期刊文献+
共找到495篇文章
< 1 2 25 >
每页显示 20 50 100
Hybrid optimization algorithm based on chaos,cloud and particle swarm optimization algorithm 被引量:29
1
作者 Mingwei Li Haigui Kang +1 位作者 Pengfei Zhou Weichiang Hong 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2013年第2期324-334,共11页
As for the drop of particle diversity and the slow convergent speed of particle in the late evolution period when particle swarm optimization(PSO) is applied to solve high-dimensional multi-modal functions,a hybrid ... As for the drop of particle diversity and the slow convergent speed of particle in the late evolution period when particle swarm optimization(PSO) is applied to solve high-dimensional multi-modal functions,a hybrid optimization algorithm based on the cat mapping,the cloud model and PSO is proposed.While the PSO algorithm evolves a certain of generations,this algorithm applies the cat mapping to implement global disturbance of the poorer individuals,and employs the cloud model to execute local search of the better individuals;accordingly,the obtained best individuals form a new swarm.For this new swarm,the evolution operation is maintained with the PSO algorithm,using the parameter of pop distr to balance the global and local search capacity of the algorithm,as well as,adopting the parameter of mix gen to control mixing times of the algorithm.The comparative analysis is carried out on the basis of 4 functions and other algorithms.It indicates that this algorithm shows faster convergent speed and better solving precision for solving functions particularly those high-dimensional multi-modal functions.Finally,the suggested values are proposed for parameters pop distr and mix gen applied to different dimension functions via the comparative analysis of parameters. 展开更多
关键词 particle swarm optimization(PSO) chaos theory cloud model hybrid optimization
在线阅读 下载PDF
Power system stabilizer design using hybrid multi-objective particle swarm optimization with chaos 被引量:9
2
作者 Mahdiyeh Eslami Hussain Shareef Azah Mohamed 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2011年第5期1579-1588,共10页
A novel technique for the optimal tuning of power system stabilizer (PSS) was proposed,by integrating the modified particle swarm optimization (MPSO) with the chaos (MPSOC).Firstly,a modification in the particle swarm... A novel technique for the optimal tuning of power system stabilizer (PSS) was proposed,by integrating the modified particle swarm optimization (MPSO) with the chaos (MPSOC).Firstly,a modification in the particle swarm optimization (PSO) was made by introducing passive congregation (PC).It helps each swarm member in receiving a multitude of information from other members and thus decreases the possibility of a failed attempt at detection or a meaningless search.Secondly,the MPSO and chaos were hybridized (MPSOC) to improve the global searching capability and prevent the premature convergence due to local minima.The robustness of the proposed PSS tuning technique was verified on a multi-machine power system under different operating conditions.The performance of the proposed MPSOC was compared to the MPSO,PSO and GA through eigenvalue analysis,nonlinear time-domain simulation and statistical tests.Eigenvalue analysis shows acceptable damping of the low-frequency modes and time domain simulations also show that the oscillations of synchronous machines can be rapidly damped for power systems with the proposed PSSs.The results show that the presented algorithm has a faster convergence rate with higher degree of accuracy than the GA,PSO and MPSO. 展开更多
关键词 passive congregation chaos power system stabilizer penalty function particle swarm optimization
在线阅读 下载PDF
Immune particle swarm optimization of linear frequency modulation in acoustic communication 被引量:4
3
作者 Haipeng Ren Yang Zhao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2015年第3期450-456,共7页
With the exploration of the ocean, underwater acoustic communication has attracted more and more attention in recent years. The underwater acoustic channel is considered to be one of the most complicated channels beca... With the exploration of the ocean, underwater acoustic communication has attracted more and more attention in recent years. The underwater acoustic channel is considered to be one of the most complicated channels because it suffers from more serious multipath effect, fewer available bandwidths and quite complex noise. Since the signals experience a serious distortion after being transmitted through the underwater acoustic channel, the underwater acoustic communication experiences a high bit error rate (BER). To solve this problem, carrier waveform inter- displacement (CWlD) modulation is proposed. It has been proved that CWlD modulation is an effective method to decrease BER. The linear frequency modulation (LFM) carrier-waves are used in CWlD modulation. The performance of the communication using CWID modulation is sensitive to the change of the frequency band of LFM carrier-waves. The immune particle swarm optimization (IPSO) is introduced to search for the optimal frequency band of the LFM carrier-waves, due to its excellent performance in solving complicated optimization problems. The multi-objective and multi- peak optimization nature of the IPSO gives a suitable description of the relationship between the upper band and the lower band of the LFM carrier-waves. Simulations verify the improved perfor- mance and effectiveness of the optimization method. 展开更多
关键词 underwater acoustic communication carrier waveform inter-displacement (CWlD) multi-objective optimization immune particle swarm optimization (IPSO).
