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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络
1
作者 张嘉雯 蔡彬彬 林崧 《量子电子学报》 北大核心 2025年第1期123-135,共13页
针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在... 针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在图像分类任务上表现优异的电路结构。基于Fashion MNIST和MNIST标准数据集的仿真实验表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能,准确率分别可达94.7%和99.05%。相较于现有量子卷积神经网络模型,平均分类精度最高分别提升了4.14%和1.43%。 展开更多
关键词 量子光学 量子卷积神经网络 粒子优化算法 量子机器学习 参数化量子电路
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一种改进的量子粒子群优化算法
2
作者 李雷雷 李盼池 赵娅 《计算机与数字工程》 2025年第2期303-307,394,共6页
为提高量子粒子群算法的优化能力,提出一种改进的量子粒子群优化算法。该算法采用基于Bloch球面描述的量子比特对粒子编码,采用基于Delta势阱的粒子群算法确定旋转角度,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转更新粒子。这种更新方法可以... 为提高量子粒子群算法的优化能力,提出一种改进的量子粒子群优化算法。该算法采用基于Bloch球面描述的量子比特对粒子编码,采用基于Delta势阱的粒子群算法确定旋转角度,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转更新粒子。这种更新方法可以同时调整两个量子比特参数,并能自动实现两个调整的最佳匹配。同时,采用Hadamard门执行粒子变异,以增强种群多样,避免早熟收敛。函数极值优化的实验结果表明,与同类算法比较,改进后的算法多数测试函数上均有不同程度的提升。 展开更多
关键词 量子计算 Bloch球面编码 旋转矩阵 粒子优化 算法设计
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融合改进莱维飞行的混沌粒子群算法
3
作者 段艳 潘峰 《长江信息通信》 2025年第1期67-69,72,共4页
为提升粒子群优化算法的性能,文章提出了一种融合改进莱维飞行策略的混沌粒子群算法chaoLPSO。首先,通过引入改进的混沌序列来初始化粒子群,从而增强了算法的全局搜索能力;同时,采用分段式自适应权重策略来调整粒子的速度和位置,以提高... 为提升粒子群优化算法的性能,文章提出了一种融合改进莱维飞行策略的混沌粒子群算法chaoLPSO。首先,通过引入改进的混沌序列来初始化粒子群,从而增强了算法的全局搜索能力;同时,采用分段式自适应权重策略来调整粒子的速度和位置,以提高算法的收敛速度;此外,通过引入改进的莱维飞行策略,增加了搜索范围,有助于克服局部最优问题。在4个经典测试函数上的验证结果表明,chaoLPSO算法在搜索性能和收敛速度方面均优于传统粒子群算法。 展开更多
关键词 混沌优化 粒子算法 莱维飞行 全局搜索 优化问题
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基于莱维飞行粒子群算法的异步电机效率优化
4
作者 国珍 仝棣 《计算机仿真》 2024年第9期265-270,509,共7页
异步电机是在各行各业中被广泛使用的电机,通常异步电机只有工作在接近额定负载的情况下时才会以最大效率运行,但是大部分异步电机的工作负载都在其额定负载的50%至100%,导致了严重的电能浪费情况。使用黄金分割法对异步电机进行效率优... 异步电机是在各行各业中被广泛使用的电机,通常异步电机只有工作在接近额定负载的情况下时才会以最大效率运行,但是大部分异步电机的工作负载都在其额定负载的50%至100%,导致了严重的电能浪费情况。使用黄金分割法对异步电机进行效率优化是一种较为常见的方法,但其存在响应速度较慢等缺点,为了弥补黄金分割法的不足,文中提出了粒子群优化算法和莱维飞行的粒子群优化算法以提高电机模型的响应速度,优化算法解决了异步电机效率优化中存在的优化精度低,收敛时间长的问题,最后通过搭建MATLAB/Simulink仿真模型证明了方案的可行性,表明了上述优化算法是一种有效的优化控制策略。 展开更多
