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基于动态多目标粒子群优化算法的资源受限研发项目进度 被引量：6
1
作者 曲红 吴娟 《系统工程》 CSCD 北大核心 2007年第9期98-102,共5页
资源与进度优化调度已成为企业研发项目成功的关键。引入粒子群算法来解决这一问题,将普通粒子群多目标算法进行了改进,提出动态的多目标粒子群算法,通过采用VC++编程语言对模型及其求解算法进行案例仿真,证实了模型及算法的有效性与优... 资源与进度优化调度已成为企业研发项目成功的关键。引入粒子群算法来解决这一问题,将普通粒子群多目标算法进行了改进,提出动态的多目标粒子群算法,通过采用VC++编程语言对模型及其求解算法进行案例仿真,证实了模型及算法的有效性与优越性。 展开更多
关键词 资源受限 研发项目进度问题 多日标模型 动态多日标粒子群优化算法
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基于档案交叉的动态多目标粒子群优化算法 被引量：1
2
作者 尤嘉兴 陈基漓 董明刚 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第2期507-513,共7页
为保证在动态环境中及时跟踪到最新的真实Pareto前沿,保持解集的均匀性,提出一种基于档案交叉的动态多目标粒子群优化算法。着重利用保存在外部档案的最新非劣解,对这些非劣解进行交叉操作以增加种群的多样性,促进档案中个体信息的交流... 为保证在动态环境中及时跟踪到最新的真实Pareto前沿,保持解集的均匀性,提出一种基于档案交叉的动态多目标粒子群优化算法。着重利用保存在外部档案的最新非劣解,对这些非劣解进行交叉操作以增加种群的多样性,促进档案中个体信息的交流;提出一种高效的欧氏拥挤距离策略,并将其应用于对外部档案的维护;修改粒子群算法模型使之更适用于动态多目标优化。实验结果表明,该算法能适应动态环境,快速跟踪动态Pareto面,解集均匀性良好。 展开更多
关键词 粒子群优化 动态多目标优化 外部档案 拥挤距离 交叉
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基于投影映射的动态多目标粒子群优化算法 被引量：1
3
作者 陈兵华 尤嘉兴 +1 位作者 陈基漓 董明刚 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2016年第12期233-238,423,共7页
为保证在动态环境中及时跟踪到最新的真实Pareto前沿,针对基于拥挤距离的档案维护策略时间复杂度过高的问题,提出一种采用投影映射的动态多目标优化算法。上述算法利用投影映射的密度估计方法较精准快速地估算档案中解的密度;采用了ε-... 为保证在动态环境中及时跟踪到最新的真实Pareto前沿,针对基于拥挤距离的档案维护策略时间复杂度过高的问题,提出一种采用投影映射的动态多目标优化算法。上述算法利用投影映射的密度估计方法较精准快速地估算档案中解的密度;采用了ε-支配弱化传统的Pareto占优以使非劣解达到均匀分布;引入了对新环境下Pareto解的预测,加快了算法的收敛进程;提出了一种种群-领导集-档案的三层结构,使得算法在动态环境下的多目标优化中表现良好。实验结果表明,改进算法能适应动态环境,快速跟踪动态Pareto面,且解集收敛性及均匀性良好,有效降低了档案维护的时间复杂度。 展开更多
关键词 投影映射 动态多目标优化 粒子群 种群-领导集-档案
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采用改进多目标粒子群算法的斜拉桥阻尼器参数优化
4
作者 许莉 李煜民 +3 位作者 丁自豪 刘耿耿 刘康 贾宏宇 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1006-1014,共9页
