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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
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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-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
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基于遗传和蚁群交互算法的穴盘苗稀植移栽路径优化
2
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-算法
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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 遗传混沌粒子算法 3-5-3多项式插值 时间最优 喷涂机器人
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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:6
4
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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基于锦标赛选择遗传算法的随机微粒群算法 被引量:17
5
作者 夏桂梅 曾建潮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第4期51-53,84,共4页
以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,提出了一种改进的随机微粒群算法——GAT-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以锦标赛选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。通过对三个多峰... 以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,提出了一种改进的随机微粒群算法——GAT-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以锦标赛选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。通过对三个多峰的测试函数进行仿真,其结果表明:在搜索空间维数相同的情况下,GAT-SPSO的收敛率及收敛速度均大大优于SPSO。 展开更多
关键词 随机微粒算法 遗传算法 锦标赛选择 全局优化
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改进微粒群算法求解模糊交货期Flow-shop调度问题 被引量:5
6
作者 沈兵虎 柳毅 潘瑞芳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第34期36-38,72,共4页
针对模糊交货期Flow-shop调度问题的特点,论文提出用微粒群这种具有快速收敛、全局性能好的迭代优化算法进行求解,并使用惩罚函数、增加数据记忆库和自适应变异机制等方法对微粒群算法进行改进,减少了算法陷入局部极值的可能性。通过仿... 针对模糊交货期Flow-shop调度问题的特点,论文提出用微粒群这种具有快速收敛、全局性能好的迭代优化算法进行求解,并使用惩罚函数、增加数据记忆库和自适应变异机制等方法对微粒群算法进行改进,减少了算法陷入局部极值的可能性。通过仿真实例,改进微粒群算法的全局寻优、收敛性和克服早熟的能力均优于遗传、启发式算法。 展开更多
关键词 流水车间调度 模糊交货期 微粒算法 遗传算法 惩罚函数
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遗传-蚁群算法求解司钻控制室操纵器布局优化 被引量:8
7
作者 邓丽 王国华 余隋怀 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2016年第2期143-151,共9页
在传统的计算机辅助司钻控制室布局设计中通常采用交互式输入和修改,不能以全局最优化的思想支持布局设计全过程,故将遗传-蚁群算法引入司钻控制室布局设计中.根据人的认知特性规律,总结出布局原则,并建立相应的数学模型,将布局原则以... 在传统的计算机辅助司钻控制室布局设计中通常采用交互式输入和修改,不能以全局最优化的思想支持布局设计全过程,故将遗传-蚁群算法引入司钻控制室布局设计中.根据人的认知特性规律,总结出布局原则,并建立相应的数学模型,将布局原则以目标函数变量的形式作用于布局优化过程.从工业设计的角度,研究了面向司钻控制室操纵器空间几何位置布局优化的适应度函数、信息素和启发信息的表达形式,建立了遗传-蚁群算法应用于司钻控制室操纵器布局优化设计过程中的流程.以某型钻机控制台上的操纵器布局设计为例,进行了多目标优化计算,实现了布局原则量化并与算法结合,提高了设计效率. 展开更多
关键词 遗传-算法 操纵器 布局优化 控制室 司钻
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基于遗传-禁忌搜索算法的微网群能量管理 被引量:11
8