在线阅读 下载PDF
An estimation method for direct maintenance cost of aircraft components based on particle swarm optimization with immunity algorithm 被引量:3
4
作者 吴静敏 左洪福 陈勇 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2005年第S2期95-101,共7页
A particle swarm optimization (PSO) algorithm improved by immunity algorithm (IA) was presented. Memory and self-regulation mechanisms of IA were used to avoid PSO plunging into local optima. Vaccination and immune se... A particle swarm optimization (PSO) algorithm improved by immunity algorithm (IA) was presented. Memory and self-regulation mechanisms of IA were used to avoid PSO plunging into local optima. Vaccination and immune selection mechanisms were used to prevent the undulate phenomenon during the evolutionary process. The algorithm was introduced through an application in the direct maintenance cost (DMC) estimation of aircraft components. Experiments results show that the algorithm can compute simply and run quickly. It resolves the combinatorial optimization problem of component DMC estimation with simple and available parameters. And it has higher accuracy than individual methods, such as PLS, BP and v-SVM, and also has better performance than other combined methods, such as basic PSO and BP neural network. 展开更多
关键词 aircraft design maintenance COST particle swarm optimization immunITY algorithm PREDICT
在线阅读 下载PDF
Immunity clone algorithm with particle swarm evolution 被引量:2
5
作者 刘丽珏 蔡自兴 陈虹 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2006年第6期703-706,共4页
Combining the clonal selection mechanism of the immune system with the evolution equations of particle swarm optimization, an advanced algorithm was introduced for functions optimization. The advantages of this algori... Combining the clonal selection mechanism of the immune system with the evolution equations of particle swarm optimization, an advanced algorithm was introduced for functions optimization. The advantages of this algorithm lies in two aspects. Via immunity operation, the diversity of the antibodies was maintained, and the speed of convergent was improved by using particle swarm evolution equations. Simulation programme and three functions were used to check the effect of the algorithm. The advanced algorithm were compared with clonal selection algorithm and particle swarm algorithm. The results show that this advanced algorithm can converge to the global optimum at a great rate in a given range, the performance of optimization is improved effectively. 展开更多
关键词 immunITY particle swarm optimization CLONE MUTATION
在线阅读 下载PDF
Hybrid anti-prematuration optimization algorithm
6
作者 Qiaoling Wang Xiaozhi Gao +1 位作者 Changhong Wang Furong Liu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2010年第3期503-508,共6页
Heuristic optimization methods provide a robust and efficient approach to solving complex optimization problems.This paper presents a hybrid optimization technique combining two heuristic optimization methods,artifici... Heuristic optimization methods provide a robust and efficient approach to solving complex optimization problems.This paper presents a hybrid optimization technique combining two heuristic optimization methods,artificial immune system(AIS) and particle swarm optimization(PSO),together in searching for the global optima of nonlinear functions.The proposed algorithm,namely hybrid anti-prematuration optimization method,contains four significant operators,i.e.swarm operator,cloning operator,suppression operator,and receptor editing operator.The swarm operator is inspired by the particle swarm intelligence,and the clone operator,suppression operator,and receptor editing operator are gleaned by the artificial immune system.The simulation results of three representative nonlinear test functions demonstrate the superiority of the hybrid optimization algorithm over the conventional methods with regard to both the solution quality and convergence rate.It is also employed to cope with a real-world optimization problem. 展开更多
关键词 hybrid optimization algorithm artificial immune system(AIS) particle swarm optimization(PSO) clonal selection anti-prematuration.
