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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络
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作者 张嘉雯 蔡彬彬 林崧 《量子电子学报》 北大核心 2025年第1期123-135,共13页
针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在... 针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在图像分类任务上表现优异的电路结构。基于Fashion MNIST和MNIST标准数据集的仿真实验表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能,准确率分别可达94.7%和99.05%。相较于现有量子卷积神经网络模型,平均分类精度最高分别提升了4.14%和1.43%。 展开更多
关键词 量子光学 量子卷积神经网络 粒子优化算法 量子机器学习 参数化量子电路
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快速综合学习粒子群优化算法
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作者 杨帆 乌景秀 +2 位作者 范子武 李子祥 朱沈涛 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期30-44,共15页
【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast C... 【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,FCLPSO)。【方法】FCLPSO算法引入粒子学习概率、个体影响概率、群体影响概率三个属性,表征每个粒子个体“与生俱来”的不同学习能力,同时新增强化学习、粒子重生等策略,提升算法收敛速度以及监测并跳出“伪收敛”状态。选用14个标准测试函数以及6种常用粒子群变体算法开展FCLPSO算法性能分析。【结果】结果显示:在收敛性方面,FCLPSO算法平均排名为1.86,排名第一次数为7次、排名第二的次数为2次、排名最后次数为0,最终综合排名第一;在鲁棒性方面,FCLPSO算法成功率排名第一,平均值为94.3%,14个测试函数中最低成功率为73.3%;达到阈值所需适应度评价次数最少,平均值40817,较其他算法评价次数少一半。【结论】结果表明:FCLPSO算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性方面排名综合第一,对复杂多峰问题求解更具优势,可为工程应用中复杂优化问题求解提供重要手段。 展开更多
关键词 粒子优化算法 强化学习 粒子属性 粒子重生 过早收敛 影响因素 人工智能 全局搜索
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应用多策略改进量子粒子群算法的直流电与Rayleigh波联合反演
3
作者 朱春光 管泓清 +3 位作者 秦天 张富翔 王强 高远 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第1期137-151,共15页
针对浅地表地质分层问题,文中分析了直流电(DC)法与Rayleigh波(RW)法共同探测并进行数据联合反演的可行性,重点研究了融合多种优化策略后形成的基于重心反向学习(Centroid Opposition-Based Learning,COBL)和混沌搜索(Chaos Search,CS)... 针对浅地表地质分层问题,文中分析了直流电(DC)法与Rayleigh波(RW)法共同探测并进行数据联合反演的可行性,重点研究了融合多种优化策略后形成的基于重心反向学习(Centroid Opposition-Based Learning,COBL)和混沌搜索(Chaos Search,CS)的量子行为粒子群(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法(简称为COBL-CS-QPSO算法)应用于二者的一维联合反演。通过联合反演可以从电阻率数据中提取层厚信息,弥补单独Rayleigh波反演难以精确解析层厚的问题;同时多策略算法的引入使解在搜索过程中不易陷入局部最优,并加强了不确定环境下的随机搜索效率。理论模型实验考虑了无噪声与有噪声以及已知模型层数与未知模型层数的多种情况,并使模型反演在宽泛的搜索区间内进行,最终取得了良好的反演效果。随后将该联合反演算法应用于实际数据,结果表明基于COBL-CS-QPSO算法的直流电与Rayleigh波联合反演在无钻孔信息或未知地下详细分层的条件下,能够获得相比于单独方法更为准确的结果。同时与自适应粒子群(APSO)算法的对比也体现了改进算法的反演优势。 展开更多
关键词 Rayleigh 波法 直流电法 联合反演 量子行为粒子算法 重心反向学习 混沌搜索 无限折叠的迭代混 沌映射 浅地表
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基于多目标粒子群算法的分层注聚流线型阀芯结构优化