关键词 异步电机 效率优化 粒子优化算法 莱维飞行
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基于改进量子粒子群优化算法的机器人逆运动学求解 被引量:4
5
作者 陈卓凡 周坤 +1 位作者 秦菲菲 王斌锐 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期293-304,共12页
针对工业机器人在逆运动学求解过程中存在的位姿奇异、解不唯一、求解精度低等问题,提出了一种改进量子粒子群算法。首先,利用D-H参数法建立机器人运动学模型,以机械臂末端最小位姿误差为主要优化目标,加入运动前后关节角变化最小、行... 针对工业机器人在逆运动学求解过程中存在的位姿奇异、解不唯一、求解精度低等问题,提出了一种改进量子粒子群算法。首先,利用D-H参数法建立机器人运动学模型,以机械臂末端最小位姿误差为主要优化目标,加入运动前后关节角变化最小、行程平稳连续的约束条件,设计了目标函数;其次,通过采用Levy飞行策略改进粒子更新方式、非线性地动态调整收缩膨胀因子、采用变权重方法计算最优平均位置等方法设计了一种改进量子粒子群优化(IQPSO)算法;然后,模拟单点位姿和连续轨迹两种不同的求解情况进行三种算法(IQPSO、APSO、QPSO)的仿真对比实验,结果表明IQPSO算法具有收敛速度快、求解精度高等优点;最后,将IQPSO算法用于机械臂本体进行实物验证,实验结果表明IQPSO算法求解出的插值点所组成的轨迹连续且平滑,进一步证明了该算法应用于实际运动控制中的稳定性和可行性。 展开更多
关键词 工业机器人 逆运动学求解 目标函数 改进量子粒子优化算法
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ACCQPSO:一种改进的量子粒子群优化算法及其应用
6
作者 孙隽丰 李成海 宋亚飞 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2024年第4期574-586,共13页
针对量子粒子群优化算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,文章提出一种自适应交叉算子的混沌量子粒子群优化算法,并将其应用于BP神经网络超参数寻优。首先,利用Logistics映射初始种群为混沌序列进行最优解搜索,增强初始... 针对量子粒子群优化算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,文章提出一种自适应交叉算子的混沌量子粒子群优化算法,并将其应用于BP神经网络超参数寻优。首先,利用Logistics映射初始种群为混沌序列进行最优解搜索,增强初始种群的随机性与遍历性,提高算法寻优能力;然后,通过纵向交叉操作进行种群中个体的信息交换,并引入自适应交叉概率公式,增加种群多样性,提高算法的寻优精度;最后,在实验中,一方面,选取8个函数在高低两个维度进行验证,同时进行Wilcoxon秩和检验分析以及消融实验,验证该算法相较其他算法的有效性;另一方面,通过算法优化BP神经网络应用到网络安全态势预测任务中,实验结果表明该算法收敛速度相较于对比算法有大幅度提升。 展开更多
关键词 量子粒子优化算法 混沌映射 交叉算子 自适应调整策略 BP神经网络
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基于量子行为粒子群算法的舱室噪声监测点优化布置
7
作者 郭强 时胜国 何辉辉 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1488-1496,共9页
针对舱室噪声在线监测及声场预报问题,本文提出了一种基于量子行为粒子群算法的舱室内部声监测点优化布置方法。根据研究频段范围确定所需声腔模态阶数,计算全部备选监测点位置处各阶声腔模态的声场分布,采用模态置信矩阵作为目标函数,... 针对舱室噪声在线监测及声场预报问题,本文提出了一种基于量子行为粒子群算法的舱室内部声监测点优化布置方法。根据研究频段范围确定所需声腔模态阶数,计算全部备选监测点位置处各阶声腔模态的声场分布,采用模态置信矩阵作为目标函数,基于量子行为粒子群算法对监测点位置进行优化,获得优化布置方案。从声腔模态采样的正交性及内外声场响应的角度与其他测点布置方案进行了性能比较。研究表明:本文方法优化得到的测点布置方案采集声腔模态信息更全面,可有效提升舱室内声场的重建精度和基于舱室内声场监测的水下辐射噪声预报精度。 展开更多