为克服大跨度斜拉桥黏滞阻尼器优化设计效率低、多个相互制约的减震控制目标的问题难以权衡,基于遗传算法的“变异”方法,提出了改进多目标粒子群算法来进行阻尼器参数优化设计。建立大跨度斜拉桥的有限元模型,开展了全桥地震响应分析,... 为克服大跨度斜拉桥黏滞阻尼器优化设计效率低、多个相互制约的减震控制目标的问题难以权衡,基于遗传算法的“变异”方法,提出了改进多目标粒子群算法来进行阻尼器参数优化设计。建立大跨度斜拉桥的有限元模型,开展了全桥地震响应分析,根据抗震需求在桥梁纵向设置黏滞阻尼器;分别建立了塔底弯矩、阻尼力和梁端位移的减震响应与阻尼器参数之间的响应面数学模型;以减震响应面模型为研究对象,通过该算法进行阻尼器参数全局自动寻优分析,确定了阻尼器的最优参数,并与采用参数敏感性分析方法确定的一组阻尼参数进行对比分析。研究结果表明:该优化方法具有计算精度好、优化效率高和更好地权衡多个相互制约的减震控制目标的优点;通过优化算法获得的阻尼器参数组合相比采用参数敏感性分析方法获得的阻尼参数组合的减震响应,塔底弯矩增大1.73%,阻尼力减小5.97%,梁端位移减小1.66%;在无需多次有限元试算的基础上确定了更高精度的阻尼器优化参数组合,在提高减震效果的同时大大提升了计算效率。 展开更多
关键词 桥梁工程 黏滞阻尼器 改进粒子群算法 斜拉桥 响应面法 多目标优化
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基于多目标粒子群优化算法的某轻型商用车操纵稳定性优化研究 被引量：1
5
作者 刘锴 邹小俊 +3 位作者 袁刘凯 曹灿 王陶 王良模 《汽车工程学报》 2024年第2期255-263,共9页
针对某轻型商用车稳态回转时侧倾度偏大的问题对其悬架进行优化改进。基于ADAMS/car搭建整车多体动力学模型,通过前悬架反向平行轮跳试验、后悬架理论计算验证了悬架仿真模型的准确性。进行整车稳态回转工况和转向盘中间位置转向工况仿... 针对某轻型商用车稳态回转时侧倾度偏大的问题对其悬架进行优化改进。基于ADAMS/car搭建整车多体动力学模型,通过前悬架反向平行轮跳试验、后悬架理论计算验证了悬架仿真模型的准确性。进行整车稳态回转工况和转向盘中间位置转向工况仿真分析,结果表明,车身侧倾度偏高。为实现操纵稳定性优化分析的流程自动化,提出了基于modeFRONTIER的联合仿真方法。以悬架设计参数为优化变量,以汽车的侧倾度与横摆角速度响应滞后时间为优化目标,采用拉丁超立方试验设计方法拟合得到混合代理模型,并结合多目标粒子群优化算法对悬架系统进行多目标优化,获得了悬架系统优化方案。优化结果显示,在不影响平顺性的前提下,汽车车身侧倾度降低了13.93%,横摆角速度响应滞后时间降低了2.75%,整车操纵稳定性得到了提升。 展开更多
关键词 操纵稳定性 代理模型 联合仿真 多目标粒子群优化算法 ADAMS/CAR
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基于改进多目标粒子群的大型设备群检测策略优化方法 被引量：1
6
作者 张继旺 刘锁 +2 位作者 龚庶 刘悦 丁克勤 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第3期504-511,共8页
在大型履带起重机群(大型设备群)检验检测中,存在检测工期紧、检测质量和人员安全要求高、经济效益最大化等多目标约束下的最优检测策略制定问题,为此,提出了一种基于改进多目标粒子群的大型设备群检测策略优化方法(MOPSO)。首先,利用... 在大型履带起重机群(大型设备群)检验检测中,存在检测工期紧、检测质量和人员安全要求高、经济效益最大化等多目标约束下的最优检测策略制定问题,为此,提出了一种基于改进多目标粒子群的大型设备群检测策略优化方法(MOPSO)。首先,利用变异算子对传统的多目标粒子群算法优化方法进行了改进;然后,根据大型设备群检测项目的实际需求构建了检测工期、检测成本、检测质量与安全的多目标优化模型,并确定了各子目标的约束条件;最后,将该优化算法和构建的模型应用于大型履带起重机群的检测项目中,对该方法的有效性进行了验证。研究结果表明:与传统检测策略相比,在保证质量和安全的前提下,利用该方法得到最优的检测策略,其检测周期仅需3/4,检测单位成本节省了14%,受检单位成本节约了32.8%,极大地提升了检测效率,降低了企业和检验单位人力、经济和时间成本。因此,该方法具有良好的实用性和推广应用价值。 展开更多
关键词 设备群 大型履带起重机 多目标粒子群优化 检测策略优化 粒子群 优化算法
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多目标粒子群优化算法及其应用研究综述 被引量：1
7
