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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法
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作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于粒子群算法的多目标跟踪优化传感器控制策略
2
作者 陈辉 魏凤旗 +1 位作者 赵永红 彭天曙 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第2期88-93,共6页
针对多目标跟踪优化问题,提出一种基于粒子群算法的传感器控制策略.首先由泊松多伯努利混合(PMBM)滤波器的预测过程得到多目标预测状态,然后以此为先验信息通过粒子群算法以最大限度地接近各目标为准则求解传感器最优观测位置,并由传感... 针对多目标跟踪优化问题,提出一种基于粒子群算法的传感器控制策略.首先由泊松多伯努利混合(PMBM)滤波器的预测过程得到多目标预测状态,然后以此为先验信息通过粒子群算法以最大限度地接近各目标为准则求解传感器最优观测位置,并由传感器捕捉优质量测信息,最后由PMBM滤波器的更新过程得到优化多目标后验状态.仿真实验对比了多目标跟踪优化的效果,结果表明该传感器控制策略有更好的多目标跟踪精度. 展开更多
关键词 传感器控制 粒子算法 多目标跟踪 泊松多伯努利混合 最优观测
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基于粒子群-遗传混合算法的深沟球轴承优化设计
3
作者 叶帅 余江鸿 +2 位作者 姚齐水 唐嘉昌 李睿 《湖南工业大学学报》 2024年第1期32-39,共8页
为了提高深沟球轴承的服役性能,提出一种基于粒子群-遗传混合算法的优化设计方法。其以额定动载荷和额定静载荷为目标函数,以滚动体直径、节圆直径、滚动体数目和内外圈滚道沟曲率半径系数为设计变量,基于粒子群算法,引入罚函数和遗传... 为了提高深沟球轴承的服役性能,提出一种基于粒子群-遗传混合算法的优化设计方法。其以额定动载荷和额定静载荷为目标函数,以滚动体直径、节圆直径、滚动体数目和内外圈滚道沟曲率半径系数为设计变量,基于粒子群算法,引入罚函数和遗传交叉、变异操作,解决带约束优化问题求解和局部最优问题。并以6206型轴承为算例,对优化后的轴承进行应力分析和敏感度分析。结果表明,所提出算法的收敛性能较好、优化能力较强、运算速度较快,优化后的深沟球轴承接触应力下降了31.7%,从而验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 深沟球轴承 服役性能 粒子-遗传混合算法 优化设计 应力分析
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基于高斯-柯西混合变异的多目标粒子群算法
4
作者 舒一鸣 戴毅茹 《计算机与数字工程》 2024年第6期1593-1597,1603,共6页
针对MOPSO优化算法在解决复杂的多目标优化问题上收敛表现差,搜索全局能力不足与易于陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于高斯-柯西混合变异的多目标粒子群算法(GC-MOPSO)。该算法使用一种混合高斯变异与柯西变异的变异扰动机制来提升粒... 针对MOPSO优化算法在解决复杂的多目标优化问题上收敛表现差,搜索全局能力不足与易于陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于高斯-柯西混合变异的多目标粒子群算法(GC-MOPSO)。该算法使用一种混合高斯变异与柯西变异的变异扰动机制来提升粒子在局部与全局的搜索能力,在外部档案中采用锦标赛选择机制选取全局最优个体的策略来增加种群的多样性。通过与六项其他算法在反世代距离(IGD)上进行比较,验证了该算法的优势。 展开更多
关键词 多目标优化 粒子优化算法 高斯-柯西变异 锦标赛选择
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基于遗传-粒子群算法的风力发电机组变桨距控制方法研究
5
作者 吕文虎 万雄彪 《沈阳工程学院学报(自然科学版)》 2024年第4期15-21,共7页
