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基于混沌粒子群算法的城市无人机路径规划
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作者 耿增显 广鑫 +1 位作者 陈俊宇 郭悦翔 《西华大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第6期1-7,共7页
结合城市无人机复杂运行环境特点,针对三维空间路径规划问题,提出基于混沌粒子群算法的城市无人机路径规划方案。首先利用地理信息系统GIS获取城市相关信息构建三维城市环境模型,然后针对PSO粒子群算法中rand()函数伪随机的问题,引入Zas... 结合城市无人机复杂运行环境特点,针对三维空间路径规划问题,提出基于混沌粒子群算法的城市无人机路径规划方案。首先利用地理信息系统GIS获取城市相关信息构建三维城市环境模型,然后针对PSO粒子群算法中rand()函数伪随机的问题,引入Zaslavskii混沌序列生成随机数,构建城市无人机路径规划经济效益、飞行高度和障碍物规避3个适应度函数,并对PSO粒子群算法和函数的参数进行调整。选取天津某区域进行仿真,结果表明本文所提方法比传统PSO粒子群算法更具有优越性。 展开更多
关键词 城市无人机 路径规划 pso粒子群算法 混沌 MATLAB仿真
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改进粒子群优化(MPSO)算法在动态配水中的应用 被引量:6
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作者 罗志平 周新志 王标 《中国农村水利水电》 北大核心 2007年第6期43-45,48,共4页
基于在水资源不充足的情况下,对都江堰灌区六大干渠水资源的合理分配,使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型,并将粒子群优化算法(PSO)及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO(MPSO)算法与遗传算法进行仿真对... 基于在水资源不充足的情况下,对都江堰灌区六大干渠水资源的合理分配,使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型,并将粒子群优化算法(PSO)及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO(MPSO)算法与遗传算法进行仿真对比,结果显示采用PSO算法及其MPSO在农业经济效益上可获得更好的寻优效果,提高了水资源的利用率。 展开更多
关键词 都江堰灌区 农业效益 配水模型 粒子优化算法(pso) 改进pso(Mpso)
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粒子群优化算法在MEMS压力传感器电桥电阻计算与零偏补偿中的应用
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作者 王帆 王津津 +1 位作者 王伟忠 杨拥军 《微纳电子技术》 CAS 2024年第8期142-149,共8页
采用粒子群优化(PSO)算法对微机电系统(MEMS)压力传感器电桥电阻进行了优化设计和验证。基于PSO算法的基本原理,建立电桥参数模型,充分利用冗余的测量数据配置优化条件,通过迭代运算得到了传感器惠斯通电桥电阻数值解,并将其作为零偏补... 采用粒子群优化(PSO)算法对微机电系统(MEMS)压力传感器电桥电阻进行了优化设计和验证。基于PSO算法的基本原理,建立电桥参数模型,充分利用冗余的测量数据配置优化条件,通过迭代运算得到了传感器惠斯通电桥电阻数值解,并将其作为零偏补偿的依据。然后根据计算和测试结果进行了零偏补偿,对补偿后结果进行了验证。结果表明,计算输出零偏值与实测输出零偏值之间的相对误差<1%;补偿后传感器的零偏值控制在0.5mV以内,实测零偏满量程误差≤0.1%。研究证明采用该算法模型可有效计算出MEMS压力传感器的电桥电阻参数,基于其计算结果的补偿方案可提升传感器电桥精度。 展开更多
关键词 压力传感器 惠斯通电桥 微机电系统(MEMS) 粒子优化(pso)算法 零偏补偿
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基于粒子群算法的设计洪水过程线推求优化方法 被引量:9
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作者 肖琳 邱林 陈晓楠 《水电能源科学》 2008年第1期56-59,共4页
针对设计洪水过程线同频率放大法中手工修匀的不足,提出采用计算机优化方法实现洪水过程的自动放大。基于相似原理建立了一种推求设计洪水过程线的优化模型,并采用杂交粒子群算法求解该模型,以改进标准PSO算法的全局寻优能力。实例表明... 针对设计洪水过程线同频率放大法中手工修匀的不足,提出采用计算机优化方法实现洪水过程的自动放大。基于相似原理建立了一种推求设计洪水过程线的优化模型,并采用杂交粒子群算法求解该模型,以改进标准PSO算法的全局寻优能力。实例表明,该模型完全控制了设计洪水洪峰和洪量,有效保持了典型洪水模式,避免了人工修匀的任意性和复杂性。 展开更多
关键词 设计洪水 过程线 粒子算法(pso)
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改进粒子群算法综合有间距约束的稀布阵列 被引量:13