在线阅读 下载PDF
矿用自卸车座椅空气弹簧悬架参数辨识与优化
7
作者 刘红华 阳洁颖 刘翠雅 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期217-222,228,共7页
矿用自卸车的座椅空气弹簧悬架系统缓震效果直接影响乘坐舒适性。这里提出一种运用自适应混沌粒子群优化算法来解决针对矿用自卸车座椅空气弹簧悬挂系统的非线性刚度和阻尼参数的识别处理。借助将混沌引入粒子的运动过程中,与标准粒子... 矿用自卸车的座椅空气弹簧悬架系统缓震效果直接影响乘坐舒适性。这里提出一种运用自适应混沌粒子群优化算法来解决针对矿用自卸车座椅空气弹簧悬挂系统的非线性刚度和阻尼参数的识别处理。借助将混沌引入粒子的运动过程中,与标准粒子群算法相比表现出不同,使粒子群在稳定状态与混沌状态之间交替向着最优点收敛,同时根据粒子运行状态动态调整惯性权重。提高了算法的适应性,明显提升收敛速度并提高了精度,有效避免了局部最优得出,进行整车试验验证了该方法的有效性。结果表明,导致乘坐舒适性下降的主要原因是由于原系统中的刚度和阻尼数值不匹配,因此将垂直方向加速度均方根值设为目标,对空气弹簧悬架的阻尼参数和非线性刚度通过遗传算法来进行优化。在优化后,目标值下降了30.4%,显著提高了乘坐舒适性。 展开更多
关键词 非线性 空气弹簧悬架 自适应混沌粒子群优化算法 辨识 优化
在线阅读 下载PDF
基于CPSO算法改进GM-Markov模型的港口货物吞吐量预测
8
作者 陈丹涌 王俞亮 +1 位作者 曾枫泓 吴承禧 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期108-115,共8页
针对广东揭阳港惠来港区货物吞吐量的非线性动态预测需求,提出一种基于混沌粒子群优化的GM-Markov组合预测模型。通过集成灰色GM(1,1)模型与Markov链的优势,采用Logistic映射实现粒子群参数与状态区间的混沌初始化,构建具有动态适应能... 针对广东揭阳港惠来港区货物吞吐量的非线性动态预测需求,提出一种基于混沌粒子群优化的GM-Markov组合预测模型。通过集成灰色GM(1,1)模型与Markov链的优势,采用Logistic映射实现粒子群参数与状态区间的混沌初始化,构建具有动态适应能力的预测框架;改进后的模型通过状态空间划分与独立概率转移矩阵计算,有效验证了港区2007—2022年吞吐量数据的随机波动特征。研究结果表明:优化模型将平均绝对百分比误差下降至8.06%,较传统方法显著提升了预测精度与稳定性,验证了该模型在动态系统预测中的工程适用性。 展开更多
关键词 交通运输工程 灰色马尔可夫理论 混沌粒子群优化算法 惠来港区 货物吞吐量预测
在线阅读 下载PDF
基于AIPSO的传感器网络动态节点部署策略 被引量:1
9
作者 俞垚魏 李云龙 +2 位作者 岳川 袁伟 李艳峰 《传感技术学报》 北大核心 2025年第2期322-331,共10页
利用传感器网络对任务区域进行监测是保障区域安全稳定的重要手段。多传感器组建的覆盖网络可为区域提供高效的感知和通信服务。理想的传感器部署策略是实现网络覆盖最大化的必要条件。当部分固定传感器功能失效导致监测区域出现覆盖空... 利用传感器网络对任务区域进行监测是保障区域安全稳定的重要手段。多传感器组建的覆盖网络可为区域提供高效的感知和通信服务。理想的传感器部署策略是实现网络覆盖最大化的必要条件。当部分固定传感器功能失效导致监测区域出现覆盖空洞,可以通过调整周围可移动传感器实施快速修复。首先建立了传感器网络节点部署模型。其次,针对传感器网络节点部署特征,提出了基于人工免疫机制的粒子群优化算法(Artificial Immune-based Particle Swarm Optimization,AIPSO),提高了种群的多样性,解决了传统优化算法中容易出现的早熟收敛和局部最优值问题,提升了节点部署效率。仿真结果表明,与传统粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、基于量子行为的粒子群优化算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)以及改进的免疫粒子群算法(Improved Immune Particle Swarm Optimization,IIPSO)相比,AIPSO算法从整体上减少了动态传感器的移动距离,同时能够最大程度地保持传感器网络的覆盖率和节点覆盖效率。 展开更多