变桨距控制对机组的发电效率和稳定性具有重要影响。受风速随机性等多种因素影响,在变桨距控制过程中容易产生发电机组振动,无法保证风力发电机组的运行稳定性。因此,研究基于遗传-粒子群算法的风力发电机组变桨距控制方法。以动力学方... 变桨距控制对机组的发电效率和稳定性具有重要影响。受风速随机性等多种因素影响,在变桨距控制过程中容易产生发电机组振动,无法保证风力发电机组的运行稳定性。因此,研究基于遗传-粒子群算法的风力发电机组变桨距控制方法。以动力学方程构建风力发电机组变桨距控制数学模型,描述机组风能转换效率与机组振动之间的关系;根据机组动态变化关系,提取变桨距控制的关键要素,基于遗传-粒子群算法设定变桨距控制目标;参照风力发电机组变桨距控制目标,设定对应目标函数,求解实现风力发电机组变桨距控制。实验结果表明:在稳定风况和突变风况下,所研究方法可以实现风力发电机组的变桨距控制,达到最佳的功率输出,且控制过程中未出现机组振动限值。 展开更多
关键词 遗传-粒子算法 风力发电机组 变桨距控制 稳定性
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基于混合粒子群算法的多目标柔性Job-Shop调度方法 被引量:18
6
作者 刘明周 张明伟 +2 位作者 蒋增强 葛茂根 张铭鑫 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期122-127,共6页
针对经典Job-Shop调度问题的局限性,提出了以时间、成本、质量三者综合为优化目标,具有柔性Job-Shop车间调度的优化模型。给出了优化目标的计算方法,并设计了混合粒子群算法,给出了使用此算法求解模型的具体实现过程。模型采用工序能力... 针对经典Job-Shop调度问题的局限性,提出了以时间、成本、质量三者综合为优化目标,具有柔性Job-Shop车间调度的优化模型。给出了优化目标的计算方法,并设计了混合粒子群算法,给出了使用此算法求解模型的具体实现过程。模型采用工序能力指数对质量目标进行量化,并采用综合评判线性加权模型解决柔性Job-Shop算法的权重选择问题,使决策者能够根据实际情况选择优化目标的偏好解。通过一个车间调度问题的实例验证了此调度模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性车间调度 多目标优化 混合粒子算法
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基于粒子群-遗传的混合优化算法 被引量:34
7
作者 於世为 魏一鸣 诸克军 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期1647-1652,共6页
提出了一种基于实数编码的粒子群优化和遗传算法的混合优化算法,该算法首先由粒子群优化进化一定代数后,将最优的M个粒子保留,去掉适应度较差的pop_size-M个粒子。然后以这最优的M个粒子的位置值为基础,选择复制得到pop_size-M个个体,... 提出了一种基于实数编码的粒子群优化和遗传算法的混合优化算法,该算法首先由粒子群优化进化一定代数后,将最优的M个粒子保留,去掉适应度较差的pop_size-M个粒子。然后以这最优的M个粒子的位置值为基础,选择复制得到pop_size-M个个体,并进行交叉、变异等遗传算法运算。最后将保留的M个粒子位置值与遗传算法进化得到新的pop_size-M个体合并形成新的粒子种群,进行下一代进化运算。该算法在进化过程中能进行多次信息交换,使两种算法互补性得到更充分的发挥。通过5个函数优化实例与其他多种算法的对比研究,表明该算法收敛性能好,运算速度快,优化能力强。此外,还研究了最优粒子保留规模M以及粒子群优化进化较少代数规模对算法性能的影响。 展开更多
关键词 粒子优化 遗传算法 混合优化 性能分析
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基于粒子群-遗传混合算法的函数优化研究 被引量:13
8
作者 刘文英 张自鲁 +1 位作者 路慎强 张晓燕 《计算机技术与发展》 2019年第10期170-174,共5页
基于传统粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA),提出了一种混合算法(hybrid particle swarm optimization and genetic algorithm,h-PSO-GA)。该算法借鉴小生境的思想,将种群划分为不同的子种群,并设计一种个体评价策略,防止非最优个体被... 基于传统粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA),提出了一种混合算法(hybrid particle swarm optimization and genetic algorithm,h-PSO-GA)。该算法借鉴小生境的思想,将种群划分为不同的子种群,并设计一种个体评价策略,防止非最优个体被过早淘汰,增加非最优个体被选择的几率,保持种群的多样性;引入相似度概念,依据不同个体进行不同交叉操作,产生更优的个体;将遗传算法中的变异操作引入粒子群算法的个体更新中,使算法的速度更新方式兼具本身的速度算子和遗传算法的变异操作,使该混合算法兼具遗传算法的全局搜索能力和粒子群算法的局部搜索优势。将其应用到函数优化中,通过对5个测试函数进行实验验证,结果表明,该混合算法较之传统的遗传算法与粒子群算法具有较快的收敛性和全局最优性。 展开更多