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作者 刘姜玲 王小谟 《微波学报》 CSCD 北大核心 2010年第5期7-10,共4页
提出了一种基于改进粒子群算法的稀布阵综合新方法,用于优化设计有最小阵元间距约束的稀布阵。该方法通过改造适应度函数,有效避免了粒子更新时出现不可行解,通过个体描述方式可使搜索空间减小。在给定阵列孔径和阵元数的条件下,高效地... 提出了一种基于改进粒子群算法的稀布阵综合新方法,用于优化设计有最小阵元间距约束的稀布阵。该方法通过改造适应度函数,有效避免了粒子更新时出现不可行解,通过个体描述方式可使搜索空间减小。在给定阵列孔径和阵元数的条件下,高效地实现了任意最小阵元间距约束下抑制分布式线阵峰值旁瓣电平的阵列综合。文中给出了改进粒子群算法的流程,通过仿真实验证实了该方法的有效性和稳健性,并得到了比文献[2-3]更好的数值结果。 展开更多
关键词 稀布阵 粒子算法(pso) 旁瓣电平 优化布阵
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采用粒子群算法的水平轴潮流能水轮机翼型多目标优化 被引量:4
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作者 张德胜 刘安 +2 位作者 陈健 赵睿杰 施卫东 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期2349-2355,共7页
为了提高水平轴潮流能水轮机叶片翼型空化性能,提出一种基于粒子群算法(PSO)的翼型性能多目标优化方法,主要针对较大攻角下翼型表面压力系数最小值;同时为保证翼型水动力性能,以翼型压力系数最小值及升力系数等建立多目标优化函数.通过... 为了提高水平轴潮流能水轮机叶片翼型空化性能,提出一种基于粒子群算法(PSO)的翼型性能多目标优化方法,主要针对较大攻角下翼型表面压力系数最小值;同时为保证翼型水动力性能,以翼型压力系数最小值及升力系数等建立多目标优化函数.通过程序调用XFoil对优化翼型水动力性能进行过程分析,替代计算流体动力学(CFD)分析,节省优化时间.采用此方法对NACA63-815翼型进行优化并采用CFD方法重点研究2个攻角工况下优化翼型与原翼型在3个空化数(1.0、1.5和2.0)下的空泡分布对比.结果表明,优化翼型在6.8°和10.8°攻角下压力系数最小值分别提升了17.0%和45.8%,最大升阻比提高了6.0%和61.1%.翼型的空化初生及全空化性能均得到明显提升,水动力性能也得到了提升,验证了此优化方法的可行性. 展开更多
关键词 粒子算法(pso) 潮流能水轮机 空化 叶片翼型 多目标优化
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基于改进粒子群算法的LSTM股票预测模型 被引量:12
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作者 黄建华 钟敏 胡庆春 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期696-707,共12页
针对LSTM网络中存在的重要参数通常由经验决定,主观性强,或受计算成本影响无法确定最优值,导致模型的拟合能力降低等问题,提出使用改进的粒子群算法优化LSTM网络中的关键参数,减少人为因素影响,优化预测过程,从而构建预测精度更高的股... 针对LSTM网络中存在的重要参数通常由经验决定,主观性强,或受计算成本影响无法确定最优值,导致模型的拟合能力降低等问题,提出使用改进的粒子群算法优化LSTM网络中的关键参数,减少人为因素影响,优化预测过程,从而构建预测精度更高的股票价格预测模型。该模型通过构建动态多群粒子群优化器来提高粒子群算法的寻优性能,避免出现局部最优。同时,针对股票市场数据维度高、噪声大及数据冗余导致模型训练成本增大、预测性能降低的问题,基于多种特征选择算法构建特征选择模型完成指标特征的过滤筛选,构建完善的预测指标体系。实验结果表明,所提出的股票价格预测模型的准确率得到了明显提高,且具有普遍适用性。 展开更多
关键词 LSTM网络 粒子算法(pso) 股票价格预测 动态调整 特征选择
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改进的粒子群算法求解火力优化配置 被引量:4
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作者 徐克虎 黄大山 王天召 《兵工自动化》 2012年第6期21-24,共4页
针对现代化战场作战双方坦克分队进行火力对抗时,需要指挥员能够随时提供合理的火力打击策略这一问题,提出了一种改进的粒子群算法,用于快速求得可行的火力优化配置方案,为指挥员作出打击决策提供依据。与实例对比分析的结果表明,改进... 针对现代化战场作战双方坦克分队进行火力对抗时,需要指挥员能够随时提供合理的火力打击策略这一问题,提出了一种改进的粒子群算法,用于快速求得可行的火力优化配置方案,为指挥员作出打击决策提供依据。与实例对比分析的结果表明,改进的粒子群算法具有很高的求解精度与求解效率,能够满足坦克分队作战需求。 展开更多
关键词 坦克分队 火力优化配置 粒子算法(pso)
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基于粒子群优化算法与混合罚函数法的最优潮流计算 被引量:4