关键词 测点优化布置 舱室噪声在线监测 量子行为粒子算法 声腔模态 模态置信矩阵 水下辐射噪声预报 声场预报 声激励
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基于莱维飞行的粒子群优化算法 被引量:69
8
作者 王庆喜 郭晓波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第9期2588-2591,共4页
为了有效解决粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷,在粒子群优化算法(PSO)的基础上引入莱维飞行,提出了一种基于莱维飞行的粒子群优化算法(LPSO)。该算法在迭代过程中对粒子位置进化效果进行判断,若粒子多次迭代后仍无法进化到更优位置... 为了有效解决粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷,在粒子群优化算法(PSO)的基础上引入莱维飞行,提出了一种基于莱维飞行的粒子群优化算法(LPSO)。该算法在迭代过程中对粒子位置进化效果进行判断,若粒子多次迭代后仍无法进化到更优位置,则使用莱维飞行更新粒子位置。改进后的算法增加了粒子位置变化的活力,提高了算法的有效性。仿真实验结果表明,该算法在求解全局最优时,效果优于原始粒子群优化算法,在多峰值函数优化问题中其优越性更加突出。 展开更多
关键词 粒子搜索算法 莱维飞行 多峰函数
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基于改进量子粒子群算法的机器人关节空间运动轨迹规划优化 被引量:2
9
作者 杨龙 罗岚 《自动化技术与应用》 2024年第8期12-15,共4页
机器人轨迹规划是机器人运动控制实现的关键步骤,轨迹规划的效率与精度直接关系到机器人运动控制的实时性与准确性。将机器人运动轨迹映射到关节空间,并建立轨迹规划的数学模型,使其满足运动过程中的各项物理约束,并避免各关节间的耦合... 机器人轨迹规划是机器人运动控制实现的关键步骤,轨迹规划的效率与精度直接关系到机器人运动控制的实时性与准确性。将机器人运动轨迹映射到关节空间,并建立轨迹规划的数学模型,使其满足运动过程中的各项物理约束,并避免各关节间的耦合问题。针对量子粒子群算法进行改进,提高其收敛速度,避免陷入局部最优,提出改进量子粒子群算法,并将之应用于机器人轨迹规划的数学模型求解。并且对基于改进量子粒子群算法的机器人关节空间轨迹规划进行测试。测试结果表明,该方法可以代替传统的机器人轨迹规划算法,并且在精度和效率方面具有更高的优势。 展开更多
关键词 机器人 轨迹规划 优化模型 关节空间 改进量子粒子算法
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莱维飞行的粒子群优化算法在WSNs覆盖增强中的应用 被引量:5
10
作者 卢玲 谢佳华 《传感器与微系统》 CSCD 2015年第11期157-160,共4页
为了提高无线传感器网络(WSNs)的覆盖率,减少冗余覆盖,延长网络生存时间,在粒子群优化(PSO)算法的基础上,提出一种莱维飞行(LF)与粒子群优化相结合的(LF-PSO)算法。该算法以提高覆盖率为优化目标,通过建立数学模型来描述WSNs节点覆盖优... 为了提高无线传感器网络(WSNs)的覆盖率,减少冗余覆盖,延长网络生存时间,在粒子群优化(PSO)算法的基础上,提出一种莱维飞行(LF)与粒子群优化相结合的(LF-PSO)算法。该算法以提高覆盖率为优化目标,通过建立数学模型来描述WSNs节点覆盖优化问题,利用算法对数学模型求解,达到优化节点覆盖的目的。仿真结果表明:该算法的运算结果达到了预期效果,优化了工作节点的布局,提高了覆盖率,是一种高效可行的WSNs节点覆盖算法。该算法非常适合应用到WSNs节点覆盖优化中,能够大大的提高节点的覆盖率。 展开更多
关键词 无线传感器网络 覆盖优化 粒子优化 莱维飞行
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采用改进量子粒子群优化算法的虚拟电厂参与二次调频两阶段优化
11
作者 朱靖恺 崔勇 +3 位作者 杜洋 见伟 刘炳 孙昭宇 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期112-120,共9页
虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为一种新型区域能源管理系统,可通过“源—荷—储”的协调优化调度,高效参与电网二次调频辅助服务。介绍虚拟电厂内部结构,建模分析新能源机组及可控负荷特性;搭建虚拟电厂参与二次调频两阶段调度模... 虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为一种新型区域能源管理系统,可通过“源—荷—储”的协调优化调度,高效参与电网二次调频辅助服务。介绍虚拟电厂内部结构,建模分析新能源机组及可控负荷特性;搭建虚拟电厂参与二次调频两阶段调度模型,该模型能够兼顾二次调频净利润及调频效果;研究一种自适应权重的改进量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,QPSO)算法,通过引入自适应权重机制,在量子粒子更新过程中动态调整权重参数以提高算法的搜索能力和收敛速度;并将改进算法应用于两阶段优化过程中,使虚拟电厂获得更高的二次调频净利润及更好的调频效果;仿真结果表明,所提改进算法的收敛速度更快且全局寻优能力更强。 展开更多
关键词 虚拟电厂 改进量子粒子优化算法 两阶段优化 二次调频 优化调度
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面向柔性作业车间调度问题的混沌编码量子粒子群优化算法
12
作者 胥远兴 张孟健 王德光 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2371-2382,共12页
为解决柔性作业车间调度问题,提出一种混沌编码量子粒子群优化算法。针对标准量子粒子群优化算法中粒子过早收敛于局部最优值的缺点,提出具有扰动行为的自适应收缩-扩张系数和关联粒子适应度值的计算方法,改善算法的全局搜索能力;通过... 为解决柔性作业车间调度问题,提出一种混沌编码量子粒子群优化算法。针对标准量子粒子群优化算法中粒子过早收敛于局部最优值的缺点,提出具有扰动行为的自适应收缩-扩张系数和关联粒子适应度值的计算方法,改善算法的全局搜索能力;通过引入混沌边界变异策略,减少粒子大量聚集在边界的概率,增加种群的多样性来提高搜索最优解的能力;针对量子粒子群优化算法的迭代特性,设计一种适用的混沌编码策略。将提出的改进量子粒子群优化算法应用于柔性作业车间调度问题,并通过多种基准算例与标准量子粒子群优化算法、粒子群优化算法和混合遗传算法进行对比,验证所提算法的性能。实验结果表明:混沌编码量子粒子群优化算法具有更好的稳定性和更强的寻优能力。 展开更多
关键词 量子粒子优化算法 柔性作业车间调度 扰动行为 混沌映射 收缩-扩张系数
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基于改进量子粒子群算法的叶片延长翼型厚度优化设计
13
作者 周晓东 肖正江 +1 位作者 杨坤鹏 牛保佳 《节能技术》 CAS 2024年第4期345-352,共8页
针对如何平衡载荷与升阻比以优化翼型厚度的问题,采用一种改进量子粒子群算法(IQPSO)对翼型厚度进行计算优化,以国产某2 MW风机为例,通过对延长前后的叶尖速比、风能利用率、叶根载荷、升阻比、功率以及发电量等试验数据对比分析来验证... 针对如何平衡载荷与升阻比以优化翼型厚度的问题,采用一种改进量子粒子群算法(IQPSO)对翼型厚度进行计算优化,以国产某2 MW风机为例,通过对延长前后的叶尖速比、风能利用率、叶根载荷、升阻比、功率以及发电量等试验数据对比分析来验证所采用的方法。验证结果显示,叶片延长后,优化翼型厚度为15%。同时,在升阻比平均提高约3.156%的基础上,叶根增加载荷水平在Mx、My、Mz方向上最多分别提高了12.3%、12.7%、12.5%,且均在安全范围13%内,发电量相较于历史水平提升34.71%。从而表明通过采用IQPOS进行叶片翼型厚度优化后,在满足叶片承受载荷的前提下,能够显著提高升阻比,可实现风力发电机的性能提升,达到稳定提高发电量的目的。 展开更多
关键词 改进量子粒子算法 叶片延长 翼型厚度优化 气动性能
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基于量子粒子群算法优化LSTM的短期风电负荷预测模型
14
作者 李享蔚 郑雅姣 《现代工业经济和信息化》 2024年第7期238-239,242,共3页
为了提高短期电力负荷预测的精度,研究了一种基于QPSO算法对LSTM神经网络进行优化的算法,并根据LSTM神经网络以及QPSO算法的基本原理,利用QPSO算法优化模型隐含层节点数、训练次数和学习率,建立QPSO-LSTM短期风电负荷预测模型[1]。解决... 为了提高短期电力负荷预测的精度,研究了一种基于QPSO算法对LSTM神经网络进行优化的算法,并根据LSTM神经网络以及QPSO算法的基本原理,利用QPSO算法优化模型隐含层节点数、训练次数和学习率,建立QPSO-LSTM短期风电负荷预测模型[1]。解决了因网络结构及模型参数的不确定性产生的精度问题,并将该模型与传统的神经网络模型进行了对比。仿真结果表明,QPSO-LSTM模型较传统的LSTM模型预测精度更高。 展开更多
