基于粒子群算法的零齿差内啮合机构优化

1

作者 王世杰 杨喆 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第1期61-66,共6页

【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计... 【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计方法中零齿差机构变位系数的设计缺陷,明确了目标函数和约束条件,定义了设计变量。采用粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重线性递减策略提升粒子的局部与全局寻优能力,引入收缩因子并通过改进的速度更新迭代公式缩短收敛时间。以重合度和齿厚系数为优化目标函数,同时结合零齿差内啮合机构的齿轮约束条件建立了优化模型。【结果】为验证算法的稳定性,以用户输入的初始参数(内外齿轮模数为6,齿数为12,分度圆压力角为20°,外齿轮齿宽为30 mm,内齿轮齿宽为28 mm,偏心量范围为2.5~5 mm)进行优化分析。结果表明,通过改进PSO算法得到了径向变位系数和切向变位系数的最优解,即改进PSO算法显著提升了变位系数的优化效果。对比原始数据和优化结果,改进PSO算法的重合度提升了最高达26.2%,特别是在不同偏心量下,优化后的重合度均显著提高。【结论】通过对比改进前后的PSO算法,改进后的算法兼具全局收敛性与精确搜索能力,所得变位系数更加合理有效;优化后的齿厚系数更加平稳,显著降低了轮齿折断风险。最终优化后的变位系数不仅满足各项约束条件,且便于后续加工,提高了计算效率,显现出良好的设计效果。 展开更多

关键词 零齿差内啮合 变位系数 重合度 粒子群算法 优化设计 惯性权重 收缩因子

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进粒子群优化算法的船舶避碰研究 被引量：2

2

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 改进粒子群优化算法 自适应惯性权值 避碰决策

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别研究

3

作者 程凤敏 卢山群 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期189-195,共7页

针对光纤网络异常行为识别中面临的复杂性和实时性挑战,因此,提出基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别方法。该方法通过对计算光纤信号均方根频谱和光纤网络异常信号阈值进行比对,有效提取异常行为特征,并将提取的特征输入长短期... 针对光纤网络异常行为识别中面临的复杂性和实时性挑战,因此,提出基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别方法。该方法通过对计算光纤信号均方根频谱和光纤网络异常信号阈值进行比对,有效提取异常行为特征,并将提取的特征输入长短期记忆网络中,从而构建光纤网络异常行为检测模型。为进一步提升模型性能,在粒子群优化算法中引入自适应惯性权重思想,迭代优化长短期记忆网络的时间窗大小和隐藏层单元数,将优化的参数更新至检测模型中,从而实现较为精确的光纤网络异常行为智能化识别。实验结果表明,该方法在多个数据集上的异常行为识别准确率均超过99.3%,显著提高了光纤网络异常行为识别的效率和可靠性,为光纤网络的稳定运行提供了有力保障。 展开更多

关键词 人工智能 光纤网络 异常行为识别 长短期记忆网络 粒子群优化算法 自适应惯性权重

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略 被引量：7

4

作者 卢盛阳 朱钰 +3 位作者 陈涛 王同 王宁 吴蒙 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期68-75,共8页

针对传统虚拟同步发电机控制策略存在暂态调节时间长及稳定性差等问题,提出一种基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略。首先,通过分析系统受扰动后功角特性,提出阻尼惯量自适应控制策略;然后,利用改进粒子群算法选择控制策略初始... 针对传统虚拟同步发电机控制策略存在暂态调节时间长及稳定性差等问题,提出一种基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略。首先,通过分析系统受扰动后功角特性,提出阻尼惯量自适应控制策略;然后,利用改进粒子群算法选择控制策略初始值,给出关键参数的选取原则及具体范围;最后,通过与现有控制策略进行对比,分析不同惯量及阻尼下对系统影响并验证控制策略的优越性。结果表明,该策略可有效提高系统稳定性及动态响应性能。 展开更多

关键词 虚拟同步发电机 虚拟惯量 阻尼系数 自适应控制 粒子群优化算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于遗传粒子群动态聚类算法的物流柔性分拣系统品规分配 被引量：1

5

作者 杜佳奇 杨旭东 +2 位作者 孙栋 张磊 王晋冰 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第5期126-134,共9页