4
作者 张仕帆 贾德利 龚斌 《石油矿场机械》 2025年第2期46-56,共11页
在分层注聚过程中,满足分层配压的同时降低聚合物溶液的黏度损失,是困扰配注器节流阀芯结构优化设计的难题。以流线形阀芯为研究对象,通过数值模拟验证了流线形阀芯的调压与黏损机理。以节流压差与平均剪切速率为性能指标,采用Plackett-... 在分层注聚过程中,满足分层配压的同时降低聚合物溶液的黏度损失,是困扰配注器节流阀芯结构优化设计的难题。以流线形阀芯为研究对象,通过数值模拟验证了流线形阀芯的调压与黏损机理。以节流压差与平均剪切速率为性能指标,采用Plackett-Burman试验分析结构因素的显著性,利用响应面法构建其与响应值的回归模型。结合多目标粒子群优化算法和熵权法,确定了流线形阀芯的最优结构参数。研究结果表明,外径、槽间距和后槽间角是影响节流压差和平均剪切速率的显著因素。节流压差和平均剪切速率的指标权重分别为0.5022和0.4978。优化后流线形阀芯的外径为18 mm、槽间距为12 mm、前槽间角为35°以及后槽间角为45°,对应的节流压差和平均剪切速率分别为45.68 kPa和1731.32 s^(-1)。与优化前相比,节流压差提高2.33%,平均剪切速率降低1.87%,流线形阀芯的应用性能得到提高。研究成果为提升分层注聚技术中配注装置的应用性能提供了理论支撑,有助于推动油田的高效开发。 展开更多
关键词 分层注聚 流线形阀芯 结构优化 响应面法 多目标粒子优化算法
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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
5
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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基于响应曲面法和粒子群优化算法的凸轮磨削工艺参数优化
6
作者 丁明阳 赵锦国 +5 位作者 周康康 徐刚强 李孝禄 朱彦康 陈源 梁明轩 《内燃机工程》 北大核心 2025年第1期80-90,共11页
为了提高凸轮工件表面磨削质量及加工效率,设计了凸轮磨削正交试验方案,优化了淬硬球墨铸铁凸轮精加工磨削的工艺参数。通过建立以砂轮线速度、工件转速、磨削深度为关键参数表征的优化变量,构建以磨削振动加速度、表面粗糙度为指标的... 为了提高凸轮工件表面磨削质量及加工效率,设计了凸轮磨削正交试验方案,优化了淬硬球墨铸铁凸轮精加工磨削的工艺参数。通过建立以砂轮线速度、工件转速、磨削深度为关键参数表征的优化变量,构建以磨削振动加速度、表面粗糙度为指标的目标响应非线性数学模型;基于凸轮的形状特点,建立工件瞬时材料去除率模型;以最小化磨削振动、表面粗糙度及最大化去除率为优化目标,利用综合函数法与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对工艺参数进行了优化。结果表明,在砂轮线速度80.6731 m/s、工件转速35 r/min、磨削深度30μm的工况下,磨削振动减少了20.8%,凸轮表面粗糙度值降低了11.88%,材料去除率增加了22.739 mm3/s。利用扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)对磨削后工件的表面形貌进行了分析,并对元素成分进行半定量测定。结果表明,砂轮线速度较小而工件转速及磨削深度较大时,凸轮表面缺陷和形变对表面粗糙度影响较大。 展开更多
关键词 凸轮磨削 参数优化 响应曲面法 粒子优化算法 显微分析
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基于活跃目标粒子群算法的露顶式平面钢闸门优化
7
作者 韩一峰 胡坚柯 王靖坤 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第1期201-207,共7页
针对钢闸门优化问题难以获得全局最优解这一问题,提出了一种活跃目标粒子群(Active Target Particle Swarm Optimization,APSO)算法用于露顶式平面钢闸门的优化设计。该算法在传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法种群中设... 针对钢闸门优化问题难以获得全局最优解这一问题,提出了一种活跃目标粒子群(Active Target Particle Swarm Optimization,APSO)算法用于露顶式平面钢闸门的优化设计。该算法在传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法种群中设定一个活跃目标个体,并将该个体引入算法的迭代更新机制中,活跃目标个体的引入增强了算法跳出局部极值、进行全局寻优的能力;并且采用一个综合学习因子代替原始算法中的多个学习因子,进一步提高了算法的收敛速度与稳定性。在满足钢结构强度等约束条件下,以钢闸门总重力为目标函数,对主梁、边柱、面板和次梁等结构参数进行寻优。同时依据优化结果,采用ABAQUS建立有限元模型对钢闸门主梁进行强度复核,结果表明,采用活跃目标粒子群算法对露顶式平面钢闸门进行优化设计能够得到更优的各结构尺寸参数,优化后的钢闸门总重力与文献算例相比降低了15.38%,并且强度复核符合容许应力要求。 展开更多