作者 叶倩琳 王万良 王铮 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1107-1120,1232,共15页
现有研究较少涵盖最先进的多目标粒子群优化(MOPSO)算法.本研究介绍了多目标优化问题(MOPs)的研究背景,阐述了MOPSO的基本理论.根据特征将其分为基于Pareto支配、基于分解和基于指标的3类MOPSO算法,介绍了现有的经典算法.介绍相关评价指... 现有研究较少涵盖最先进的多目标粒子群优化(MOPSO)算法.本研究介绍了多目标优化问题(MOPs)的研究背景,阐述了MOPSO的基本理论.根据特征将其分为基于Pareto支配、基于分解和基于指标的3类MOPSO算法,介绍了现有的经典算法.介绍相关评价指标,并选取7个有代表性的算法进行性能分析.实验结果展示了传统MOPSO和3类改进的MOPSO算法各自的优势与不足,其中,基于指标的MOPSO在收敛性和多样性方面表现较优.对MOPSO算法在生产调度、图像处理和电力系统等领域的应用进行简要介绍.并探讨了MOPSO算法用于求解复杂优化问题的局限性及未来的研究方向. 展开更多
关键词 粒子群优化 多目标优化 PARETO解集 收敛性 多样性
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基于响应面法和粒子群算法的电机轴多目标优化 被引量：1
8
作者 杜遵 汪朝晖 +1 位作者 徐文侠 王俊士 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第1期43-50,共8页
为满足新能源汽车电机轴的轻量化设计需求,文中提出了一种基于响应面法和粒子群算法相结合的多目标优化方法。以电机轴的内径为设计变量,在满足强度约束的条件下,将电机轴质量、多危险截面处等效应力和1阶临界转速作为设计目标构建了多... 为满足新能源汽车电机轴的轻量化设计需求,文中提出了一种基于响应面法和粒子群算法相结合的多目标优化方法。以电机轴的内径为设计变量,在满足强度约束的条件下,将电机轴质量、多危险截面处等效应力和1阶临界转速作为设计目标构建了多目标优化模型。建立Box-Behnken试验设计得到4因素3水平的有限元分析试验方案,采用最小二乘法拟合了各子目标的高精度响应面方程,并根据各子目标的重要程度引入影响因子,建立了统一的全局优化目标函数。最后,结合惯性权重线性递减的粒子群算法对全局目标函数进行了寻优。优化结果表明:电机轴的质量减小了4.8%,1阶临界转速提升了8%,且两处危险截面的等效应力分别减小了2.9%,2.5%。 展开更多
关键词 电机轴 多目标优化 响应面法 粒子群算法
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面向动态公交的离散分层记忆粒子群优化算法
9
作者 黄君泽 吴文渊 +2 位作者 李轶 石明全 王正江 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期20-30,共11页
随着智慧城市、智慧交通的发展,移动互联网和公交智能基础设施以及相关数据的不断完善,通过用户手机预约公交服务的新型公交运营方式——动态公交,已经成为许多城市公交发展的重要探索方向。但目前,对动态公交问题的建模、算法研究不足... 随着智慧城市、智慧交通的发展,移动互联网和公交智能基础设施以及相关数据的不断完善,通过用户手机预约公交服务的新型公交运营方式——动态公交,已经成为许多城市公交发展的重要探索方向。但目前,对动态公交问题的建模、算法研究不足。基于这一研究现状,提出动态公交问题模型和面向动态公交的离散分层记忆粒子群优化(PSO)算法。首先给出动态公交问题的目标函数和约束条件,给出动态公交问题的解的形式,并定义解的编辑距离;其次提出使用数据驱动的预计算路径集生成PSO算法的优质初始解的方法,给出基于解的编辑距离的PSO算法中粒子的变异概率和自适应收敛系数的计算方式;最后提出将粒子群分层求解的方法,其中低层粒子群可复用、可继承,从而减少单时间片内、时间片间复制和重初始化带来的性能损耗。基于重庆市北碚区蔡家岗街道的真实场景和亿级历史数据建立仿真环境进行实验,实验结果表明:相对于不分层PSO算法,分层PSO算法通过复用和继承能缩短超80%计算用时;自适应参数和变异机制能帮助算法更稳定地收敛到更优解;相对于传统公交系统,动态公交能在同等运力限制下,提高22%的乘客接单率,节省39.1%的乘客出行时间,所提算法能满足公交运营商在片区内进行动态公交调度的需求;相对于对比算法,所提算法平均缩短了85.3%的计算用时,并且在仅耗用80%里程的情况下提高了至少12%的接单率。 展开更多