目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态... 目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态聚类(GAPSO-K)算法进行求解。首先,结合各品规分拣量对品规相似系数进行改进,并将其作为适应度函数;然后在粒子群算法中对惯性权重因子进行改进,使其值可以进行自适应改变;最后,在粒子群动态聚类算法中引入遗传算法中的交叉变异扩大解的搜索范围,基于Matlab对文中的其他算法进行求解对比,求得结果在EM-plant中进行仿真验证。结果结合某烟草物流配送中心数据仿真验证,利用GAPSO-K算法处理订单的时间为234.5 s,较传统时间大幅度较少,有效提升了柔性物流分拣效率。结论采用该算法可充分发挥2种算法的优良性,具有更好的收敛性及寻优性,为柔性物流品规分配提供了新思路。 展开更多

关键词 品规分配 品规相似系数 惯性权重因子 遗传粒子群动态聚类算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于动态惯性权重的电子节气门改进PSO-BP优化控制 被引量：1

6

作者 孙建民 杨世虎 +1 位作者 赵磊 姚德臣 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第2期45-52,共8页

针对汽车电子节气门系统存在的动态迟滞非线性问题,提出一种模糊神经网络PID控制器的设计方法。该控制器将动态调整惯性权重的粒子群优化算法和BP算法结合来优化模糊神经网络参数,修正模糊神经网络在寻优过程中收敛缓慢、易陷入局部最... 针对汽车电子节气门系统存在的动态迟滞非线性问题,提出一种模糊神经网络PID控制器的设计方法。该控制器将动态调整惯性权重的粒子群优化算法和BP算法结合来优化模糊神经网络参数,修正模糊神经网络在寻优过程中收敛缓慢、易陷入局部最小值的不足。利用模糊神经网络的自学习能力,对PID控制器参数进行整定。仿真结果表明,经过优化后的模糊神经网络PID控制器相比于模糊PID控制器在响应时间、超调量和振荡次数等方面都有显着提升。在模拟气流扰动工况施加扰动信号后,该控制器表现出良好的抗干扰性能。在电子节气门响应试验中,节气门响应曲线存在轻微超调,但稳态误差较小,表明该控制方法下电子节气门具有良好的动态响应特性。 展开更多

关键词 动态惯性权重 电子节气门 迟滞非线性 改进粒子群优化算法 模糊神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

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

7

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 混沌粒子群优化算法 无功优化 惯性权重

在线阅读 下载PDF 职称材料

自适应惯性权重的改进粒子群算法 被引量：87

8

作者 敖永才 师奕兵 +1 位作者 张伟 李焱骏 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期874-880,共7页

针对标准PSO算法求解高维非线性问题时存在的大量无效迭代(经过一轮迭代后全局最优位置保持不变),提出了一种自适应惯性权重的改进粒子群算法。基于单次迭代中单粒子运动状态的分析,提出并证明了论点:上一轮迭代适应度值变差的粒子,当... 针对标准PSO算法求解高维非线性问题时存在的大量无效迭代(经过一轮迭代后全局最优位置保持不变),提出了一种自适应惯性权重的改进粒子群算法。基于单次迭代中单粒子运动状态的分析,提出并证明了论点:上一轮迭代适应度值变差的粒子,当前迭代中其惯性分量将引导粒子往适应度值变差的方向运动,导致粒子群体无效迭代次数增加。设计了标准PSO算法改进方案,将上一轮迭代中适应度值变差的全体粒子的惯性权重置为零,消除当前迭代中不利惯性分量对算法收敛的不良影响。采用6个标准测试函数,将该算法与标准PSO算法、固定惯性权重PSO算法和具有领袖的PSO算法进行性能对比分析。试验表明,该改进算法无效迭代次数更少,在收敛率、收敛速度和收敛稳定性上均具有明显的优势。 展开更多

关键词 自适应惯性权重 收敛性能 惯性分量 无效迭代 粒子群优化算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种动态改变惯性权重的粒子群优化算法 被引量：80

9

作者 王启付 王战江 王书亭 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期945-948,共4页

针对粒子群优化算法的局限性,提出了一种动态改变惯性权重的粒子群算法,在优化迭代过程中,惯性权重值随粒子的位置和目标函数的性质而变化。函数测试表明,改进后的算法使收敛速度显著加快,而且不易陷入局部极值点。