关键词 传感器网络 动态节点 部署策略 人工免疫 粒子群优化
在线阅读 下载PDF
IIoT环境下基于聚类的工作流多雾协同调度算法 被引量:2
10
作者 吴宏伟 江凌云 陈海峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期52-59,共8页
为解决在IIoT(industrial internet of things)环境下,现有的调度算法调度工作流中通信频繁、数据传输量大的任务所带来的完工时间上升、成本增加等影响的问题,提出一种基于聚类的工作流多雾协同调度算法。通过二分K均值算法对工作流中... 为解决在IIoT(industrial internet of things)环境下,现有的调度算法调度工作流中通信频繁、数据传输量大的任务所带来的完工时间上升、成本增加等影响的问题,提出一种基于聚类的工作流多雾协同调度算法。通过二分K均值算法对工作流中的任务进行聚类,基于聚类结果,在多个雾服务器之间使用改进的免疫粒子群优化算法进行任务调度。实验结果表明,该算法相比其它一些传统的调度算法在完工时间、成本、负载均衡方面都有一定提升。 展开更多
关键词 工业物联网 聚类 工作流 二分K均值算法 多雾 免疫粒子群优化算法 调度算法
在线阅读 下载PDF
基于KPCA和CIPSO-PNN的煤与瓦斯突出强度辨识模型 被引量:20
11
作者 王雨虹 付华 张洋 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期271-277,共7页
为了实现对煤与瓦斯突出强度等级的准确辨识,提出将核主成分分析(KPCA)和改进概率神经网络相结合,建立煤与瓦斯突出的强度辨识模型。根据煤层条件和生产条件,确定影响煤矿瓦斯突出的相关基础参数并对其进行测定,采用KPCA对该参数集进行... 为了实现对煤与瓦斯突出强度等级的准确辨识,提出将核主成分分析(KPCA)和改进概率神经网络相结合,建立煤与瓦斯突出的强度辨识模型。根据煤层条件和生产条件,确定影响煤矿瓦斯突出的相关基础参数并对其进行测定,采用KPCA对该参数集进行降维处理,提取出可以表征煤与瓦斯突出的敏感参数作为辨识模型的输入值。利用混沌免疫粒子群算法(CIPSO)优化概率神经网络(PNN)的σ参数,以克服PNN中平滑参数σ单一而导致的分类错误,避免了人为因素的影响,提高辨识模型的精度。实例分析结果表明,相比BP、PNN、PSO-PNN等方法,该方法对煤与瓦斯突出强度进行辨识,结果更为准确。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 强度辨识 核主成分分析 概率神经网络 混沌免疫粒子群
在线阅读 下载PDF
动态多群粒子群优化稀疏分解在薄涂层超声测厚中的应用
12
作者 刘易奕 黄华 +3 位作者 王志刚 王海涛 卢超 李秋锋 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期61-69,共9页