关键词 粒子算法 遗传算法 混合算法 小生境 函数优化
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基于粒子群-细菌觅食混合优化算法的汽车碳纤维复合材料地板铺层设计
9
作者 杨海洋 丁娟 +2 位作者 蔡珂芳 王军年 胡爱成 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期53-62,共10页
为提高白车身地板复合材料铺层优化设计的精度、效率及结构轻量化水平,提出了一种碳纤维复合材料地板铺层优化设计方法。首先建立了白车身有限元模型并验证了其有效性,然后通过力学性能测试获取了碳纤维复合材料的参数,并进行了地板铺... 为提高白车身地板复合材料铺层优化设计的精度、效率及结构轻量化水平,提出了一种碳纤维复合材料地板铺层优化设计方法。首先建立了白车身有限元模型并验证了其有效性,然后通过力学性能测试获取了碳纤维复合材料的参数,并进行了地板铺层的概念设计和建模。接着,采用连续变量优化设计方法确定了地板的铺层厚度、铺块形状和铺层层数,并使用离散化圆整策略获得了各铺向角的离散铺层层数。优化结果表明,所提出的粒子群-细菌觅食混合优化(PSO-BFO)算法对地板质量、静态弯曲刚度和白车身轻量化系数的改善率分别为34.4%、6.0%和5.3%。 展开更多
关键词 复合材料地板 铺层设计方法 粒子-细菌觅食混合优化方法 多目标优化
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船舶避碰的粒子群-遗传(PSO-GA)的混合优化算法研究 被引量:14
10
作者 周凤杰 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期909-916,共8页
随着海运航线的愈加繁忙,船舶碰撞事故时有发生,为避免船舶发生碰撞,船舶避碰决策研究已成为目前研究的热点。本文在既往研究的基础上,综合考虑船舶避碰的经济性及安全性要求,基于粒子群算法、遗传算法与非线性编程理论,建立了船舶避碰... 随着海运航线的愈加繁忙,船舶碰撞事故时有发生,为避免船舶发生碰撞,船舶避碰决策研究已成为目前研究的热点。本文在既往研究的基础上,综合考虑船舶避碰的经济性及安全性要求,基于粒子群算法、遗传算法与非线性编程理论,建立了船舶避碰路径规划的优化模型,并通过具体案例进行仿真分析。仿真结果显示,粒子群遗传混合优化算法的收敛速度较快,船舶避碰的优化路径能够同时满足经济性及安全性要求,算法的有效性及运算效率均有了显著提高。 展开更多
关键词 船舶避碰 粒子算法 遗传算法 混合算法 路径优化
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基于多目标规划和混合遗传算法的上海临空可变车道集群控制优化研究 被引量:1
11
作者 陈希 邹婕 《中国市政工程》 2024年第1期125-130,160,161,共8页
针对上海临空早晚高峰时段区域交通问题,分别构建广顺北路、协和路、福泉路和金钟路单条道路优化模型及基于多目标规划和混合遗传算法的临空区域路网可变车道集群控制及信号配时优化模型。从通行效率和环境排放效益2个维度进行量化对比... 针对上海临空早晚高峰时段区域交通问题,分别构建广顺北路、协和路、福泉路和金钟路单条道路优化模型及基于多目标规划和混合遗传算法的临空区域路网可变车道集群控制及信号配时优化模型。从通行效率和环境排放效益2个维度进行量化对比。结果表明,可变车道集群控制及信号配时优化后早高峰改善比例大于晚高峰,路网通行效率及环境排放效益优化幅度分别达17.46%和20.53%。可变车道集群优化效果较单车道显著且稳定性高,更有利于路网通行效率的整体提升。研究结论可为城市可变车道集群的智能化管控提供理论支撑与借鉴。 展开更多
关键词 可变车道集控制 信号配时优化 多目标规划 混合遗传算法 通行效率 环境排放效益
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遗传粒子群混合算法在配电网络重构多目标优化中的应用 被引量:1
12
作者 牛东晓 顾曦华 《华北电力技术》 CAS 2007年第9期1-7,共7页