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作者 崔鹏程 陈明榜 向铁元 《中国农村水利水电》 北大核心 2007年第2期90-92,共3页
粒子群算法(PSO)具有简单易实现,可调参数少的优点。将其用于最优潮流的求解,结合混合罚函数来限制最优潮流的约束条件,使粒子群算法的寻优速度加快,迭代次数减少。通过在IEEE9节点和IEEE30节点上的仿真计算表明,该算法在加快迭代速度... 粒子群算法(PSO)具有简单易实现,可调参数少的优点。将其用于最优潮流的求解,结合混合罚函数来限制最优潮流的约束条件,使粒子群算法的寻优速度加快,迭代次数减少。通过在IEEE9节点和IEEE30节点上的仿真计算表明,该算法在加快迭代速度和收敛精度上都取得了较好的效果。 展开更多
关键词 粒子算法(pso) 最优潮流(0PF) 混合罚函数(Mult-SUMT)
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基于粒子群算法的6自由度机械臂动力学模型参数辨识 被引量:10
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作者 禹鑫燚 詹益安 +1 位作者 洪学劲峰 欧林林 《高技术通讯》 北大核心 2017年第7期625-632,共8页
提出了基于粒子群优化(PSO)算法的工业机器人动力学参数辨识方法。首先利用改进的牛顿-欧拉方法,建立考虑关节摩擦的机械臂线性动力学模型,然后引入PSO算法,建立基于PSO算法的估计未知动力学参数的算法,最后以UR工业机器人为实验对象,... 提出了基于粒子群优化(PSO)算法的工业机器人动力学参数辨识方法。首先利用改进的牛顿-欧拉方法,建立考虑关节摩擦的机械臂线性动力学模型,然后引入PSO算法,建立基于PSO算法的估计未知动力学参数的算法,最后以UR工业机器人为实验对象,通过设计激励轨迹,激励工业机器人关节运动,并对关节运动参数进行采样,实现UR工业机器人的动力学参数估计,并根据力矩预测精度验证动力学模型。实验证明了所提出算法辨识工业机器人动力学模型参数的准确性和有效性。 展开更多
关键词 工业机器人 动力学模型 参数辨识 粒子优化(pso)算法
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求解武器目标分配问题的改进粒子群算法 被引量:13
11
作者 李欣然 樊永生 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2014年第12期58-61,共4页
在建立多种类型武器目标分配模型的基础上,提出了一种求解该模型的改进粒子群算法。首先,定义粒子聚焦距离变化率,使惯性权重依据聚焦距离变化率自适应调整;其次,采用速度最大值线性递减的策略平衡算法收敛精度与全局寻优能力之间的矛盾... 在建立多种类型武器目标分配模型的基础上,提出了一种求解该模型的改进粒子群算法。首先,定义粒子聚焦距离变化率,使惯性权重依据聚焦距离变化率自适应调整;其次,采用速度最大值线性递减的策略平衡算法收敛精度与全局寻优能力之间的矛盾;最后,粒子替换策略使算法改善了因自适应惯性权重的引入而造成收敛速度变慢的问题。仿真结果表明,提出模型和算法合理有效,算法收敛快,适合求解各种种群规模的武器目标分配问题。 展开更多
关键词 粒子优化算法(pso) 聚焦距离变化率 自适应惯性权重 速度最大值线性递减 粒子替换
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基于改进粒子群算法的海流环境下无人水面艇路径规划 被引量:4
12
作者 白响恩 孙广志 徐笑锋 《上海海事大学学报》 北大核心 2023年第4期1-7,共7页
针对海流环境下无人水面艇(unmanned surface vessel,USV)的多目标路径规划问题,构建USV的多目标路径规划模型,并提出一种改进的粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法。采用自适应惯性权重来平衡算法的全局和局部搜索能力,避免... 针对海流环境下无人水面艇(unmanned surface vessel,USV)的多目标路径规划问题,构建USV的多目标路径规划模型,并提出一种改进的粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法。采用自适应惯性权重来平衡算法的全局和局部搜索能力,避免算法过早收敛;引入精英反向学习策略提升算法跳出局部最优解的能力。仿真结果表明,改进的算法具有更好的寻优能力和鲁棒性,能够有效解决海流环境下USV的路径规划问题。 展开更多
关键词 无人水面艇(USV) 路径规划 自适应方法 精英反向学习 粒子(pso)算法
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改进粒子群优化算法在轿车车身轻量化设计中的应用 被引量:1
13
作者 刘钊 朱平 李泽阳 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2017年第1期30-37,共8页