关键词 LSTM神经网络 量子粒子优化算法QPSO QPSO-LSTM
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基于随机增强量子粒子群算法的弹性波数值模拟 被引量:1
15
作者 朱孟权 刘洪 +2 位作者 王之洋 李幼铭 Yu Du-li 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2024年第1期80-92,204,共14页
在本文中,我们提出了一种随机增强量子粒子群优化算法,并基于该随机增强量子粒子群算法提出了一种新的有限差分格式。随机增强量子粒子群优化算法具有明显的收敛速度优势,可以在第200代内收敛。在相同条件下,未改进的量子粒子群算法的... 在本文中,我们提出了一种随机增强量子粒子群优化算法,并基于该随机增强量子粒子群算法提出了一种新的有限差分格式。随机增强量子粒子群优化算法具有明显的收敛速度优势,可以在第200代内收敛。在相同条件下,未改进的量子粒子群算法的收敛速度远低于随机增强量子粒子群算法。数值频散分析表明,基于随机增强量子粒子群算法的优化有限差分格式具有更大的频谱覆盖范围并将精度误差控制在了有效范围之内,这意味着随机增强量子粒子群算法具有更好的搜索全局精确解的能力。最后,采用基于随机增强量子粒子群算法的优化有限差分格式对弹性波动方程进行数值模拟。数值模拟结果表明,基于随机增强量子粒子群算法的优化有限差分格式能有效压制数值频散。 展开更多
关键词 有限差分 量子粒子算法 多参数优化
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一种基于粒子群优化方法的改进量子遗传算法及应用 被引量:33
16
作者 周殊 潘炜 +2 位作者 罗斌 张伟利 丁莹 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期897-901,共5页
本文采用粒子群优化(PSO)方法代替量子门来更新量子比特状态,得到一种改进的量子遗传算法(QGA)———PSQGA,并根据QGA自身概率特性,引入了最优解方差函数来评价该算法的稳定性能.利用四种典型连续函数寻优问题和0/1背包问题,分别对PSQG... 本文采用粒子群优化(PSO)方法代替量子门来更新量子比特状态,得到一种改进的量子遗传算法(QGA)———PSQGA,并根据QGA自身概率特性,引入了最优解方差函数来评价该算法的稳定性能.利用四种典型连续函数寻优问题和0/1背包问题,分别对PSQGA和改进的使用量子门的量子遗传算法(IQGA)进行了测试;并将它们应用到图像稀疏分解的实例中.结果表明,PSQGA算法的寻优能力及稳定性均优于IQGA,且具有更好的收敛性以及更强的连续空间搜索能力,适合于求解复杂优化问题. 展开更多
关键词 量子遗传算法 量子计算 粒子优化 0/1背包问题 稀疏分解
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考虑碳排放的铁路路基施工机群配置优化
17
作者 鲍学英 申中帅 +1 位作者 李子龙 吕向茹 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期364-373,共10页
铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优... 铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优化模型中各优化目标作为一级指标建立机群配置多目标决策偏好评价指标体系,并将组合数有序加权算子(Combination Ordered Weighted Averaging,C-OWA)法与基于指标间相关性分析的权重确定(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation,CRITIC)法结合对指标进行组合赋权。其次,采用基于莱维飞行机制的量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法求解该施工机群配置优化模型。最后,以某铁路路基工程某标段为例进行实证分析。结果显示,多目标优化方案较原方案工期提前75 d,成本降低203.257万元,绿色指数提升5.250%,碳排放量降低1.305 t。研究结果可为铁路路基施工机群配置优化提供新思路。 展开更多