关键词 露顶式平面钢闸门 容许应力 活跃目标粒子算法 强度复核 优化设计
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基于自适应变异粒子群算法的风光储微网调度
8
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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基于粒子群的小型无人机低过载压缩空气发射参数选择和优化算法
9
作者 张奉林 董轶昊 +3 位作者 辛建社 郭丽萍 谷雪晨 曲家琦 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期206-221,共16页
为进一步完善无人机压缩空气发射过程中的内弹道特性研究,基于压缩空气发射系统的结构和工作机理,利用热力学、气体动力学理论建立发射过程内弹道模型,通过仿真计算和发射试验验证模型的有效性。探究脉冲阀面积、脉冲阀全开启时间、高/... 为进一步完善无人机压缩空气发射过程中的内弹道特性研究,基于压缩空气发射系统的结构和工作机理,利用热力学、气体动力学理论建立发射过程内弹道模型,通过仿真计算和发射试验验证模型的有效性。探究脉冲阀面积、脉冲阀全开启时间、高/低压室初始容积对发射过程内弹道性能参量的变化规律,运用基于子母弹原理的改进粒子群优化算法对发射参数进行优化设计,分析并验证优化结果的有效性。研究结果表明:脉冲阀面积对无人机峰值过载呈正相关影响,并对气体的质量流量影响显著;增大脉冲阀全开启时间可以有效降低无人机的峰值过载;高压室容积主要通过改变气体质量流量从而对内弹道性能进行影响,并且高压室容积越大对高/低压室的压差变化越明显;合理增大低压室容积可以有效降低峰值加速度的大小,并对无人机出筒速度影响较弱,有利于提高无人机在发射过程中的稳定性;改进粒子群优化算法可以有效优化小型无人机低过载压缩空气发射参数选择。所得研究结果对无人机压缩空气发射参数选择、设计试验和工程化应用具有一定的理论指导意义。 展开更多
关键词 无人机 压缩空气发射系统 内弹道特性 粒子优化算法
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基于模拟退火粒子群算法的微电网优化调度
10
作者 梅雨 《现代信息科技》 2025年第5期134-138,共5页
在全球对环境问题日益关注的背景下,包含可再生能源的微电网作为清洁且可持续的能源方案备受青睐。为了有效利用可再生能源,并在经济和环保之间取得平衡,提出了基于多目标的优化模型。首先,运用线性加权法平衡微电网系统的经济性和环保... 在全球对环境问题日益关注的背景下,包含可再生能源的微电网作为清洁且可持续的能源方案备受青睐。为了有效利用可再生能源,并在经济和环保之间取得平衡,提出了基于多目标的优化模型。首先,运用线性加权法平衡微电网系统的经济性和环保性两个目标函数,然后引入了模拟退火粒子群优化算法用于求解多目标优化模型,以达到优化经济和环保目标的目的。仿真结果表明,在解决微电网多目标优化问题时,引入模拟退火粒子群优化算法能够有效提升系统性能,使得微电网的运行状态更倾向于经济高效和环保友好,从而推动了可再生能源微电网的可持续发展。 展开更多
关键词 微电网 模拟退火粒子算法 优化调度 多目标优化
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基于量子粒子群优化的支持向量机模型反演土力学参数
11
作者 刘月华 朱庆闯 毕乃晨 《建筑施工》 2025年第3期361-365,共5页
岩土的力学参数常通过室内或原位试验测得,因受尺寸效应和人为因素影响,有时试验值与真实值之间偏差会很大。为探索更多、更准确的岩土力学参数的确定方法,利用量子粒子群算法优化支持向量机后对岩土物理力学参数进行反演。首先采用正... 岩土的力学参数常通过室内或原位试验测得,因受尺寸效应和人为因素影响,有时试验值与真实值之间偏差会很大。为探索更多、更准确的岩土力学参数的确定方法,利用量子粒子群算法优化支持向量机后对岩土物理力学参数进行反演。首先采用正交和均匀试验对需要反演的参数进行设计,然后结合有限差分软件FLAC3D得到学习样本和测试样本,通过量子粒子群优化(QPSO)向量机模型(SVM)建立反演参数与位移间复杂的非线性映射关系。把地铁站点基坑在不同开挖工况下的地表产生的水平及竖向位移的计算值与实测值进行对比分析,以验证该分析理论及方法的合理性。由于不同参数变化能使目标函数值产生不相同的变化结果,故分别采用竖向和水平位移对泥炭质土的压缩模量E_s和泊松比μ进行反演,研究结果表明取竖向位移对E_s进行反演,水平位移对μ进行反演,其结果更合理。此分析方法为岩土参数反演方法提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 参数反演 支持向量机(SVM) 泥炭质土 量子粒子优化(QPSO)
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以云平台承载系统时基于粒子群优化算法的云任务调度方法
12
作者 赵润程 郑明钊 《长江信息通信》 2025年第1期213-215,共3页