关键词 粒子群 优化算法 动态惯性权重 收敛速度

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进策略的粒子群算法及其实验测试 被引量：10

10

作者 张文成 周穗华 +1 位作者 吴志东 徐玫 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第10期3945-3949,共5页

针对研究敷设薄吸声层的多层结构材料特性参数反演中,目标函数复杂、具有多极值的问题,在研究了现有粒子群算法陷入局部最优原因及各项影响因素的基础上,提出一种改进的动态混合粒子群算法。该算法引入了动态跟踪邻域项,改进了惯性权重... 针对研究敷设薄吸声层的多层结构材料特性参数反演中,目标函数复杂、具有多极值的问题,在研究了现有粒子群算法陷入局部最优原因及各项影响因素的基础上,提出一种改进的动态混合粒子群算法。该算法引入了动态跟踪邻域项,改进了惯性权重和学习因子的调整策略,并对新算法收敛性和有郊性进行了分析。通过实验测试和反演算例仿真表明,该算法可以有效提高算法的搜索成功率、收敛速度和准确性,全局搜索性能得到显著提高。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 算法改进 动态 惯性权重 学习因子 仿真

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Sigmoid惯性权重自适应调整的粒子群优化算法 被引量：16

11

作者 黄利 杜伟伟 丁立新 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第1期32-34,共3页

提出了种群进化速度和种群聚合度两个概念,并讨论了在全局收敛过程中惯性权重与两者之间的关系;考虑Sigmoid函数在线性与非线性之间呈现的平滑过渡性,从种群进化速度和种群聚合度两方面出发,提出了基于Sigmoid函数的惯性权重自适应调整... 提出了种群进化速度和种群聚合度两个概念,并讨论了在全局收敛过程中惯性权重与两者之间的关系;考虑Sigmoid函数在线性与非线性之间呈现的平滑过渡性,从种群进化速度和种群聚合度两方面出发,提出了基于Sigmoid函数的惯性权重自适应调整方法。通过三个典型的多峰函数,将提出的算法(AS-PSO)与标准粒子群优化算法(SPSO)和基于Sigmoid函数的粒子群优化算法(S-PSO)进行了仿真分析比较,结果表明,AS-PSO算法相比其他两种算法,全局寻优能力更强,在一定程度上解决了收敛性能与全局寻优能力之间的矛盾。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 早熟 惯性权重 适应度 自适应

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种动态调整惯性权重的粒子群优化算法 被引量：56

12

作者 董红斌 李冬锦 张小平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第2期98-102,139,共6页

针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖于参数的选取等缺点,提出了一种非线性指数惯性权重粒子群优化算法(Exponential Inertia Weight in Particle Swarm Optimization,EIW-PSO)。在每次迭代的过程中,采用粒子... 针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖于参数的选取等缺点,提出了一种非线性指数惯性权重粒子群优化算法(Exponential Inertia Weight in Particle Swarm Optimization,EIW-PSO)。在每次迭代的过程中,采用粒子最大适应值和最小适应值的指数函数来动态调整算法中的惯性权重,更有利于算法在寻优过程中跳出局部最优;同时,引入随机因子以确保种群的多样性,使粒子更快地收敛到全局最优位置。为了验证该算法的寻优性能,通过8个基准测试函数将标准PSO、线性递减惯性权重LDIW-PSO、均值自适应惯性权重MAW-PSO在不同维度和种群规模下进行测试比较。实验结果表明,提出的EIW-PSO算法具有更快的收敛速度和更高的求解精度。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 动态调整 惯性权重 指数函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进的PSO进化神经计算进行苹果颜色快速分级 被引量：6

13

作者 袁金丽 郭志涛 +3 位作者 岳大为 侯树民 张冠英 李奎 《河北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期109-113,共5页

为克服在苹果颜色分级中存在的速度慢、误差大等缺点,基于再现群智能的粒子群进化算法和神经计算技术,提出了一种新颖、快速的智能分级方法,即首先通过计算机视觉技术获取苹果表面颜色的色度,并提取其特征;然后采用改进的带自适应惯性... 为克服在苹果颜色分级中存在的速度慢、误差大等缺点,基于再现群智能的粒子群进化算法和神经计算技术,提出了一种新颖、快速的智能分级方法,即首先通过计算机视觉技术获取苹果表面颜色的色度,并提取其特征;然后采用改进的带自适应惯性权值的粒子群优化算法训练神经网络结构,最后用训练好的神经网络进行苹果颜色分级。实际应用表明该方法切实可行且效果显著,不仅分级速度快,而且分级正确率高达98%以上。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 自适应惯性权值 神经计算 苹果颜色分级

