车网互动充放电站的选址定容规划策略 被引量：1

1

作者 李滨 韦寿浦 +2 位作者 白晓清 陈碧云 阳育德 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第2期38-47,57,共11页

为解决车网互动(vehicle-to-grid,V2G)充放电站的选址定容规划问题,基于电动汽车的时空特性,将V2G充放电站的规划与配电网调度相结合,建立V2G充放电站选址定容双层规划模型。上层模型利用现有充电桩升级改造和V2G对线路负载的影响,从电... 为解决车网互动(vehicle-to-grid,V2G)充放电站的选址定容规划问题,基于电动汽车的时空特性,将V2G充放电站的规划与配电网调度相结合,建立V2G充放电站选址定容双层规划模型。上层模型利用现有充电桩升级改造和V2G对线路负载的影响,从电网投资和运行的经济性角度对充放电站进行优化选址;下层构建多目标优化调度模型以实现电动汽车充放电优化调度,并将最优调度情况返回给上层实现优化定容。最后利用双层迭代混合粒子群算法求解。IEEE 33节点算例结果验证了所提规划策略的有效性。 展开更多

关键词 电动汽车(EV) 充放电站规划 双层规划 充放电优化 粒子群优化算法

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基于三种群粒子群优化策略的移动机器人路径规划

2

作者 王珂 姜春艳 +1 位作者 黄黎 张新海 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第4期447-454,I0006-I0008,共11页

针对移动机器人在复杂环境路径规划中存在的全局搜索能力不足、易陷入局部最优及路径质量欠佳等问题,提出一种基于三种群粒子群优化(three-population particle swarm optimization,TPPSO)策略的移动机器人路径规划算法.该算法通过探索... 针对移动机器人在复杂环境路径规划中存在的全局搜索能力不足、易陷入局部最优及路径质量欠佳等问题,提出一种基于三种群粒子群优化(three-population particle swarm optimization,TPPSO)策略的移动机器人路径规划算法.该算法通过探索群、开发群和增强群的协同进化机制,增强了全局搜索与局部开发能力.探索群利用粒子质量评估和随机选择策略更新速度;开发群采用线性认知系数动态调整机制;增强群引入较大随机分量以减少局部最优影响.算法引入随机扰动策略,当搜索性能停滞时对粒子群施加扰动,以增强多样性.在单峰函数(F_(1))、带噪声单峰函数(F_(4))和多峰函数(F_(9))3类基准函数测试中,TPPSO算法的平均值和标准差均优于传统PSO算法、SAVPSO算法和RRT*算法,验证了其优异的优化性能和稳定性.在4个10 m×10 m的二维标准环境中生成的路径能有效规避障碍物并减少不必要的迂回,路径质量最优.复杂环境验证实验进一步发现,在动态多障碍物环境中的规划成功率达91.5%;三维环境中的平均爬升率为10.7%.TPPSO算法能有效解决移动机器人在复杂环境下的路径规划问题. 展开更多

关键词 计算机应用 路径规划 粒子群优化 进化算法 线性认知系数 随机扰动

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基于粒子群算法的瞬变电磁检测小车结构优化 被引量：3

3

作者 卫伟 赵弘 《石油机械》 北大核心 2024年第3期117-125,共9页

利用瞬变电磁法进行管道移动检测的过程中,经常由于检测设备抖动造成检测信号的误差或检测失败。为此,设计了一款可搭载瞬变电磁检测设备的自动检测小车。基于检测小车和埋地管道检测的工作要求,进行可变线圈搭载平台和减震机构设计,并... 利用瞬变电磁法进行管道移动检测的过程中,经常由于检测设备抖动造成检测信号的误差或检测失败。为此,设计了一款可搭载瞬变电磁检测设备的自动检测小车。基于检测小车和埋地管道检测的工作要求,进行可变线圈搭载平台和减震机构设计,并利用解析法对弹簧阻尼器的刚度系数和阻尼系数进行优化。基于ANSYS Workbench软件对上摆臂和车轮连接件进行拓扑优化。基于减震机构的关键零件下摆臂对整体性能的影响,利用CCD中心组合试验法,进行仿真试验设计取得数据,并利用响应面法得出最大应力和质量与下摆臂设计参数的映射关系。采用粒子群算法对映射关系进行优化设计,获得最大应力和质量最小时的下摆臂参数。优化结果表明:采用Adams对优化后的检测小车进行运动学仿真,小车平台质心在竖直方向上位移和速度的峰值分别降低约55.7%和26.5%,均值分别降低约67.9%和24.2%,波动的次数也明显减少,检测小车性能显著增强。所得结论可为检测小车设计提供理论参考,对管道缺陷检测领域具有一定的工程意义。 展开更多