基于稀疏分解匹配追踪算法将装配式钢结构防护涂层超声检测信号表示在过完备Gabor时频库中,进一步提取涂层的时域信息来获得涂层的厚度信息。针对匹配追踪算法复杂度高、计算量庞大的问题,利用动态多群粒子群算法收敛快寻优能力强的特... 基于稀疏分解匹配追踪算法将装配式钢结构防护涂层超声检测信号表示在过完备Gabor时频库中,进一步提取涂层的时域信息来获得涂层的厚度信息。针对匹配追踪算法复杂度高、计算量庞大的问题,利用动态多群粒子群算法收敛快寻优能力强的特性对匹配追踪算法进行优化。基于混沌策略生成惯性权重,并将学习因子和惯性权重通过三角函数关系联立在一起,而在位置更新中增加时间因子和混沌扰动策略的影响因素,平衡了算法的局部寻优和全局寻优能力。仿真与试验表明,改进后的算法检测精度得到较大提升,能够满足实际应用,并且极大地提升了稀疏分解运算的效率,与金相检测结果对比,防火涂层检测相对误差为-4.65%,防腐涂层的检测相对误差为1.33%。 展开更多
关键词 防护涂层 超声检测 稀疏分解 混沌扰动 动态多群粒子群优化(DMS-PSO)
在线阅读 下载PDF
CIPSO算法在城市有轨电车控制策略中的应用研究 被引量:2
13
作者 罗淼 米根锁 《铁道标准设计》 北大核心 2019年第4期154-159,共6页
在保证电车安全的前提下,轨道交通中的城市有轨电车控制策略优化问题实质上是多目标优化问题,主要是针对节能、正点、停靠准确和乘客舒适度优化等方面的复杂问题,以电车运动学方程为基础,针对粒子群优化算法在离散优化问题中处理不佳,... 在保证电车安全的前提下,轨道交通中的城市有轨电车控制策略优化问题实质上是多目标优化问题,主要是针对节能、正点、停靠准确和乘客舒适度优化等方面的复杂问题,以电车运动学方程为基础,针对粒子群优化算法在离散优化问题中处理不佳,容易陷入局部最优的问题,采用混沌Tent映射初始化粒子群,建立其多目标优化模型。而后采用免疫接种和免疫选择的方法提高PSO优化算法的优化能力,对模型进行求解。以广州市海珠区环岛新型有轨电车试验段数据为对象进行实例仿真,结果表明,混沌免疫微粒群优化算法较传统微粒群优化算法可获得更好的控制策略,能更有效的解决电车运行多目标优化问题。 展开更多
关键词 轨道交通 控制策略优化 混沌免疫微粒群算法 有轨电车 多目标优化
在线阅读 下载PDF
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
14
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 量子行为粒子群算法 重心反向学习 混沌搜索 无限折叠的迭代混 沌映射 浅地表
在线阅读 下载PDF
基于改进粒子群优化的海上移动目标定位算法
15
作者 田咪咪 吴昊 汤洋 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第8期129-136,共8页
位置估计在海上无线网络计算系统中具有重要意义。考虑到达时间差/到达角混合定位算法测量误差的影响以及定位估计中遇到的非线性优化问题,提出一种基于混沌理论的粒子群优化算法。该算法以移动位置估计的TDOA/AOA混合定位算法为研究对... 位置估计在海上无线网络计算系统中具有重要意义。考虑到达时间差/到达角混合定位算法测量误差的影响以及定位估计中遇到的非线性优化问题,提出一种基于混沌理论的粒子群优化算法。该算法以移动位置估计的TDOA/AOA混合定位算法为研究对象,提高了移动位置估计的定位性能和精度。通过极大似然法得到移动站的估计函数,将移动站的估计函数作为适应度函数生成PSO的初始种群。采用混沌优化粒子群优化算法求解群体位置的最优解,得到移动站的最优位置估计,使TDOA/AOA定位算法具有更好的定位性能。仿真结果表明所提算法能够降低误差对定位精度的影响,实现全局和局部搜索能力的平衡,具有更快的收敛速度和更精确的定位精度。 展开更多
关键词 定位算法 粒子群优化 混沌理论 到达时差 到达角 TDOA/AOA
在线阅读 下载PDF
重联编组条件下城轨车底运用方案优化研究 被引量:2
16
作者 朱昌锋 贾锦秀 +3 位作者 马斌 孙元广 王傑 成琳娜 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2626-2636,共11页