关键词 环境工程学 铁路路基机配置 碳排放 组合数有序加权算子法 基于指标间相关性分析的权重确定法 基于莱维飞行的量子粒子群优化算法
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基于自适应扰动量子粒子群算法参数优化的支持向量回归机短期风电功率预测 被引量:47
18
作者 陈道君 龚庆武 +2 位作者 金朝意 张静 王定美 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期974-980,共7页
智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm opt... 智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法中加入自适应早熟判定准则、混合扰动算子和动态扩张收缩系数,提出了自适应扰动量子粒子群优化算法(adaptive disturbance quantum-behaved particle swarm optimization,ADQPSO),并使用ADQPSO优化选择SVR的学习参数。实例研究表明,ADQPSO算法全局寻优能力强、鲁棒性好、计算耗时短,利用ADQPSO优化得到的SVR参数,可有效提高模型的预测精度;与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和径向基神经网络(radial basis functionneural network,RBFNN)相比,提出的ADQPSO-SVR能够提高短期风电功率预测的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 短期风电功率预测 学习参数选择 自适应扰动量子粒子优化算法 支持向量回归机
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混沌量子粒子群优化算法 被引量:21
19
作者 林星 冯斌 孙俊 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第10期2610-2612,共3页
针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了混沌量子粒子群优化算法。采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种基于混沌搜索的新方法,提高了搜索效率。数值实验结果表明... 针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了混沌量子粒子群优化算法。采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种基于混沌搜索的新方法,提高了搜索效率。数值实验结果表明,混沌量子粒子群算法效率高、优化性能好,且具有很强的避免陷入局部最优的能力,其性能远远优于一般的粒子群算法和量子粒子群算法。 展开更多
关键词 量子粒子优化算法 混沌搜索 早熟 效率高 粒子算法
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基于莱维飞行的改进粒子群算法 被引量:30
20
作者 李荣雨 王颖 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1685-1691,1701,共8页
针对基本粒子群算法容易发生早熟收敛,陷入局部极值,进化后期收敛速度慢以及精度低等缺点,提出了基于莱维飞行的改进粒子群算法。在粒子位置更新公式中,消除速度项对收敛速度的影响,利用莱维飞行改变粒子位置移动方向,防止粒子陷入局部... 针对基本粒子群算法容易发生早熟收敛,陷入局部极值,进化后期收敛速度慢以及精度低等缺点,提出了基于莱维飞行的改进粒子群算法。在粒子位置更新公式中,消除速度项对收敛速度的影响,利用莱维飞行改变粒子位置移动方向,防止粒子陷入局部最优值,通过贪婪的更新评价策略,选择最优解,从而得到全局最优。实验结果表明,与基本粒子群算法、布谷鸟搜索算法以及蜂群算法相比,所提出的基于莱维飞行的改进粒子群算法能够有效地提高解的精度并加快收敛速度,寻优效果更优。 展开更多
关键词 粒子算法 莱维飞行 贪婪策略 优化
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