关键词 智慧交通 动态公交问题 电召问题 粒子群优化算法 预计算路径集 自适应变异
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基于Deform仿真和粒子群多目标算法的微结构刀具优化设计
10
作者 任仲伟 邓静 +1 位作者 蒋宏婉 袁森 《工具技术》 北大核心 2024年第7期109-113,共5页
合理的刀具微结构在铣削过程中能够有效降低铣削力与铣削温度,提高刀具服役寿命。为了得到理论最优的硬质合金刀具微结构参数,需解决铣削H13模具钢过程中存在的大铣削力与高铣削温度等问题。借助Deform软件构建理想状态下的硬质合金铣... 合理的刀具微结构在铣削过程中能够有效降低铣削力与铣削温度,提高刀具服役寿命。为了得到理论最优的硬质合金刀具微结构参数,需解决铣削H13模具钢过程中存在的大铣削力与高铣削温度等问题。借助Deform软件构建理想状态下的硬质合金铣削模型,进行正交仿真实验研究微结构关键参数对铣削力与铣削温度的影响;以刀具微结构作为优化自变量,最小铣削力与最低铣削温度作为目标函数,构建基于粒子群算法下的多目标优化模型,通过铣削仿真实验进行验证。结果显示,经粒子群多目标算法优化后的刀具微结构参数为R1=300μm, R7=822μm, R22=607μm,理论计算与仿真的最大铣削力和最高铣削温度之间的误差分别为22.93%和5.64%;与原刀相比,最大铣削力与最高铣削温度分别优化了53.15%和4.91%。 展开更多
关键词 微结构 铣削力 铣削温度 粒子群算法 多目标优化
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基于多目标粒子群优化算法的动力电池仿生冷板结构优化设计
11
作者 张荃 张春化 康渝佳 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期47-56,共10页
为了提高锂离子电池的冷却效果,提出一种高度对称的仿生网状流道冷板。首先,利用单因子分析法分析了冷板结构参数对其性能的影响,然后,以冷板的平均温度、温度标准差和冷却液压力损失为性能指标,采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对冷板... 为了提高锂离子电池的冷却效果,提出一种高度对称的仿生网状流道冷板。首先,利用单因子分析法分析了冷板结构参数对其性能的影响,然后,以冷板的平均温度、温度标准差和冷却液压力损失为性能指标,采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对冷板的结构参数进行了优化,得到性能最优时的流道宽度、流道深度和冷板壁厚分别为9.0 mm、1.5 mm和1.4 mm,对应的平均温度、温度标准差和压力损失分别为33.20℃、1.33℃和65.63 Pa,相比于初始结构参数,优化后的平均温度和温度标准差分别下降1.92℃和0.02℃,但压力损失增大27.10 Pa。最后,在电池模组层面验证了优化结果。 展开更多
关键词 网状流道冷板 单因素分析 多目标粒子群优化算法 最优拉丁超立方抽样 熵权法
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基于动态粒子群优化的X结构Steiner最小树算法
12
作者 王景熠 朱予涵 +1 位作者 周茹平 刘耿耿 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期226-234,共9页