随着对城市轨道交通日常客流出行规律的不断挖掘,运输组织创新是解决客流与运力有效匹配问题、实现系统能耗节约及社会经济效益最大化的关键手段,而重联编组运营模式可有效提高客流与运力的匹配度。通过分析重联编组与固定编组条件下车... 随着对城市轨道交通日常客流出行规律的不断挖掘,运输组织创新是解决客流与运力有效匹配问题、实现系统能耗节约及社会经济效益最大化的关键手段,而重联编组运营模式可有效提高客流与运力的匹配度。通过分析重联编组与固定编组条件下车底运用问题的差异性,构建基于“影子列车”的重联编组车次接续法,以车底与车次接续、车底一致性和重联编组作业等为约束条件,以车次接续总成本最小和车底使用时间标准差最小为目标函数,构建重联编组条件下城市轨道交通车底运用方案优化模型。通过引入非线性惯性权重更新方法和动态学习因子,设计多目标混沌粒子群优化(Multi-objective Chaos Particle Swarm Optimization,MOCPSO)算法。以某城市轨道交通线路的102个车次为例验证模型的有效性,并对车次接续时间上限、车底重联解编作业和车底存放情况进行讨论分析。研究结果表明:MOCPSO算法通过引入Logistic混沌优化策略可有效跳出局部最优;车次接续时间上限越大,需要投入的车底数量越多,不宜使车次接续时间过长;在车底运用过程中应尽可能地减少联挂解编作业的次数。该方法可为决策者提供一系列不同运营投入和车底运用均衡性下的车底运用Pareto非劣方案,有助于协调线路运能利用,同时降低了轨道交通的能耗。 展开更多
关键词 城市交通 重联编组 车底运用 多目标优化 混沌粒子群算法
在线阅读 下载PDF
基于PCA-NIPSO-SVM组合的铜锍中锑含量预测模型 被引量:1
17
作者 李林波 刘子杨 +4 位作者 杨建军 王昭峰 崔雅茹 段中兴 陈毅鹏 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2024年第11期108-118,共11页
铜锍是造锍熔炼的产物,同时也是吹炼生产粗铜的原料,锑作为铜锍中很难脱除的杂质,其含量的控制对铜品位、火法精炼阳极炉寿命、电解精炼阴极板质量等均具有重要影响。鉴于目前铜冶炼中有关锑含量控制预测研究较少、特征选取和预测结果... 铜锍是造锍熔炼的产物,同时也是吹炼生产粗铜的原料,锑作为铜锍中很难脱除的杂质,其含量的控制对铜品位、火法精炼阳极炉寿命、电解精炼阴极板质量等均具有重要影响。鉴于目前铜冶炼中有关锑含量控制预测研究较少、特征选取和预测结果较差等问题,提出了多种算法组合并优化的支持向量机模型。使用灰色关联分析(GRA)和主成分分析(PCA)对特征参数进行筛选和降维,并融合改进Sine混沌映射的新型粒子群算法(NIPSO)对支持向量机(SVM)进行优化,最后根据冶炼数据进行测试、训练和预测。实验结果显示PCA-NIPSO-SVM相较于PCA-PSO-SVM、PSO-SVM和SVM对锑的预测性能有较大提升,其评价指标MAE、MSE和RMSE分别为0.0118155、0.0002256及0.0150197。基于改进Sine混沌映射粒子群算法优化的支持向量机预测模型能够较好地预测铜锍中锑的含量,为氧气底吹炼铜的配料方案和工艺控制提供借鉴。 展开更多
关键词 粒子群算法 灰色关联分析 支持向量机 Sine混沌映射
在线阅读 下载PDF
自适应免疫粒子群算法在光伏MPPT中的应用 被引量:3
18
作者 李练兵 王兰超 +2 位作者 朱乐 韩琪琪 杨少波 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第4期749-754,共6页