关键词 埋地管道 瞬变电磁检测 检测小车 粒子群算法 优化设计 仿真分析

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基于Bi-LSTM神经网络的室内可见光定位方法 被引量：2

4

作者 王乐乐 秦岭 +1 位作者 胡晓莉 赵德胜 《光通信技术》 北大核心 2024年第2期36-41,共6页

双向长短时记忆(Bi-LSTM)神经网络由于超参数众多,难以获得最优系统模型。同时,考虑到灰狼优化(GWO)算法可能过早收敛的情况,提出了一种采用GWO结合粒子群(GWO-PSO)算法优化Bi-LSTM神经网络的单灯定位方法。通过优化网络中的学习率、隐... 双向长短时记忆(Bi-LSTM)神经网络由于超参数众多,难以获得最优系统模型。同时,考虑到灰狼优化(GWO)算法可能过早收敛的情况,提出了一种采用GWO结合粒子群(GWO-PSO)算法优化Bi-LSTM神经网络的单灯定位方法。通过优化网络中的学习率、隐藏神经元个数等超参数,提高系统的稳定性和定位精度。最后,采用加权K邻近(WKNN)算法对误差较大的点进行优化,以获得更精确的定位位置。仿真结果表明,在3 m×3.6 m×3 m的室内环境中,所提定位方法的平均定位误差为3.57 cm,其中90%的定位误差在6 cm内。 展开更多

关键词 可见光定位 双向长短时记忆 灰狼结合粒子群 加权K近邻

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考虑多源协同的主动配电网故障恢复策略 被引量：15

5

作者 黄代雄 汪志军 +2 位作者 袁俑斌 余奕夫 周伟 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期210-215,222,共7页

随着科技的发展,主动配电网中面临了多项重要问题,首先,随着大量柔性负荷和电动汽车的接入,负荷种类显著多元化,增加了电网管理的复杂性。其次,可再生能源的随机性和波动性对电网的故障恢复提出了重要挑战。为了应对这些问题,研究提出... 随着科技的发展,主动配电网中面临了多项重要问题,首先,随着大量柔性负荷和电动汽车的接入,负荷种类显著多元化,增加了电网管理的复杂性。其次,可再生能源的随机性和波动性对电网的故障恢复提出了重要挑战。为了应对这些问题,研究提出了一种针对各种能源互动的主动配电网故障恢复策略。该策略建立了一个优化模型,以最大数量可控分布式电源行动和最小功率损失为目标,同时满足系统安全约束。为了建立该模型,使用了改进的二进制粒子群算法和遗传算法。通过在IEEE33节点配电网模型上的仿真分析,实验结果表明,该策略能够有效降低电网损失,并最大程度地恢复失电负荷,为面对可再生能源和多元化负荷挑战的电网管理提供了一种潜在的解决方案。 展开更多

关键词 主动配电网 柔性负荷 可再生能源 故障恢复 粒子群算法

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兼容需求侧资源的“源-网-荷-储”协调优化调度模型 被引量：92

6

作者 曾鸣 杨雍琦 +2 位作者 向红伟 王丽华 曾博 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期102-111,共10页

提出通过提高需求侧和供应侧资源的协调可控性来应对当前电力系统双侧随机问题的新思路,在此基础上设计需求侧响应模型、储能设备充放电模型、风电及光伏发电出力预测模型,并构建以系统成本及污染排放最小化为目标函数的"源-网-荷-... 提出通过提高需求侧和供应侧资源的协调可控性来应对当前电力系统双侧随机问题的新思路,在此基础上设计需求侧响应模型、储能设备充放电模型、风电及光伏发电出力预测模型,并构建以系统成本及污染排放最小化为目标函数的"源-网-荷-储"优化调度模型及相应的多目标粒子群优化算法。通过算例分析比较有无需求侧资源情况下的系统成本和污染排放,验证了所提模型和算法的科学性与合理性,以及需求侧资源在提高系统稳定性、节能减排方面的重要作用。 展开更多