为了提高粒子群优化算法(PSO)寻优过程中粒子种群之间的多样性,提出了一种基于停滞判断准则与粒子速度更新的改进PSO。在寻优过程中,当粒子群优化陷入停滞时,新的速度更新公式将激活,提高粒子种群之间的多样性。通过数学标准测试函数,... 为了提高粒子群优化算法(PSO)寻优过程中粒子种群之间的多样性,提出了一种基于停滞判断准则与粒子速度更新的改进PSO。在寻优过程中,当粒子群优化陷入停滞时,新的速度更新公式将激活,提高粒子种群之间的多样性。通过数学标准测试函数,进行了数学实验,对比改进PSO与标准PSO的优化能力。结合近似建模技术与合理的约束处理方法,将该算法运用到考虑100%正面碰撞工况、40%偏置碰撞工况、侧面碰撞工况、追尾碰撞工况以及顶压溃工况的车身轻量化设计中。结果表明:在全局寻优能力方面,运用改进PSO优化得到的问题解均优于标准PSO。在满足各项结构性能指标的前提下,可减轻质量23.41 kg。这为轿车车身轻量化设计提供了可借鉴的方法。 展开更多
关键词 车身设计 轻量化 多种碰撞工况 粒子优化算法(pso) 停滞判断准则 近似建模
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基于粒子群算法优化支持向量机的公路客运量预测 被引量:1
14
作者 李楠 石超峰 《公路与汽运》 2014年第4期67-69,共3页
公路客运量数据受多种因素影响而呈现非线性等特点,为了提高其预测精度,文中提出粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的公路客运量预测模型,利用PSO寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公... 公路客运量数据受多种因素影响而呈现非线性等特点,为了提高其预测精度,文中提出粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的公路客运量预测模型,利用PSO寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公路客运量进行预测。研究结果显示,相比BP神经网络和传统的SVM预测方法,基于PSO-SVM的预测精度更高。 展开更多
关键词 公路运输 支持向量机(SVM) 公路客运量 粒子算法(pso)
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多元最优信息分组延迟粒子群算法
15
作者 刘建华 《现代电子技术》 2007年第4期83-85,共3页
在简要介绍基本PSO算法的基础上,提出多元最优信息分组算法:选择m个最优信息,分成m个组,每个微粒属于离自己最近的最优微粒所处的小组。当经过一定的运行延迟周期后,合并小组,直到只剩下最后一个小组。同时,对新算法进行描述并以典型优... 在简要介绍基本PSO算法的基础上,提出多元最优信息分组算法:选择m个最优信息,分成m个组,每个微粒属于离自己最近的最优微粒所处的小组。当经过一定的运行延迟周期后,合并小组,直到只剩下最后一个小组。同时,对新算法进行描述并以典型优化问题的实例仿真验证了MGPSO算法的有效性。 展开更多
关键词 粒子算法(pso算法) 多元最优信息 分组延迟 收敛性
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基于多层BiLSTM和改进粒子群算法的应用负载预测方法 被引量:17
16
作者 蔡亮 周泓岑 +3 位作者 白恒 才振功 尹可挺 贝毅君 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2414-2422,共9页
为了解决常用时序预测算法精度不高和调参困难的问题,提出基于多层双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的负载预测方法,包括网络模型设计、自适应参数设置和改进粒子群算法优化等步骤.将数据输入网络模型中进行训练,使用自适应算法进行自动... 为了解决常用时序预测算法精度不高和调参困难的问题,提出基于多层双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的负载预测方法,包括网络模型设计、自适应参数设置和改进粒子群算法优化等步骤.将数据输入网络模型中进行训练,使用自适应算法进行自动调参;采用基于基准模型的多指标融合的模型评价方法,计算改进粒子群算法的适应度;使用改进粒子群算法优化模型的预测结果.通过与多种典型时间序列预测算法的实验对比,方法的预测平均绝对百分比误差减小3.6%~7.2%,训练时间缩短10%以上,实验结果验证了方法在时间序列预测中具有更高的准确性和很强的适用性,为使用负载预测结果进行弹性扩缩容提供了重要的科学依据. 展开更多
关键词 负载预测 双向长短记忆(BiLSTM) 粒子算法(pso) 自适应算法 多指标融合
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粒子群算法的改进与比较研究 被引量:16
17
作者 武少华 高岳林 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第2期184-188,194,共6页
针对粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)"早熟收敛"和后期收敛速度慢的特点,文章提出了一种改进的PSO算法。该算法摒弃了近年来许多在改进过程中引入过量繁琐公式、各种变换因子而导致算法过程冗杂的粒子群改进方法... 针对粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)"早熟收敛"和后期收敛速度慢的特点,文章提出了一种改进的PSO算法。该算法摒弃了近年来许多在改进过程中引入过量繁琐公式、各种变换因子而导致算法过程冗杂的粒子群改进方法,而是在简化PSO算法的基础上引入自适应局部搜索因子,在种群不变的情况下拓宽了搜索范围并提高了搜索精度,且在某些测试函数下寻优效果明显优于其他复杂的PSO优化算法。最后的测试实验表明,该文算法能避免早熟问题,有效地提高了算法的精确寻优能力。 展开更多