针对配电网络重构多为单一性能最优重构的问题,文章提出了使配电网线损、负荷均衡、供电电压质量最佳的多目标配网优化模型。结合GA中的进化思想和粒子群算法(PSO)中的群体智能技术,采用遗传粒子群混合算法寻优,通过随机权重方法来获得... 针对配电网络重构多为单一性能最优重构的问题,文章提出了使配电网线损、负荷均衡、供电电压质量最佳的多目标配网优化模型。结合GA中的进化思想和粒子群算法(PSO)中的群体智能技术,采用遗传粒子群混合算法寻优,通过随机权重方法来获得目标是Pareto前沿面的可搜索方向,体现出较GA和PSO更好的寻优性能。寻优过程中,部分个体以PSO方法迭代,其它个体进行GA中的选择、交叉和变异操作,整个群体信息共享,同时采用自适应参数机制和优胜劣汰的思想进化。在此基础上制定的配网优化方案能够在保证配网呈辐射状、满足馈线热容、电压降落要求和变压器容量等的前提下,最大限度地提高配电系统安全性和经济性。算例表明该算法在求解性能和效率两方面都有比较显著的优势。 展开更多
关键词 多目标优化 混合算法 配电网络 重构 粒子算法
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混合动力汽车多目标改进型粒子群算法优化研究
13
作者 邓涛 马宝鹏 谭孟骑 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第11期10-17,共8页
为提高混合动力汽车的经济性、动力性和平顺性,以一款并联式混合动力汽车为对象,以控制策略参数和动力系统参数为优化变量,以动力电池荷电平衡等为约束条件,构建多目标优化模型。在优化过程中,引入混沌算子和余弦策略对粒子群优化算法... 为提高混合动力汽车的经济性、动力性和平顺性,以一款并联式混合动力汽车为对象,以控制策略参数和动力系统参数为优化变量,以动力电池荷电平衡等为约束条件,构建多目标优化模型。在优化过程中,引入混沌算子和余弦策略对粒子群优化算法的速度公式、惯性权重和学习因子进行改进,提出改进型粒子群优化算法,并进行仿真优化。结果表明,在满足约束条件的前提下,优化后经济性、平顺性和动力性分别提高了15.88%、11.71%、3.51%。同时,发动机与电机工作点的效率分布得到明显改进。 展开更多
关键词 粒子算法 多目标优化 混合动力汽车 PARETO最优解
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基于多目标粒子群算法的柔性交直流混合配网变电站检修工时预测
14
作者 潘亮亮 《微型电脑应用》 2024年第6期189-192,共4页
当多个变电站同时需要检修的情况下,受到多种因素限制,难以获取到准确的工时预测结果。为了合理安排工作班组,减少检修时间,设计一种基于多目标粒子群算法的柔性交直流混合配网变电站检修工时预测方法。以检修工时作为目标函数,检修过... 当多个变电站同时需要检修的情况下,受到多种因素限制,难以获取到准确的工时预测结果。为了合理安排工作班组,减少检修时间,设计一种基于多目标粒子群算法的柔性交直流混合配网变电站检修工时预测方法。以检修工时作为目标函数,检修过程中的时间段、检修互斥量、检修班组资源等作为约束条件建立柔性交直流混合配网变电站检修工时预测模型,设计多目标粒子群算法的系数寻优流程,完成变电站检修工时的预测。算例分析结果表明,该方法应用下的预测值与实际值之间标准曲线相关系数更接近1,平均绝对偏差和平均绝对百分比误差更小,预测偏差更低。 展开更多
关键词 多目标粒子算法 柔性交直流混合配网 变电站检修 预测模型 参数寻优
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基于粒子-蚁群混合算法的截割头形状优化设计
15
作者 孙玲 贾凯 《有色设备》 2024年第2期46-51,共6页
针对EBH-150型横轴式掘进机截割头在截割过程中遇到的载荷波动问题,采用粒子-蚁群混合算法对现有抛物线形截割头进行优化设计。利用Matlab数值模拟软件,对截齿的排列参数进行多目标优化,以期减少载荷波动并提升掘进机的工作稳定性。优... 针对EBH-150型横轴式掘进机截割头在截割过程中遇到的载荷波动问题,采用粒子-蚁群混合算法对现有抛物线形截割头进行优化设计。利用Matlab数值模拟软件,对截齿的排列参数进行多目标优化,以期减少载荷波动并提升掘进机的工作稳定性。优化结果显示,截割头的截线间距经过调整后,从外向内逐渐减小,使得单个截齿受力更为均匀。横向载荷波动降低了约62%,其他方向的载荷波动也显著降低,均超过50%。这些改进有效提高了掘进机横摆进刀的稳定性,并有助于延长截割头的使用寿命。尽管优化后的截割头在某些方向上的载荷均值有所增加,但载荷峰值降低,避免了单个截齿的过载现象。总体而言,优化设计取得了理想的效果,但仍需通过实际应用进行验证。本研究为掘进机截割头的优化设计提供了一种有效的算法支持,对于提高掘进机的工作效率和安全性能具有重要意义。 展开更多
关键词 掘进机 截割头 粒子-优化 混合算法 MATLAB软件 数值模拟