由于云平台承载系统的计算能力是动态变化的,导致传统任务调度方法难以充分利用云资源,提出以云平台承载系统时基于粒子群优化算法的云任务调度方法。以任务完成时间最短、任务完成成本最小、负载均衡为目标,构建一个以云平台承载系统... 由于云平台承载系统的计算能力是动态变化的,导致传统任务调度方法难以充分利用云资源,提出以云平台承载系统时基于粒子群优化算法的云任务调度方法。以任务完成时间最短、任务完成成本最小、负载均衡为目标,构建一个以云平台承载系统时云任务调度数学模型,采用粒子群优化算法求解模型,得到最佳以云平台承载系统时云任务调度策略。实验结果表明,设计方法下服务资源负载均衡度指标数值为0.23,该方法可以很好地解决以云平台承载系统时云任务调度问题。 展开更多
关键词 云平台承载系统 粒子优化算法 云任务 算力调度 调度方法
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基于粒子群优化算法的地埋管换热性能预测研究
13
作者 魏善明 贾寒冰 +3 位作者 曹嘉琪 田彦法 毕栋威 聂玉朋 《区域供热》 2025年第1期107-116,共10页
为了对聊城某地源热泵工程换热器的换热性能进行预测,利用BP神经网络(BPNN)模型和粒子群优化算法(PSO)建立了地埋管换热性能预测模型。通过皮尔逊相关性分析确定影响地埋管出口温度的关键参数,进而预测换热器性能。利用粒子群算法对BPN... 为了对聊城某地源热泵工程换热器的换热性能进行预测,利用BP神经网络(BPNN)模型和粒子群优化算法(PSO)建立了地埋管换热性能预测模型。通过皮尔逊相关性分析确定影响地埋管出口温度的关键参数,进而预测换热器性能。利用粒子群算法对BPNN模型进行优化,以提升学习效率和收敛速度。模型预测结果显示,BPNN和PSO-BPNN均能有效预测地埋管出口温度,PSO-BPNN在预测精度和稳定性方面更优,其均方根误差(RMSE)为0.1073,平均相对误差(MRE)为0.0049,决定系数(R2)为0.96757,均优于BPNN模型的相应指标。通过建立预测模型,可以对地埋管换热器的出口温度进行短期预测,进而预测换热器在未来一段时间内的性能表现,并提前做出调整,确保地源热泵系统稳定、高效地运行。通过这种方式,可以最大限度地发挥地源热泵系统的性能,同时避免因温度波动导致的性能下降或系统不稳定。 展开更多
关键词 地源热泵 BP神经网络 粒子优化算法 地埋管换热器换热性能
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基于量子行为粒子群算法的舱室噪声监测点优化布置
14
作者 郭强 时胜国 何辉辉 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1488-1496,共9页
针对舱室噪声在线监测及声场预报问题,本文提出了一种基于量子行为粒子群算法的舱室内部声监测点优化布置方法。根据研究频段范围确定所需声腔模态阶数,计算全部备选监测点位置处各阶声腔模态的声场分布,采用模态置信矩阵作为目标函数,... 针对舱室噪声在线监测及声场预报问题,本文提出了一种基于量子行为粒子群算法的舱室内部声监测点优化布置方法。根据研究频段范围确定所需声腔模态阶数,计算全部备选监测点位置处各阶声腔模态的声场分布,采用模态置信矩阵作为目标函数,基于量子行为粒子群算法对监测点位置进行优化,获得优化布置方案。从声腔模态采样的正交性及内外声场响应的角度与其他测点布置方案进行了性能比较。研究表明:本文方法优化得到的测点布置方案采集声腔模态信息更全面,可有效提升舱室内声场的重建精度和基于舱室内声场监测的水下辐射噪声预报精度。 展开更多
关键词 测点优化布置 舱室噪声在线监测 量子行为粒子算法 声腔模态 模态置信矩阵 水下辐射噪声预报 声场预报 声激励
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惯性权自适应调整的量子粒子群优化算法 被引量:75
15
作者 黄泽霞 俞攸红 黄德才 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期228-232,共5页
针对量子粒子群的惯性权值β线性递减不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种惯性权自适应调整的量子粒子群优化(DCWQPSO)算法.在该算法中,引入了量子粒子群进化速度因子sd和聚集度因子jd,并将惯性因子β表示为sd,jd2个参... 针对量子粒子群的惯性权值β线性递减不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种惯性权自适应调整的量子粒子群优化(DCWQPSO)算法.在该算法中,引入了量子粒子群进化速度因子sd和聚集度因子jd,并将惯性因子β表示为sd,jd2个参数的函数.在每次迭代时,算法可根据当前量子粒子群进化速度因子和聚集度因子动态地调整惯性权值,从而使算法具有动态自适应性.对典型的标准函数的测试结果表明,与量子粒子群算法相比,改进后的量子粒子群优化算法的收敛速度明显提高. 展开更多
关键词 量子粒子 自适应 惯性权
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基于正态云模型的自适应变异量子粒子群优化算法 被引量:10