作者 张福民 叶子静 +3 位作者 李占凯 唐圣学 马晨阳 姜含 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期2323-2330,共8页
针对微网群能量管理提出了一种优化策略,利用将每小时风机、光伏阵列输出功率的连续概率密度函数划分为多个状态集合的方法定义了状态函数,基于各分布式发电成本定义新的指数W评估能量管理的效果,利用遗传—禁忌搜索算法进行目标函数寻... 针对微网群能量管理提出了一种优化策略,利用将每小时风机、光伏阵列输出功率的连续概率密度函数划分为多个状态集合的方法定义了状态函数,基于各分布式发电成本定义新的指数W评估能量管理的效果,利用遗传—禁忌搜索算法进行目标函数寻优,解决了微网群能量管理关于各分布式电源出力分配问题。采用PG&E69节点系统作为微网群算例,应用Matlab平台搭建仿真模型,以经济效益为目标对本文所提能量管理优化算法进行了仿真验证,通过微网群群级能量管理,各子微网成本均有可观降低。通过预测误差敏感性分析,验证了所提方法在预测误差方面的鲁棒性。结果表明所提能量管理策略具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 配电系统 分布式发电 微网 能量管理 优化调度 遗传-禁忌搜索算法
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一种基于轮盘赌选择遗传算法的随机微粒群算法 被引量:29
9
作者 夏桂梅 曾建潮 《计算机工程与科学》 CSCD 2007年第6期51-54,共4页
以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法——GAR-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以轮盘赌选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。通过对五个... 以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法——GAR-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以轮盘赌选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。通过对五个多峰的测试函数进行仿真明:在搜索空间维数相同的情况下,GAR-SPSO收敛率及收敛速度均大大优于SPSO。 展开更多
关键词 随机微粒算法 遗传算法 轮盘赌选择 全局优化
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基于遗传-蚁群算法的PHEB模糊控制策略优化 被引量:6
10
作者 尹安东 赵韩 张辉 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第14期1754-1759,共6页
以并联式混合动力客车(PHEB)为研究对象,设计了以整车需求转矩与发动机最佳转矩之差以及超级电容荷电状态为输入,以发动机转矩为输出的模糊控制器,并应用遗传-蚁群算法对其进行隶属度函数和控制规则优化。基于MATLAB/Advisor建立了PHEB... 以并联式混合动力客车(PHEB)为研究对象,设计了以整车需求转矩与发动机最佳转矩之差以及超级电容荷电状态为输入,以发动机转矩为输出的模糊控制器,并应用遗传-蚁群算法对其进行隶属度函数和控制规则优化。基于MATLAB/Advisor建立了PHEB模糊控制策略模型和整车模型,并对优化前后的实例PHEB性能进行了仿真分析。研究结果表明,优化后的模糊控制策略能够满足设计要求,且等效燃料消耗量比优化前降低了10.2%。 展开更多
关键词 并联式混合动力客车(PHEB) 遗传-算法 模糊控制策略 优化
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基于遗传算法和微粒群算法的群体动画造型平台 被引量:3
11
作者 王爱霖 刘弘 张鹏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第1期244-246,共3页
动漫制作经常需要大量的个体模型。为了解决群体造型的效率性和仿真度问题,提出了基于遗传算法和微粒群算法的群体造型方法——NGP算法,利用该算法实现由一个复杂模型生成复杂模型群体的过程。遗传算法适用于同一类群体的造型,对每种部... 动漫制作经常需要大量的个体模型。为了解决群体造型的效率性和仿真度问题,提出了基于遗传算法和微粒群算法的群体造型方法——NGP算法,利用该算法实现由一个复杂模型生成复杂模型群体的过程。遗传算法适用于同一类群体的造型,对每种部件应用这种方法形成各种各样的部件库;微粒群算法适用于对复杂模型的部件进行组合,采用这种方法对各部件进行组合优化,以形成模型群体。实现了基于NGP算法的群体动画造型平台。实验结果表明,平台生成的群体仿真度高,且生成过程效率高。 展开更多
关键词 仿真 体造型 遗传算法 微粒算法
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基于多目标遗传-蚁群算法的中牟县水资源优化配置 被引量:8
12
作者 陈南祥 刘为 +1 位作者 高志鹏 屈吉鸿 《华北水利水电大学学报(自然科学版)》 2015年第6期1-5,共5页