Steiner最小树(SMT)是总体布线的最佳连接模型,其构造是1个NP-难问题。粒子群优化(PSO)算法在解决NP-难问题中具有良好的表现,而PSO算法中种群的拓扑结构及搜索信息的传递机制对其性能有着很大的影响。1个适用于具体问题的种群拓扑结构... Steiner最小树(SMT)是总体布线的最佳连接模型,其构造是1个NP-难问题。粒子群优化(PSO)算法在解决NP-难问题中具有良好的表现,而PSO算法中种群的拓扑结构及搜索信息的传递机制对其性能有着很大的影响。1个适用于具体问题的种群拓扑结构对算法性能的提升极为显著。因此,利用PSO求解总体布线问题需要根据具体布线问题的特性来选择合适的粒子拓扑结构策略,以提升PSO的性能。提出基于动态PSO的X结构Steiner最小树(XSMT)算法以解决总体布线问题。首先,设计动态子群与信息交换策略,对种群进行子群划分,引入信息交换的概念,让子群在保持独立性的同时与其他子群进行信息交换,增加子群多样性;其次,设计粒子学习与变异策略,通过设置子群中粒子的学习对象使子群趋向于全局最优,并选择每个子群中适应度值最好的粒子进行变异,使粒子更易于跳出局部最优;最后,设计从多群局部学习过渡到单群全局学习策略,使算法在迭代次数到达阈值之后从局部学习过渡到全局学习,使得粒子在较优拓扑结构的基础上内部连接以获得更好的线长优化率。实验结果表明,与现有的2种R结构SMT(RSMT)算法相比,所提算法在优化线长方面分别优化了10.25%、8.24%;与现有的3种XSMT算法相比,该算法在优化线长方面分别优化了2.44%、1.46%、0.48%,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 动态粒子群优化 信息交换 X结构Steiner最小树 超大规模集成电路布线 粒子群优化离散化
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改进粒子群优化多拦截器目标分配方法研究 被引量：1
13
作者 苏山 马泽远 +2 位作者 张立 周梦平 刘昊东 《弹箭与制导学报》 北大核心 2024年第1期41-48,共8页
为提高多拦截器拦截对抗场景下的目标分配效能,对多拦截器目标分配算法展开研究。首先提出了目标分配问题的离散优化模型,其次设计了一种改进粒子群优化算法,引入变邻域搜索算法解决传统粒子群优化算法容易陷入局部收敛的问题,设计目标... 为提高多拦截器拦截对抗场景下的目标分配效能,对多拦截器目标分配算法展开研究。首先提出了目标分配问题的离散优化模型,其次设计了一种改进粒子群优化算法,引入变邻域搜索算法解决传统粒子群优化算法容易陷入局部收敛的问题,设计目标分配矩阵以及适应度函数模型解决带约束离散优化问题,同时避免了编解码算法造成的精度损失;再次设计局部跳出算法的启动准则,提高了算法的效率;最后仿真分析表明:改进粒子群优化算法相对传统算法分配效能可提高9.4%,且收敛结果与全局最优偏差不超过0.1%。 展开更多
关键词 目标分配 编解码策略 粒子群优化 变邻域搜索
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粒子群算法下阳泉市水资源多目标优化配置
14
作者 李牧翰 赵喜萍 李一平 《计算机仿真》 2024年第9期460-464,共5页
为了确保阳泉市水资源得到有效利用,引入粒子群算法对阳泉市水资源多目标数据进行优化配置。以阳泉市水资源变化参数为基础,通过约束条件确定水资源优化配置数据,将决策变量作为水资源区域划分依据,完成子区分类、水源组成、用户组成。... 为了确保阳泉市水资源得到有效利用,引入粒子群算法对阳泉市水资源多目标数据进行优化配置。以阳泉市水资源变化参数为基础,通过约束条件确定水资源优化配置数据,将决策变量作为水资源区域划分依据,完成子区分类、水源组成、用户组成。在分类情况下获取区域总缺水量,将区域最小缺水量作为目标函数,构建阳泉市水资源多目标优化配置模型。利用粒子群算法编码水资源二维式数据,根据适应度结果修正粒子群迭代,通过求解模型输出最优解,完成阳泉市水资源多目标优化配置。实验测试结果表明,采用所提方法能够有效实现阳泉市水资源综合配置。 展开更多
关键词 粒子群优化 阳泉市 水资源 多目标优化配置
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基于多目标粒子群的电动汽车优化充电策略
15
作者 李婷婷 娄柯 +1 位作者 王园 徐华超 《电子科技》 2024年第3期51-56,共6页