关键词 需求侧资源 双侧随机问题 多目标粒子群优化算法 优化 调度 负荷管理 储能

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人工蜂群算法研究综述 被引量：148

7

作者 秦全德 程适 +1 位作者 李丽 史玉回 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期127-135,共9页

作为一种较新的群体智能优化算法,人工蜂群算法自提出之时就受到学术界的广泛关注,目前已经在多个领域得到了成功应用。介绍了人工蜂群算法的生物背景和基本原理,在对基本人工蜂群算法的不足进行分析的基础上,归纳了当前人工蜂群算法的... 作为一种较新的群体智能优化算法,人工蜂群算法自提出之时就受到学术界的广泛关注,目前已经在多个领域得到了成功应用。介绍了人工蜂群算法的生物背景和基本原理,在对基本人工蜂群算法的不足进行分析的基础上,归纳了当前人工蜂群算法的改进研究主要集中在算法的参数调整、混合算法和设计新的学习策略3个方面。针对现实的复杂环境,对人工蜂群算法在约束优化和多目标优化的研究进展进行了全面的综述。最后,阐述了人工蜂群算法的应用现状,并提出了人工蜂群算法有待进一步研究的问题。 展开更多

关键词 群体智能 人工蜂群算法 约束优化 多目标优化 选择算法

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改进萤火虫算法及其在全局优化问题中的应用 被引量：16

8

作者 刘畅 刘利强 +1 位作者 张丽娜 YANG Xinshe 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期569-577,共9页

针对标准萤火虫算法容易陷入局部最优的问题,本文提出一种改进的萤火虫算法。在标准萤火虫算法的位置移动公式中,利用指数分布和韦伯分布对吸引力项进行改进,以增强算法的全局探测能力;同时利用步长单调递减模式对随机项进行改进,以增... 针对标准萤火虫算法容易陷入局部最优的问题,本文提出一种改进的萤火虫算法。在标准萤火虫算法的位置移动公式中,利用指数分布和韦伯分布对吸引力项进行改进,以增强算法的全局探测能力;同时利用步长单调递减模式对随机项进行改进,以增强算法后期的局部挖掘能力。通过13个测试函数对本文提出的改进算法、模拟退火算法、粒子群算法和差分进化算法进行算法性能的比较。实验结果表明,本文提出的改进算法能较好地平衡算法的全局探测能力和局部挖掘能力,使算法跳出局部最优,从而提高算法的收敛速度和精度。 展开更多

关键词 萤火虫算法 随机分布 元启发式算法 随机性算法 全局优化 模拟退火算法 粒子群算法 差分进化算法

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人工鱼群算法的避碰路径规划决策支持 被引量：18

9

作者 马文耀 吴兆麟 +1 位作者 杨家轩 李伟峰 《中国航海》 CSCD 北大核心 2014年第3期63-67,共5页

为了能够在海上交通出现复杂局面时及时提供预警,并给出碰撞决策,从而有效减轻值班人员的工作负担、保证船舶航行安全,结合国际海上避碰规则和船舶安全领域相关知识,以本船避让过程中前进的距离为目标函数,采用遗传算法和人工鱼群算法... 为了能够在海上交通出现复杂局面时及时提供预警,并给出碰撞决策,从而有效减轻值班人员的工作负担、保证船舶航行安全,结合国际海上避碰规则和船舶安全领域相关知识,以本船避让过程中前进的距离为目标函数,采用遗传算法和人工鱼群算法规划船舶避碰路径,提供最优的避让转向时机、安全避让角度、复航时间和复航角度。通过计算机仿真实验计算对遇、追越和交叉3种会遇态势下的避碰路径参数,并在ECDIS上进行动态显示。结果表明,所得避碰路径参数符合实际情况,规划的路径既安全又经济。运用该算法可有效优化避碰航路,并能给出最优的避碰决策参数。 展开更多

关键词 水路运输 船舶避碰 人工鱼群算法 船舶安全领域 优化

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应用优化限制带宽经验模态分解法识别电力变压器绕组模态参数 被引量：8

10

作者 周求宽 王丰华 +2 位作者 万军彪 耿超 段若晨 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第13期169-175,共7页