在线阅读 下载PDF 职称材料

自适应混沌粒子群优化算法 被引量：24

14

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 粒子群优化算法 混沌 自适应惯性权重 早熟收敛 全局优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进的自适应粒子群优化算法 被引量：9

15

作者 李蓉 沈云波 刘坚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第13期31-36,共6页

提出了一种融合梯度搜索法、繁殖法并结合前N个粒子历史最优位置的改进自适应粒子群优化算法。算法选用混沌惯性权重,每个粒子速度和位置的更新不仅考虑自身历史最优和全局最优位置,还受其他粒子历史最优位置的影响,且其影响程度的权重... 提出了一种融合梯度搜索法、繁殖法并结合前N个粒子历史最优位置的改进自适应粒子群优化算法。算法选用混沌惯性权重,每个粒子速度和位置的更新不仅考虑自身历史最优和全局最优位置,还受其他粒子历史最优位置的影响,且其影响程度的权重随迭代次数自适应变化;同时粒子位置随迭代次数以线性递增的概率进行负梯度方向更新;当粒子更新停滞时,对可能处于局部最优位置的部分粒子进行杂交。仿真实验结果表明,该算法比其他相关算法具有更好的收敛速度和收敛精度。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 梯度搜索 繁殖法 自适应 惯性权重

在线阅读 下载PDF 职称材料

均衡分布性和收敛性的多目标粒子群优化方法 被引量：6

16

作者 耿焕同 高军 +1 位作者 贾婷婷 吴正雪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第7期1926-1929,1959,共5页

粒子群优化(PSO)算法是一种基于群体演化且非常有效的求解多目标优化问题的方法,但因经典算法中粒子进化存在趋同性导致算法易陷入局部Pareto最优前沿,使得解集收敛性和分布性不理想。为此提出了一种均衡分布性和收敛性的多目标粒子群优... 粒子群优化(PSO)算法是一种基于群体演化且非常有效的求解多目标优化问题的方法,但因经典算法中粒子进化存在趋同性导致算法易陷入局部Pareto最优前沿,使得解集收敛性和分布性不理想。为此提出了一种均衡分布性和收敛性的多目标粒子群优化(DWMOPSO)算法,算法中每个粒子根据自身在进化过程中记忆的个体最好适应度值构建进化速度,由进化速度的快慢动态调整各粒子惯性权重,增加粒子的多样性,从而提高粒子跳出局部最优解的概率。通过在5个标准测试函数上进行仿真实验,结果表明,与Coello的多目标粒子群优化(MOPSO)算法相比,DWMOPSO算法获得的解集在与真实解集的逼近性和解集的分布性两个方面都有了很大的提高。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 多目标优化 局部最优 动态惯性权重

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CAPSO算法的修正炮弹分数阶控制器设计 被引量：12

17

作者 鲍雪 王大志 杨永生 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期2556-2562,共7页

为了提高修正炮弹系统模型的控制品质,采用分数阶控制器以取得更优的控制效果。针对分数阶控制器参数整定时大都需要公式推导、计算量大等问题,提出一种基于混沌自适应粒子群优化算法(CAPSO)并用于修正炮弹分数阶控制器的设计。将混沌... 为了提高修正炮弹系统模型的控制品质,采用分数阶控制器以取得更优的控制效果。针对分数阶控制器参数整定时大都需要公式推导、计算量大等问题,提出一种基于混沌自适应粒子群优化算法(CAPSO)并用于修正炮弹分数阶控制器的设计。将混沌算法与惯性权重调整的粒子群算法融合,对粒子群进行混沌初始化并对陷入局部最优的粒子进行混沌搜索,同时引入惯性权重非线性调整策略提高了算法的收敛精度,得到全局最优解。利用CAPSO算法对分数阶PIλDμ控制器的参数进行整定,并用于修正炮弹俯仰角稳定回路的控制中。通过仿真实验,验证了该优化算法的可行性。仿真结果表明,CAPSO算法在修正炮弹分数阶控制器的参数整定方面优于主导极点法、粒子群优化算法(PSO)等算法,与PSO算法相比调节时间减少了1.139 s、超调量减小了11.84%,具有收敛速度快、超调量小、稳定性好、抗干扰性强等特点;经CAPSO算法优化的分数阶PIλDμ控制器动态响应特性要优于整数阶PID控制器。 展开更多