随着经济社会的快速发展,水资源短缺和水环境污染问题变得日益严重.通过建立水资源优化配置模型,运用多目标遗传-蚁群算法(MOGACHA)对配置模型进行求解,并将所配置模型及求解方法应用于优化中牟县水资源配置.结果表明,配置模型及其参数... 随着经济社会的快速发展,水资源短缺和水环境污染问题变得日益严重.通过建立水资源优化配置模型,运用多目标遗传-蚁群算法(MOGACHA)对配置模型进行求解,并将所配置模型及求解方法应用于优化中牟县水资源配置.结果表明,配置模型及其参数、约束条件的处理是可行的.从配置结果来看,2015年和2020年在不同的保证率(50%、75%、95%)下各需水部门的需水要求均能被满足,系统协调度也都大于0.8,从而有效协调各部门之间的用水竞争问题,实现水资源质与量的高效统一和社会、经济、生态环境的综合效益最大化,促进水资源的可持续利用和经济社会的可持续发展. 展开更多
关键词 多目标 遗传-算法 水资源优化配置 可持续发展
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基于蚁群-遗传的无线传感器网络路由算法 被引量:1
13
作者 陈延军 潘泉 +1 位作者 耶刚强 梁彦 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期46-51,共6页
提出了一种基于蚁群-遗传的无线传感器网络路由算法.通过有限寿命的蚂蚁在源节点与目的节点之间的运动获取多个备选路径,然后把每一个备选路径视为一个基因序列,通过选择、交叉和变异操作获得路径的优化,并适时进行路由维护.仿真结果表... 提出了一种基于蚁群-遗传的无线传感器网络路由算法.通过有限寿命的蚂蚁在源节点与目的节点之间的运动获取多个备选路径,然后把每一个备选路径视为一个基因序列,通过选择、交叉和变异操作获得路径的优化,并适时进行路由维护.仿真结果表明,本算法减少了能耗,延长了网络生存时间,提高了网络的可靠性和自适应性. 展开更多
关键词 无线传感器网络 路由 算法 -遗传算法
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基于遗传-蚁群算法的单层建筑火灾疏散路径规划研究 被引量:27
14
作者 贾进章 李雪娇 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期122-126,共5页
为解决如何快速、有效地找出单层建筑火灾最佳疏散路径问题,分析火灾发生时可能影响人员逃生及最佳路径生成的因素。提出基于遗传-蚁群算法求解火灾时期人员疏散路径。运用遗传算法的快速全局搜索能力,对蚁群算法初期所需要的信息素进... 为解决如何快速、有效地找出单层建筑火灾最佳疏散路径问题,分析火灾发生时可能影响人员逃生及最佳路径生成的因素。提出基于遗传-蚁群算法求解火灾时期人员疏散路径。运用遗传算法的快速全局搜索能力,对蚁群算法初期所需要的信息素进行快速处理;利用蚁群算法的正反馈机制,快速找出可行路径,缩短搜索时间;并运用Matlab软件对其进行仿真。结果表明:遗传-蚁群算法所求得的路径生成质量有明显提高,并缩短路径生成时间,有助于提高人员逃生效率,降低人员伤亡率。 展开更多
关键词 遗传-算法 建筑火灾 人员逃生 路径规划
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基于遗传-蚁群融合算法的OSPF路由算法QoS扩展 被引量:2
15
作者 王卫亚 王凤琳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第29期108-111,共4页
OSPF路由协议是现代计算机网络应用最为广泛的路由协议之一,为了适应现代网络应用对路由选择的QoS要求,IETF对其进行了扩展,最短路径算法也采用BF算法。但是,这些算法只能计算满足某一条件的路径集合中最短路径,不能满足对带宽、时延和... OSPF路由协议是现代计算机网络应用最为广泛的路由协议之一,为了适应现代网络应用对路由选择的QoS要求,IETF对其进行了扩展,最短路径算法也采用BF算法。但是,这些算法只能计算满足某一条件的路径集合中最短路径,不能满足对带宽、时延和差错率等多项QoS参数都有要求的最优路由选择。采用遗传算法和蚁群算法相结合的融合算法,继承了遗传算法和蚁群算法的优点,在求精解效率上优于遗传算法,在时间效率上优于蚁群算法,能很好地实现多QoS要求的最优路径计算。测试证明融合算法优化性能和时间性能都取得了很好的效果,可以应用于OSPF协议。 展开更多
关键词 开放式最短路径优先(OSPF) 遗传-融合算法 路由算法
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基于遗传算法和微粒群算法的自适应调制研究 被引量:1
16
作者 雷国伟 黄诗浩 游荣义 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2009年第6期589-591,595,共4页
以常用的几种数字调制为例介绍自适应调制技术,分别采用改进型遗传算法(GA)和随机微粒群算法(PSO),在恒定功率以及平均误比特率受限的情况下对系统的吞吐量进行优化,从而精确实时地对信道状态做出判断,并调整调制模式。仿真结果说明了... 以常用的几种数字调制为例介绍自适应调制技术,分别采用改进型遗传算法(GA)和随机微粒群算法(PSO),在恒定功率以及平均误比特率受限的情况下对系统的吞吐量进行优化,从而精确实时地对信道状态做出判断,并调整调制模式。仿真结果说明了系统能够在不同信道条件及业务需要下,自适应地调整其转换信噪比,使系统的通信可靠性与有效性达到有机地统一。同时比较了两种算法在自适应调制模式切换方面的特点。 展开更多
关键词 遗传算法 微粒算法 自适应调制
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单目标-多条件约束S-P网络可靠性优化的微粒群算法 被引量:4
17
作者 李东魁 《现代电子技术》 北大核心 2018年第1期89-92,共4页