电力变压器绕组的模态参数识别与绕组结构振动特性及其优化设计、绕组振动故障诊断密切相关,因此,准确识别电力变压器绕组的模态参数意义重大。根据某10 kV实体变压器绕组的轴向模态实验结果,提出一种基于粒子群的优化带宽限制经验模态... 电力变压器绕组的模态参数识别与绕组结构振动特性及其优化设计、绕组振动故障诊断密切相关,因此,准确识别电力变压器绕组的模态参数意义重大。根据某10 kV实体变压器绕组的轴向模态实验结果,提出一种基于粒子群的优化带宽限制经验模态分解算法对变压器绕组的模态参数进行识别。该方法首先在实测振动信号的经验模态分解中引入屏蔽信号,然后使用粒子群优化算法确定最佳的屏蔽信号频率,从而有效地抑制了现有经验模态分解算法中的模态混叠现象,提高了绕组模态参数的准确率。与目前通用的频域识别方法 PolyMax法的识别结果的对比结果表明:该方法能够准确地识别出变压器绕组的前四阶固有频率和阻尼比,且具有较强的抗干扰能力,适合于识别变压器绕组这类结构复杂的模态参数。 展开更多

关键词 变压器 绕组 模态参数 经验模态分解 粒子群优化

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基于改进粒子群算法的大坝监控加权统计模型 被引量：6

11

作者 王伟 徐锴 +1 位作者 方绪顺 钟启明 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2017年第8期41-46,共6页

用于大坝安全监控的加权统计模型主要依据工程经验确定各因子的权重,这种求解方式易导致部分因子信息的缺失。根据大坝安全监测数据,应用粒子群算法可优化确定加权统计模型中各参数的最优解,但对于高维度优化问题,该算法存在收敛速度慢... 用于大坝安全监控的加权统计模型主要依据工程经验确定各因子的权重,这种求解方式易导致部分因子信息的缺失。根据大坝安全监测数据,应用粒子群算法可优化确定加权统计模型中各参数的最优解,但对于高维度优化问题,该算法存在收敛速度慢、易陷入局部最小等不足。针对这些不足,考虑粒子种群平均位置信息的影响,提出一种新的改进粒子群算法,利用单体与种群平均位置的距离信息确定两者之间的学习因子。土石坝工程实例分析结果表明:改进粒子群算法加强了种群跳出局部最小的能力,所得加权统计模型的权重符合工程实际情况。尤其在大坝运行初期,监测资料较少的情况下,基于改进粒子群算法的大坝监控模型具有较高的预测精度和预报能力,可为大坝监控领域提供一种新的数据分析方法。 展开更多

关键词 土石坝 加权统计模型 改进粒子群算法 优化计算 权重系数

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基于HPSO-WNN的牵引变压器故障诊断算法研究 被引量：8

12

作者 付强 陈特放 朱佼佼 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期26-32,共7页

为全面有效地诊断电力机车牵引变压器故障,提出一种基于混合粒子群算法的正交小波神经网络(HP-SO-WNN)方法,对牵引变压器进行综合测试和诊断。将色谱数据和电气试验数据作为正交小波神经网络的输入量,网络隐藏层采用具有正交性的小波函... 为全面有效地诊断电力机车牵引变压器故障,提出一种基于混合粒子群算法的正交小波神经网络(HP-SO-WNN)方法,对牵引变压器进行综合测试和诊断。将色谱数据和电气试验数据作为正交小波神经网络的输入量,网络隐藏层采用具有正交性的小波函数db4作为基函数,利用混合粒子群算法获得正交小波神经网络的初始值并优化网络参数。试验结果证明,本文提出的HPSO-WNN确实可有效提高牵引变压器故障诊断速度和准确度。 展开更多

关键词 牵引变压器 正交小波神经网络 混合粒子群算法 故障诊断

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基于模糊物元PSO混合优化算法的客户创意挖掘 被引量：5

13

作者 阴艳超 孙林夫 郭成 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第8期2309-2311,2318,共4页

针对具有模糊性、缺乏系统性和主题性的新产品开发模糊前端客户创意,提出一种基于模糊物元和改进微粒群算法的混合启发式挖掘方法。首先将模糊理论引入物元分析,将客户的个性化要求、特征及相应的模糊量值结合起来建立其形式化模糊物元... 针对具有模糊性、缺乏系统性和主题性的新产品开发模糊前端客户创意,提出一种基于模糊物元和改进微粒群算法的混合启发式挖掘方法。首先将模糊理论引入物元分析,将客户的个性化要求、特征及相应的模糊量值结合起来建立其形式化模糊物元模型,应用模糊物元优化方法将客户多需求优化问题转换为单需求优化问题;然后给出了最优客户创意的自适应变异微粒群(AMPSO)算法的求解方法,并与遗传算法加以比较,证明该算法的有效性和先进性。最后将该算法应用于某型号汽车外观造型设计的客户创意挖掘中,有效指导了产品创新的实施。 展开更多