关键词 分数阶PIλDμ控制器 修正炮弹 混沌自适应粒子群优化算法 惯性权重

在线阅读 下载PDF 职称材料

自适应权重粒子群算法在阴影光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)中的应用 被引量：37

18

作者 袁晓玲 陈宇 《中国电力》 CSCD 北大核心 2013年第10期85-90,共6页

在光伏发电系统中,光伏阵列往往会受到局部阴影现象的影响,造成系统的不稳定运行和输出功率的降低,且光伏阵列的P-U特性曲线会出现多峰值,常规最大功率点跟踪(MPPT)算法因其只能单峰寻优而不能完成对最大功率点的跟踪。粒子群优化(PSO)... 在光伏发电系统中,光伏阵列往往会受到局部阴影现象的影响,造成系统的不稳定运行和输出功率的降低,且光伏阵列的P-U特性曲线会出现多峰值,常规最大功率点跟踪(MPPT)算法因其只能单峰寻优而不能完成对最大功率点的跟踪。粒子群优化(PSO)算法则有着良好的多峰全局寻优能力,被广泛应用在局部阴影的最大功率点跟踪中,但是PSO算法有着收敛速度不足和搜索精度低的缺点。为此,提出了基于自适应权重的粒子群优化(APSO)算法,即在运算过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,有效地提高整体算法的全局搜索能力和局部改良能力。利用Matlab仿真,在恒定阴影和快速变化阴影2种条件下验证APSO算法的可行性。结果表明,APSO算法能够避免早熟收敛问题,可有效地提高算法的收敛速度和搜索精度。 展开更多

关键词 最大功率点跟踪 局部阴影 粒子群优化算法 自适应权重

在线阅读 下载PDF 职称材料

遗传粒子群优化算法在船舶动力定位控制中的应用 被引量：10

19

作者 薛彩霞 袁伟 +1 位作者 俞孟蕻 樊冀生 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2016年第4期111-115,共5页

针对船舶动力定位系统精确定点控制的问题,结合遗传算法(GA)独特的选择交叉变异功能和粒子群优化算法(PSO)较好的记忆功能等优点,提出了遗传粒子群(GAPSO)算法,并应用到最优控制性能指标加权矩阵的权重系数选择中。通过1艘海工多用途动... 针对船舶动力定位系统精确定点控制的问题,结合遗传算法(GA)独特的选择交叉变异功能和粒子群优化算法(PSO)较好的记忆功能等优点,提出了遗传粒子群(GAPSO)算法,并应用到最优控制性能指标加权矩阵的权重系数选择中。通过1艘海工多用途动力定位船舶定点控制仿真实验,使船舶纵荡和横荡的位置及艏摇角都逐渐保持在期望值,且所有输出值都收敛有界,结果与传统最优控制相比,遗传粒子群算法在最优控制中更具有效性及较好的寻优性能,有益于船舶工程的应用。 展开更多

关键词 船舶 动力定位系统 最优控制 遗传粒子群算法 权重系数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于惯性权重指数递减的粒子群优化算法求解绝对值方程 被引量：22

20

作者 封京梅 刘三阳 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1265-1269,共5页

利用惯性权重指数递减的粒子群优化算法求解一类不可微的NP难的绝对值方程问题.该算法通过调整惯性权重的动态变化能有效克服基本粒子群算法在后期局部搜索能力差、易陷入局部最优解的缺点.数值试验表明,在求解具有唯一解或多个解的绝... 利用惯性权重指数递减的粒子群优化算法求解一类不可微的NP难的绝对值方程问题.该算法通过调整惯性权重的动态变化能有效克服基本粒子群算法在后期局部搜索能力差、易陷入局部最优解的缺点.数值试验表明,在求解具有唯一解或多个解的绝对值方程时,该算法精度高,迭代次数少. 展开更多

关键词 绝对值方程 动态惯性权重 粒子群优化算法

在线阅读 下载PDF 职称材料