关键词 粒子算法(pso) 局部搜索 全局搜索 高斯分布
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基于正弦载波的粒子群算法 被引量:1
18
作者 庄敏慧 王振雷 钱锋 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期428-434,共7页
针对传统粒子群算法(Traditional Particle Swarm Optimization,TPSO)存在的易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出了一种基于载波的粒子群算法(carrier-wave Particle Swarm Optimization,CWPSO)。根据正弦函数具有的自变量连续... 针对传统粒子群算法(Traditional Particle Swarm Optimization,TPSO)存在的易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出了一种基于载波的粒子群算法(carrier-wave Particle Swarm Optimization,CWPSO)。根据正弦函数具有的自变量连续变化而值域不变的特点,该算法设计了以载波自变量变化确定粒子搜索位置的新方法,从而极大地提高了全局搜索能力。同时对于搜索到的可能极值点,通过载波扩展的方法进行局部寻优,以进行精确搜索。对一系列测试函数的寻优结果表明:CWPSO算法不仅都能找到最优值,且寻优时间仅为TPSO算法和惯性权值线性下降的改进PSO算法(Line-WPSO,LWPSO)的1/3-1/5;同时,CWPSO具有对寻优问题维数不敏感的优点,大大扩展了该算法的适用范围。 展开更多
关键词 粒子算法(pso) 正弦载波 载波扩展
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离散三群粒子群优化算法 被引量:1
19
作者 吕琴梅 陈国初 俞金寿 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期128-132,共5页
提出了离散三群粒子群优化算法(DTHSPSO),该算法将整个粒子群分为三群,第1群粒子朝全局历史最优方向飞行,第2群粒子朝着相反方向飞行,第3群粒子在全局历史最优位置周围随机飞行。粒子的速度保持连续性,对于粒子位置的处理采用两种方法:... 提出了离散三群粒子群优化算法(DTHSPSO),该算法将整个粒子群分为三群,第1群粒子朝全局历史最优方向飞行,第2群粒子朝着相反方向飞行,第3群粒子在全局历史最优位置周围随机飞行。粒子的速度保持连续性,对于粒子位置的处理采用两种方法:一是通过传递函数,根据速度的大小进行离散化;二是直接通过强硬限制函数(Hardlim函数)将位置离散化。通过对两种离散函数进行测试与比较,表明两种DTHSPSO都比基本离散粒子群优化算法(DPSO)具有更好的优化性能,而且直接采用Hardlim函数的DTHSPSO算法效果更加突出。 展开更多
关键词 离散 粒子优化算法(pso) 优化 Hardlim函数
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基于粒子群算法的改进模态参数识别方法 被引量:6
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作者 张锦东 郭小农 +2 位作者 罗晓群 张玉建 徐洪俊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期255-264,共10页
针对一类多模态振动衰减信号的模态参数识别,结合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)、解析模态分解(analytical mode decomposition,AMD)、自回归功率谱和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,提出了一种改进... 针对一类多模态振动衰减信号的模态参数识别,结合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)、解析模态分解(analytical mode decomposition,AMD)、自回归功率谱和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,提出了一种改进的模态参数识别方法(PSO-AMD),可实现在强干扰环境下密集频率信号的模态参数识别。对模拟振动响应信号的分析结果表明,该研究提出的改进方法具有更高的稳定性,对低信噪比、密集频率、大阻尼的振动信号仍保持高识别精度。该研究的模态参数识别方法可应用于复杂噪声环境中的大阻尼和密集频率衰减振动信号的模态参数识别。 展开更多
关键词 模态参数识别 奇异值分解(SVD) 粒子优化(pso)算法 自回归功率谱 解析模态分解(AMD)
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