关键词 客户创意挖掘 混合优化算法 模糊物元分析 微粒群算法 模糊前端

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一种新的基于进化计算的聚类算法 被引量：6

14

作者 张俊溪 吴晓军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第24期111-114,共4页

聚类是数据挖掘领域的重要研究内容之一。针对遗传聚类算法较好的稳定性与粒子群优化算法较强的局部搜索能力,在交叉、变异算子后叠加粒子群优化算子的方法实现了二者的结合,提出了GAPSO聚类算法,既保持了遗传算法的稳定性与泛化性的优... 聚类是数据挖掘领域的重要研究内容之一。针对遗传聚类算法较好的稳定性与粒子群优化算法较强的局部搜索能力,在交叉、变异算子后叠加粒子群优化算子的方法实现了二者的结合,提出了GAPSO聚类算法,既保持了遗传算法的稳定性与泛化性的优势,又发挥了PSO算法收敛效率高的特点。通过对10组二维空间上的聚类样本进行实验研究显示,GAPSO聚类算法在收敛效率上显著优于GA聚类算法,在稳定性上优于PSO聚类算法。 展开更多

关键词 数据挖掘 聚类 遗传算法 粒子群优化算法 遗传粒子群优化算法(GAPSO)

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基于宏观实验数据的堆石料细观本构模型参数反演 被引量：12

15

作者 李守巨 李德 于申 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第5期20-26,共7页

如何精确估计岩石材料细观本构模型参数是制约离散元方法发展与应用的瓶颈之一。提出基于响应面法的堆石料细观本构模型参数反演方法。建立一种用于岩石细观本构模型参数反演的响应面函数形式,在宏观实验数据与细观模型参数之间建立桥梁... 如何精确估计岩石材料细观本构模型参数是制约离散元方法发展与应用的瓶颈之一。提出基于响应面法的堆石料细观本构模型参数反演方法。建立一种用于岩石细观本构模型参数反演的响应面函数形式,在宏观实验数据与细观模型参数之间建立桥梁,实现岩石试样变形与模型参数之间关系的高精度非线性映射。基于堆石料试样的宏观实验数据和响应面函数模型,将模型参数反演问题转化为优化问题处理,反演确定岩石材料细观本构模型参数。结果表明:堆石料细观本构模型参数,包括法向接触刚度、切向接触刚度及摩擦系数,随围压增加而稍有增加;材料的法向接触刚度与切向接触刚度近似相等。反演分析预测的偏应力-轴向应变曲线与试验曲线吻合较好,实验验证了所提出反演方法的有效性。 展开更多

关键词 参数反演 颗粒流 离散元法 响应面方法 优化算法 堆石料 本构模型

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基于混沌粒子群的第2代小波的局部放电信号去噪 被引量：4

16

作者 贾亚飞 李鸿禄 +1 位作者 李春耕 朱永利 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期62-68,共7页

输变电设备局部放电信号在线监测过程会受到多种噪声污染,使得局部放电信号难以提取。该文提出了一种基于混沌粒子群优化算法的第2代小波的去噪方法,在第2代小波及插值细分方法基本原理的基础上,将混沌粒子群优化算法引入预测器和更新... 输变电设备局部放电信号在线监测过程会受到多种噪声污染,使得局部放电信号难以提取。该文提出了一种基于混沌粒子群优化算法的第2代小波的去噪方法,在第2代小波及插值细分方法基本原理的基础上,将混沌粒子群优化算法引入预测器和更新器设计中,并改进了重构过程中奇偶序列合并中存在的不匹配问题。通过分别对含有噪声的仿真和实测局部放电信号进行去噪处理,并与传统小波去噪进行对比分析,结果表明基于混沌粒子群优化算法的第2代小波具有快速、高效、实现灵活方便的特点,对局部放电信号具有更好的去噪效果。该方法在局部放电信号处理中有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 局部放电 第2代小波 混沌粒子群 去噪

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风光储电动汽车换电站多目标运行优化 被引量：15

17

作者 付华 柳梦雅 陈子春 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2016年第4期38-43,共6页

