直流输电系统中各直流调制的优化协调。该算法利用混沌运动的遍历性来初始化粒子群以增强群体的多样性,在粒子群的每次迭代更新计算中,按适应值大小选取部分粒子对其进行混沌优化以帮助惰性粒子跳出局部极值区域,根据每个粒子的适应值自适应地调整其惯性权重系数以提高整个群体的全局与局部搜索能力。以一三区域双馈入交直流并联输电系统为例,选取与直流线路并联运行的交流联络线上的有功功率偏差和各发电机的功角偏差构成目标函数,应用自适应混沌粒子群优化算法对各双侧频差直流调制控制器的参数进行了全局优化协调整定,并与传统粒子群优化算法、遗传算法的优化结果进行了比较,结果表明该算法能更好地实现各直流系统调制间的优化协调,增强了整个系统对低频振荡的阻尼能力,可作为多馈入直流输电系统中直流调制优化协调的一种有效方法。 展开更多
关键词 多馈入直流输电系统 直流调制控制 自适应混沌粒子优化算法 低频振荡 电力系统稳定性
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自适应混沌粒子群优化算法 被引量:24
18
作者 赵志刚 常成 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第15期128-130,共3页
粒子群优化算法在求解复杂函数时,存在收敛速度慢、求解精度不高、易陷入局部最优点等问题。为此,提出一种自适应混沌粒子群优化算法。在基本粒子群算法中引入混沌变量,当算法陷入早熟收敛时进行混沌搜索,同时引入非线性递减的惯性权重... 粒子群优化算法在求解复杂函数时,存在收敛速度慢、求解精度不高、易陷入局部最优点等问题。为此,提出一种自适应混沌粒子群优化算法。在基本粒子群算法中引入混沌变量,当算法陷入早熟收敛时进行混沌搜索,同时引入非线性递减的惯性权重。实验结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度,能有效避免早熟收敛问题。 展开更多
关键词 粒子优化算法 混沌 自适应惯性权重 早熟收敛 全局优化
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无惯性自适应精英变异反向粒子群优化算法 被引量:14
19
作者 康岚兰 董文永 +1 位作者 宋婉娟 李康顺 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期66-78,共13页
为解决反向粒子群优化算法计算开销大、易陷入局部最优的不足,提出一种无惯性的自适应精英变异反向粒子群优化算法(NOPSO)。NOPSO算法在反向学习方法的基础上,广泛获取环境信息,提出一种无惯性的速度(NIV)更新式来引导粒子飞行轨迹,从... 为解决反向粒子群优化算法计算开销大、易陷入局部最优的不足,提出一种无惯性的自适应精英变异反向粒子群优化算法(NOPSO)。NOPSO算法在反向学习方法的基础上,广泛获取环境信息,提出一种无惯性的速度(NIV)更新式来引导粒子飞行轨迹,从而有效加快算法的收敛过程。同时,为避免早熟现象的发生,引入了自适应精英变异策略(AEM),该策略在扩大种群搜索范围的同时,帮助粒子跳出局部最优。NIV与AEM这2种机制的结合,有效增加了种群多样性,平衡了反向粒子群算法中探索与开发的矛盾。实验结果表明,与主流反向粒子群优化算法相比,NOPSO算法无论是在计算精度还是计算开销上均具有较强的竞争能力。 展开更多
关键词 无惯性速度更新式 一般性反向学习 自适应精英变异 粒子优化
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自适应变异综合学习粒子群优化算法 被引量:21
20
作者 蔡昭权 黄翰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期170-171,202,共3页
针对以往粒子群优化算法多样性差且易局部收敛的不足,提出改进综合学习粒子群优化(CLPSO)算法的最小方差优先自适应变异策略,设计自适应变异综合粒子群优化(CLPSO-M)算法。多个标准测试问题的对比实验数据表明,CLPSO-M算法比CLPSO算法... 针对以往粒子群优化算法多样性差且易局部收敛的不足,提出改进综合学习粒子群优化(CLPSO)算法的最小方差优先自适应变异策略,设计自适应变异综合粒子群优化(CLPSO-M)算法。多个标准测试问题的对比实验数据表明,CLPSO-M算法比CLPSO算法的全局搜索能力更强,求解效果更稳定。 展开更多
关键词 体智能 粒子优化算法 综合学习 最小方差优先 自适应变异
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