光伏阵列在局部遮阴条件下,其P-U特性曲线呈多峰特性,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法容易陷入局部最优,而无法追踪到最大功率点。粒子群(PSO)算法适用于复杂多极值的寻优问题,因而在多峰值MPPT中得到广泛应用。针对粒子群算法寻优过程... 光伏阵列在局部遮阴条件下,其P-U特性曲线呈多峰特性,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法容易陷入局部最优,而无法追踪到最大功率点。粒子群(PSO)算法适用于复杂多极值的寻优问题,因而在多峰值MPPT中得到广泛应用。针对粒子群算法寻优过程中易早熟收敛至局部最优、迭代后期收敛速度慢以及精度低等问题,提出了一种自适应免疫粒子群算法。该算法对惯性权重和学习因子进行自适应调整,并且与免疫算法相结合。仿真结果表明:该算法在静态局部遮阴以及动态局部遮阴条件下,均能追踪到最大功率点,并且收敛速度更快,精度更高,稳定性更好。 展开更多
关键词 光伏电池 局部遮阴 MPPT 自适应免疫粒子群算法
在线阅读 下载PDF
基于精英引导的社会学习粒子群优化算法 被引量:1
19
作者 齐铖 谢军伟 +2 位作者 王雪 冯为可 张浩为 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期948-958,共11页
为了改进经典粒子群算法(PSO)过早收敛和全局搜索能力不足的缺点,提出了一种基于精英引导的社会学习粒子群优化算法(ESLPSO)。在ESLPSO中,提出了一种分层拓扑结构的搜索方法。这一策略根据粒子的适应度表现将粒子分化为最优的精英粒子... 为了改进经典粒子群算法(PSO)过早收敛和全局搜索能力不足的缺点,提出了一种基于精英引导的社会学习粒子群优化算法(ESLPSO)。在ESLPSO中,提出了一种分层拓扑结构的搜索方法。这一策略根据粒子的适应度表现将粒子分化为最优的精英粒子和其余的平民粒子,革新了传统种群迭代搜索的更新样本,由此加强了整个种群演化信息的引导作用。采用Cubic混沌初始化赋予了初始粒子群体在搜索空间内的广域覆盖能力。设计了精英粒子引导的社会学习策略,通过增加态叠加的不确定性更好地利用了种群演化的多维信息。在此基础上,结合极值扰动迁移机制激励粒子经历新的搜索路径和区域,增加种群的多样性,平衡种群在搜索过程中的探索和开发能力。基于12个涵盖单峰、多峰以及旋转多峰的基准测试函数集对所提算法的性能进行了验证。此外,ESLPSO与其他8种PSO改进算法的比较结果表明,ESLPSO在解决不同类型函数方面表现出了优秀的搜索性能,具有高效的求解稳定性和优异的求解结果。 展开更多
关键词 粒子群优化 社会学习 Cubic混沌 极值扰动
在线阅读 下载PDF
免疫粒子群算法的测试数据生成 被引量:2
20
作者 焦重阳 周清雷 张文宁 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1435-1442,共8页
为有效改善粒子群算法进化后期收敛速度慢,克服易陷入局部极值的缺陷,提出一种自适应免疫粒子群算法并在面向路径的测试数据生成中得到应用。本文提出自适应的惯性权重的调整方法和学习因子的调节策略,加快算法的搜索速率;引入免疫算法... 为有效改善粒子群算法进化后期收敛速度慢,克服易陷入局部极值的缺陷,提出一种自适应免疫粒子群算法并在面向路径的测试数据生成中得到应用。本文提出自适应的惯性权重的调整方法和学习因子的调节策略,加快算法的搜索速率;引入免疫算法中的免疫算子,提出抗体的浓度调节机制,使得粒子群的多样性更加丰富,提升算法的寻优能力;通过免疫选择操作,避免算法的早熟收敛;以分支函数叠加法构造适应度函数。实验结果表明,该算法避免了粒子群算法早熟收敛现象的发生,有效地提高了测试数据自动生成的效率。 展开更多
关键词 粒子群算法 测试数据生成 惯性权重 学习因子 免疫算子 种群多样性 免疫选择
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 25 下一页 到第
使用帮助 返回顶部