针对可再生能源与电动汽车充换电负荷之间的协调优化问题,建立了含风光储发电单元的电动汽车换电站多目标运行优化模型。采用多种群和动态自适应策略,提出了一种改进的动态多种群多目标粒子群算法,对这一多维、多约束、非线性的多目标... 针对可再生能源与电动汽车充换电负荷之间的协调优化问题,建立了含风光储发电单元的电动汽车换电站多目标运行优化模型。采用多种群和动态自适应策略,提出了一种改进的动态多种群多目标粒子群算法,对这一多维、多约束、非线性的多目标优化问题进行求解。以某地区实际电网数据进行算例仿真,验证了模型和算法的有效性。结果表明,优化后的风光储电动汽车换电站不仅可以实现可再生能源的就地消纳,而且有助于减小负荷峰谷差。 展开更多

关键词 风光储 电动汽车 换电站 多目标优化 动态多种群多目标粒子群优化

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基于混合粒子群优化的巡航导弹低空突防航迹规划 被引量：4

18

作者 王建青 李帆 赵建辉 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期317-323,共7页

将模拟退火算法嵌入到粒子群优化(paRtical swarm optimization,PSO)算法中,并对PSO产生的最优适应值进行重新评价,以此构成混合粒子群优化算法(PSO-SA).将PSO-SA算法应用于巡航导弹的航迹规划,不仅可以避免PSO陷入局部最优,而且能快速... 将模拟退火算法嵌入到粒子群优化(paRtical swarm optimization,PSO)算法中,并对PSO产生的最优适应值进行重新评价,以此构成混合粒子群优化算法(PSO-SA).将PSO-SA算法应用于巡航导弹的航迹规划,不仅可以避免PSO陷入局部最优,而且能快速有效地完成离线和在线规划任务,获得理想的三维航迹.仿真结果验证了该算法的有效性,且对同一起始位置所规划出的航程较PSO算法短,可有效节约导弹燃料. 展开更多

关键词 低空突防 离线规划 在线规划 粒子群优化 模拟退火

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微型燃机冷热电三联供系统优化设计 被引量：5

19

作者 高威 王玉璋 翁一武 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第9期54-58,共5页

冷热电联供系统的优化设计确定了整个系统的拓扑结构和运行参数,从而决定了整个系统的运行性能和经济性,开发冷热电联供系统的设计和优化工具具有很好的应用价值。本文以微型燃气轮机为原动机建立冷热电联供系统运行数学模型,并基于粒... 冷热电联供系统的优化设计确定了整个系统的拓扑结构和运行参数,从而决定了整个系统的运行性能和经济性,开发冷热电联供系统的设计和优化工具具有很好的应用价值。本文以微型燃气轮机为原动机建立冷热电联供系统运行数学模型,并基于粒子群优化算法(PSOA),以系统经济性、环保性和节能性为优化目标,开发了冷热电联供系统设计和优化软件。利用该软件为实际酒店用户设计了冷热电联供系统,得出该系统的最优运行策略,并与常规供能模式进行了经济性、热力性能和环保性比较,结果表明:优化设计的联供系统综合比较效益达到14.12%,具有很好的可行性和优越性。 展开更多

关键词 冷热电联供系统 拓扑结构 运行参数 优化 粒子群优化算法

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一种T-S模糊模型的自组织辨识算法及应用 被引量：8

20

作者 梁炎明 刘丁 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1941-1947,共7页

提出了一种新的具有自适应学习能力的T-S模糊模型辨识算法。该算法通过使同一条规则的高斯函数的宽度参数彼此相等建立与支持向量机等效的T-S模糊模型,在此基础上,利用模糊聚类算法和支持向量机分别建立前后件辨识模型,并利用一种改进... 提出了一种新的具有自适应学习能力的T-S模糊模型辨识算法。该算法通过使同一条规则的高斯函数的宽度参数彼此相等建立与支持向量机等效的T-S模糊模型,在此基础上,利用模糊聚类算法和支持向量机分别建立前后件辨识模型,并利用一种改进粒子群优化算法优化输出误差函数使前后件参数联合辨识,从而获得T-S模糊模型的结构和参数。仿真结果表明,相比其它方法,文中方法具有较高的逼近精度和较好的泛化能力,由此算法获得的直拉单晶炉热场模型具有0.1171的均方差,完全符合均方差小于0.5的要求。 展开更多

关键词 T—S模糊模型 自组织 支持向量机 模糊聚类 粒子群优化 直拉单晶炉热场

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