居民区家用电动汽车充电具有较强的集中性,大规模电动汽车充电负荷会对配电网系统造成负荷峰谷差过大等问题。文中提出一种基于多目标粒子群(Multi-Objctive Particle Swarm Optimization,MPSO)算法的用户充电选择控制策略,通过分析预... 居民区家用电动汽车充电具有较强的集中性,大规模电动汽车充电负荷会对配电网系统造成负荷峰谷差过大等问题。文中提出一种基于多目标粒子群(Multi-Objctive Particle Swarm Optimization,MPSO)算法的用户充电选择控制策略,通过分析预测电动汽车充电负荷建立以系统总负荷方差和调度成本最小为目标函数的多目标优化模型,同时考虑了电动汽车电池及系统功率等约束条件,采用多目标粒子群优化算法求解电动汽车最优起始充电时刻。仿真结果表明,相比居民区内电动汽车无序充电,文中所提电动汽车充电策略能有效降低负荷峰值和调度成本。 展开更多
关键词 电动汽车 粒子群算法 有序充电 负荷 充电功率 峰谷差 电网安全 多目标优化
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改进的粒子群算法对微电网多目标优化调度研究
16
作者 史彦 夏兴国 《苏州市职业大学学报》 2024年第1期60-65,共6页
成了太阳能机组大规模的使用,使得在保证电网电压稳定的前提下,如何提高可再生能源的利用率成了亟待解决的问题。针对由光伏电池、风力发电机、微型燃气轮机、柴油发电机和电池等构成的微电网,考虑运行成本、扰动负荷和污染治理成本等... 成了太阳能机组大规模的使用,使得在保证电网电压稳定的前提下,如何提高可再生能源的利用率成了亟待解决的问题。针对由光伏电池、风力发电机、微型燃气轮机、柴油发电机和电池等构成的微电网,考虑运行成本、扰动负荷和污染治理成本等多指标,构建微电网多指标最优调度数学模型,进而提出改进的多目标粒子群算法。在满足约束条件下,提出一种改进惯性因子并引入自适应变异操作的方法对优化模型进行求解。仿真结果表明,微电网的运行得到了优化,并验证了改进的粒子群算法的优越性能,为优化调度的进一步研究奠定了基础。 展开更多
关键词 微电网 多目标 改进粒子群算法 优化调度
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基于改进多目标粒子群优化算法的长距离城乡输水管道优化
17
作者 马有新 《地下水》 2024年第5期153-155,共3页
长距离输水管道在水资源配置中具有重要作用,其优化设计直接影响到水资源的输送效率。本文针对长距离城乡供水管道系统的优化问题,提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法(MOPSO)的新方法。综合优化输水管段直径和输水线路,以费用投资... 长距离输水管道在水资源配置中具有重要作用,其优化设计直接影响到水资源的输送效率。本文针对长距离城乡供水管道系统的优化问题,提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法(MOPSO)的新方法。综合优化输水管段直径和输水线路,以费用投资最小和流量保证率最大为目标函。结果表明,所提方法相较于传统粒子群优化算法流量保证率提升了2.25%,管道费用减小了225.64万元,并且在多个性能指标上显著优于目前经典的多目标优化方法。研究结果为长距离输水管道设计提供参考。 展开更多
关键词 长距离输水管道 多目标优化 粒子群优化算法 种群聚类度 局部搜索策略
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搜索引导网络辅助的动态粒子群优化算法
18
作者 刘志 宋威 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第12期3189-3202,共14页
在动态优化问题(DOP)中环境的变化可描述为不同类型的动态,动态优化算法(DOA)对环境的适应性十分重要。此外,DOA的局部和全局多样性损失是导致其开发和勘探能力下降的主因之一。在动态环境中保持局部和全局多样性可有效避免多样性损失... 在动态优化问题(DOP)中环境的变化可描述为不同类型的动态,动态优化算法(DOA)对环境的适应性十分重要。此外,DOA的局部和全局多样性损失是导致其开发和勘探能力下降的主因之一。在动态环境中保持局部和全局多样性可有效避免多样性损失。为此,提出一种基于搜索引导网络的粒子群优化算法(SGNPSO),每个输入粒子基于SGN隐藏层选择学习目标,在输出层调整其加速系数,从而引导粒子的搜索。SGN属于单隐层径向基神经网络,每个隐藏节点由其中心和半径组成。