研究2-状态单目标-多条件约束串-并联(S-P)网络的可靠性优化问题(RAP)。设计了具有压缩系数的离散型微粒群算法进行求解,采用Matlab编程对问题实例进行模拟仿真,结果表明,对于合理选择的初始解与算法参数,微粒群算法每次运行都收敛,并... 研究2-状态单目标-多条件约束串-并联(S-P)网络的可靠性优化问题(RAP)。设计了具有压缩系数的离散型微粒群算法进行求解,采用Matlab编程对问题实例进行模拟仿真,结果表明,对于合理选择的初始解与算法参数,微粒群算法每次运行都收敛,并且能够收敛到最优解。通过与传统的智能算法(模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法)比较,微粒群算法具有初始解容易选择、参数易于设置,收敛性好、收敛快的优势。 展开更多
关键词 多条件约束 -并联网络 微粒算法 可靠性优化 模拟仿真 智能算法
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基于遗传-蚁群算法的不同形状物体的布局
18
作者 邱军林 张亚红 寇海州 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2009年第6期703-706,共4页
针对不同形状物体布局的特点,依据遗传-蚁群算法的基本思想,分析了不同形状物体基因的编码、适应度函数的表示、信息素的更新机制以及在其约束条件下的相应操作,提出了不同形状物体的布局求解方案。仿真结果表明,该算法收敛速度快,可在... 针对不同形状物体布局的特点,依据遗传-蚁群算法的基本思想,分析了不同形状物体基因的编码、适应度函数的表示、信息素的更新机制以及在其约束条件下的相应操作,提出了不同形状物体的布局求解方案。仿真结果表明,该算法收敛速度快,可在较短时间内获得较佳的布局方案。 展开更多
关键词 物体布局 遗传-算法 信息素
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求解作业车间调度问题的微粒群遗传退火算法 被引量:3
19
作者 毛帆 傅鹂 蔡斌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第5期227-231,共5页
标准微粒群算法(PSO)通常被用于求解连续优化的问题,很少被用于离散问题的优化求解,如作业车间调度问题(JSP)。因此,针对PSO算法易早熟、收敛慢等缺点提出一种求解作业车间调度问题(JSP)的混合微粒群算法。算法将微粒群算法、遗传算法(... 标准微粒群算法(PSO)通常被用于求解连续优化的问题,很少被用于离散问题的优化求解,如作业车间调度问题(JSP)。因此,针对PSO算法易早熟、收敛慢等缺点提出一种求解作业车间调度问题(JSP)的混合微粒群算法。算法将微粒群算法、遗传算法(GA)、模拟退火(SA)算法相结合,既增强了算法的局部搜索能力,降低了算法对参数的依赖,同时改善了PSO算法和GA算法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明:与标准微粒群算法相比,该算法不仅能有效避免算法中的早熟问题,并且算法的全局收敛性得到了显著提高。 展开更多
关键词 微粒算法 遗传算法 作业车间调度 模拟退火
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嵌入式粒子群-遗传算法的水质COD检测特征波长优化算法 被引量:10
20
作者 漆伟 冯鹏 +3 位作者 魏彪 郑冬 于婷婷 刘鹏勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期194-200,共7页
基于紫外-可见光谱法的水质测量中,光谱信号易受到系统噪声干扰、悬浮物散射干扰,且存在信息冗余、多重共线性等特征,导致水质COD测量中特征波长的选取产生较大偏差。因此,提出了基于嵌入式粒子群-遗传(EPSO_GA)算法的水质COD检测特征... 基于紫外-可见光谱法的水质测量中,光谱信号易受到系统噪声干扰、悬浮物散射干扰,且存在信息冗余、多重共线性等特征,导致水质COD测量中特征波长的选取产生较大偏差。因此,提出了基于嵌入式粒子群-遗传(EPSO_GA)算法的水质COD检测特征波长优化算法,以提高波长选择精度。为验证检测特征波长优化算法的可行性,采集了某高校池塘水样、生活污水和排水沟水样的光谱数据,利用EPSO_GA算法对预处理后的光谱数据选取特征波长。EPSO_GA算法采用实数编码方法实现了粒子群(PSO)优化算法和遗传(GA)优化算法的统一编码,在PSO算法中更新粒子时嵌入GA算法的选择、交叉、变异等操作,改善了这两种算法各自在光谱波长特征选取问题上的局限性。将EPSO_GA算法选取的特征波长结合偏最小二乘法(PLS)构建了EPSO_GA_PLS的水质COD预测模型,并且与传统的PS O算法、GA算法选取特征波长建立的PSO_PLS、GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型做了对比。结果表明:与PSO_PLS,GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型相比,EPSO_GA改善了PSO算法和GA算法在光谱特征波长选择中早熟和收敛速度慢的问题,降低了全光谱构建PLS水质COD预测模型的复杂度,提高了模型的预测精度。基于EPSO_GA算法建立的EPSO_GA_PLS水质COD预测模型,均方根误差降到了0.2123,预测精度增加到0.9993,可以快速定量检测水质COD,为紫外-可见光谱法测COD提供了更好的预测模型。 展开更多
关键词 紫外-可见光谱法 嵌入式粒子-遗传算法 波长特征选择 偏最小二乘法 化学需氧量
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