16
作者 关学忠 皇甫旭 +2 位作者 李欣 佟宇 聂品磊 《电子设计工程》 2016年第8期64-67,71,共5页
为提高量子粒子群算法的寻优能力,文中提出一种新的正态云模型自适应变异量子粒子群算法。该方法采用正态云模型优化策略,引入自身最差粒子和全局最差粒子,结合自身最优粒子和全局最优粒子自适应调整势阱中心位置与收缩-扩张系数,每次... 为提高量子粒子群算法的寻优能力,文中提出一种新的正态云模型自适应变异量子粒子群算法。该方法采用正态云模型优化策略,引入自身最差粒子和全局最差粒子,结合自身最优粒子和全局最优粒子自适应调整势阱中心位置与收缩-扩张系数,每次迭代后生成的新粒子,以一定概率采用正态云模型对粒子进行变异操作。最后标准函数极值优化的实验结果表明,该算法的单步迭代时间较长但优化能力较同类算法有大幅度提高。 展开更多
关键词 云模型 量子粒子 粒子 算法优化
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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
17
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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基于改进粒子群算法的光伏逆变器控制参数辨识
18
作者 罗建 孙越 江丽娟 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期124-133,共10页
精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW... 精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW光伏电站为实际参照模型,首先根据实际工作情况将逆变器的工作区间划分为3个阶段,利用数学扰动法分别对3个阶段中的待辨识参数划分灵敏度高低等级,并由此提出不同阶段不同灵敏度参数分步辨识策略;其次,分阶段采集实际光伏电站工作数据,对该数据进行分析处理,获得各待辨识参数的初始取值范围,设计同步辨识参数实验作为参照;最后提出改进的混沌遗传粒子群优化算法(chaos genetic algorithm of particle swarm optimization,CGAPSO)作为辨识算法,分步分工作阶段辨识相关参数,通过对比参数的同步辨识结果,验证所提方法的优越性,并将辨识结果代入仿真模型。结果结果表明,低灵敏度参数的同步辨识结果误差远超过可接受范围,而CGAPSO分步辨识出的相关参数误差皆在1.1%以下,精度远高于同步辨识结果。结论基于改进粒子群算法构建的辨识模型输出数据与实际逆变器工作数据契合度高,可准确反映逆变器实际工作特性。 展开更多
关键词 光伏并网逆变器 逆变器控制策略 参数辨识 数学扰动法 改进粒子优化算法
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新的自适应免疫量子粒子群优化算法 被引量:2
19
作者 朱颢东 李红婵 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第3期123-125,129,共4页
为了克服粒子群优化算法早熟收敛以及粒子在进化过程中缺乏很好的方向指导的问题,算法中采用了量子技术以及免疫机制来提高粒子群的收敛速度和寻优能力,从而获得了一个新的自适应免疫量子粒子群优化算法.仿真试验表明该算法具有较好的性能.
关键词 粒子优化 量子技术 免疫机制
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混合自适应量子粒子群优化算法 被引量:7
20
作者 赵国新 陈志炼 魏战红 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第7期76-80,86,共6页
为解决量子粒子群优化算法在迭代后期出现的种群多样性低导致的早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出三点改进:(1)将收缩—扩张系数与适应度值联系起来,收缩—扩张系数会随着粒子的适应度值的改变而自适应调整;(2)使用差分策略更新粒子的... 为解决量子粒子群优化算法在迭代后期出现的种群多样性低导致的早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出三点改进:(1)将收缩—扩张系数与适应度值联系起来,收缩—扩张系数会随着粒子的适应度值的改变而自适应调整;(2)使用差分策略更新粒子的随机位置,使得粒子向种群最优位置靠近;(3)粒子位置的更新加入Levy飞行策略,利用Levy飞行策略的偶尔长距离的跳跃,使得种群多样性增加,提高了跳出局部最优的能力,综合以上三点,提出一种混合自适应量子粒子群优化算法(HAQPSO).通过对比各个算法在6个典型函数的仿真测试结果表明:HAQPSO具有更好的全局收敛能力,且收敛精度、速度和稳定性都有明显的提升. 展开更多
关键词 量子粒子优化算法 收缩-扩张系数 差分策略 Levy飞行策略
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