设置多个相互远离的隐藏节点中心,即子群中心,从而获得多个子群。每个粒子从其所属子群不同个体历史最优位置中选择局部学习目标,从相互远离的多个子群中心中选取全局学习目标,有助于种群的局部和全局多样性保持。SGN以强化学习方式来获得输入粒子的期望输出,并通过极限学习来预训练网络。设计节点的重要性和拥挤度指标,以获取紧凑网络结构,并增量学习保证网络拟合能力。无论环境如何变化,所提方法都能够通过学习来适应不同的环境,以引导粒子的搜索,从而有效处理不同动态的DOP。在MPB和DRPBG标准测试组件上和五种主流DOA开展对比实验,结果表明,SGN-PSO在求解多种动态的DOP上取得了显著的表现提升。 展开更多
关键词 动态优化 增量极限学习机 前馈神经网络 粒子群优化
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注意力机制和多目标粒子群混合驱动的配电网无功优化
19
作者 徐涛 李互刚 +1 位作者 杨龙雨 郭梦琪 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第7期146-154,共9页
配电网安全稳定运行的关键之一是解决好配电网的无功功率平衡,尤其是高比例分布式光伏无序接入条件下,挑战巨大。为此,提出了一种注意力机制和多目标粒子群混合驱动的高比例分布式光伏配电网无功优化方法。首先,针对光伏出力强不确定性... 配电网安全稳定运行的关键之一是解决好配电网的无功功率平衡,尤其是高比例分布式光伏无序接入条件下,挑战巨大。为此,提出了一种注意力机制和多目标粒子群混合驱动的高比例分布式光伏配电网无功优化方法。首先,针对光伏出力强不确定性而预测难的问题,提出了基于Transformer的光伏预测模型,并与长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)以及卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)神经网络进行对比,验证了所提模型的精确性。进一步,针对强间歇性的分布式光伏高比例接入配电网的无功优化难题,提出了一种基于注意力机制的多目标粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization algorithm based on attention mechanism,AMOPSO),将注意力机制应用于多目标粒子群算法,从而可减少粒子群算法本身不必要的搜索范围,有效地避免陷入局部最优,获得高比例分布式光伏配电网无功优化的调度策略。最后,在改进的IEEE33节点配电网系统中进行算例分析,验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 光伏出力预测 Transformer模型 配电网无功优化 注意力机制 多目标粒子群算法
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基于粒子群算法的内置式永磁同步发电机多目标优化
20
作者 卢庆轩 周晓燕 +2 位作者 贾海涛 王鹤霖 朱来澳 《微特电机》 2024年第11期8-13,19,共7页
为了提高内置式永磁同步发电机(IPMSG)的效率并降低齿槽转矩,使发电机性能更加优越,介绍了一种在响应面方法(RSM)的基础上,融合了多目标粒子群优化算法(MOPSO)的优化设计策略。建立发电机计算模型,确立优化双目标,通过灵敏度分析将极弧... 为了提高内置式永磁同步发电机(IPMSG)的效率并降低齿槽转矩,使发电机性能更加优越,介绍了一种在响应面方法(RSM)的基础上,融合了多目标粒子群优化算法(MOPSO)的优化设计策略。建立发电机计算模型,确立优化双目标,通过灵敏度分析将极弧系数、定子槽口宽度和槽底宽度三个变量作为优化参数。运用Box-Behnken设计(BBD)获得17组样本数据。根据RSM获得效率和齿槽转矩的回归方程,并且根据方差分析检验优化模型的可靠性。将提高效率和降低齿槽转矩为目标,借助RSM和MOPSO相结合进行寻优,使参数组合最优化。仿真结果表明,优化后发电机性能得到明显提升,验证了该优化方法的可行性。 展开更多
关键词 内置式永磁同步发电机 响应面法 多目标粒子群优化 优化设计
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