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采用多目标粒子群-遗传算法的井筒钻孔机械臂臂长设计
16
作者 胡启国 苏文 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第2期150-156,共7页
为了解决井筒工程人工钻爆法施工突出问题,采用4自由度机械臂替代人工完成井底炮孔钻掘.首先,在无初始臂长参数下,通过算法获得一组结构参数小,在有限封闭作业空间内末端执行器可达位置范围大的臂长参数.然后,借助MDH(modified Denavit-... 为了解决井筒工程人工钻爆法施工突出问题,采用4自由度机械臂替代人工完成井底炮孔钻掘.首先,在无初始臂长参数下,通过算法获得一组结构参数小,在有限封闭作业空间内末端执行器可达位置范围大的臂长参数.然后,借助MDH(modified Denavit-Hartenberg)坐标运动学参数化正向建模,以末端位置包络线为约束逆向筛选,以臂长参数、可达度为目标,采用多目标粒子群-遗传算法(MOPSO-GA)进行参数寻优,得到若干组Pareto最优解集,并根据适应度选择最优参数结果.最后,对最优参数蒙特卡洛法和运动学进行仿真验证.结果表明:末端点云布于井底,包覆井筒钻孔工作区域,各臂运动学参数相对平稳,能够完成目标任务. 展开更多
关键词 机械臂 井筒工程 参数优化 多目标粒子-遗传算法(MOPSO-GA) 可达度
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基于遗传粒子群算法的停机位分配问题研究 被引量:1
17
作者 向征 储同 +1 位作者 周鼎凯 孙赫阳 《计算机仿真》 2024年第11期58-62,379,共6页
为保证机场停机位资源的合理分配和高效利用,通过分析停机位分配过程中的安全运行规则,考虑了以航空器机位大小匹配、同一机位和相邻机位安全时间间隔等约束条件,建立了最小化远机位数量和最小化近机位空闲时间的多目标优化模型。提出... 为保证机场停机位资源的合理分配和高效利用,通过分析停机位分配过程中的安全运行规则,考虑了以航空器机位大小匹配、同一机位和相邻机位安全时间间隔等约束条件,建立了最小化远机位数量和最小化近机位空闲时间的多目标优化模型。提出了一种将遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)优势相结合的遗传粒子群算法(GAPSO),同时改进了自适应度对粒子速度的更新限制,提供了一种新的停机位分配与优化思路。仿真结果表明,GAPSO算法在远机位分配数量和近机位的空闲时间方面表现更优,同时还展现出更快的收敛速度和更强的全局寻优能力,从而提高航空运输的效率,对机场管理和停机位资源分配具有实际意义。 展开更多
关键词 停机位分配 遗传粒子算法 机位匹配 混合算法
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基于遗传-粒子群混合算法的柔性作业车间多资源调度问题 被引量:9
18
作者 杨帆 方成刚 吴伟伟 《制造技术与机床》 北大核心 2020年第2期138-142,146,共6页
在传统柔性作业车间调度问题(FJSP)中加入运输和装配环节,提出一种柔性作业车间多资源调度问题(MRFJSP),以完工时间最短为目标建立了包含加工、运输和装配的柔性作业车间调度模型。为了提高传统遗传算法(GA)在车间调度问题中的寻优能力... 在传统柔性作业车间调度问题(FJSP)中加入运输和装配环节,提出一种柔性作业车间多资源调度问题(MRFJSP),以完工时间最短为目标建立了包含加工、运输和装配的柔性作业车间调度模型。为了提高传统遗传算法(GA)在车间调度问题中的寻优能力,将粒子群算法(PSO)的寻优过程进行改进并与遗传算法进行结合,提出一种带保优策略的遗传-粒子群混合算法,利用单层编码对模型进行求解。通过算例验证了模型的可行性,并将提出的混合算法与遗传算法和粒子群算法进行比较,证明了混合算法的优越性。 展开更多
关键词 柔性作业车间 多资源调度 遗传-粒子混合算法 单层编码
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利用遗传-粒子群优化混合算法求取剩余静校正量 被引量:3
19
作者 何超群 王彦春 张品 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期656-659,共4页
剩余静校正是一个具有多参数、多极值的全局优化问题,当大量未知参数存在时,常规的遗传算法(GA)几乎无法避免早熟现象,难以保证收敛于全局最优。结合粒子群优化算法(PSO)和遗传算法的优势,提出了一种新颖的粒子群优化-遗传混合算法。混... 剩余静校正是一个具有多参数、多极值的全局优化问题,当大量未知参数存在时,常规的遗传算法(GA)几乎无法避免早熟现象,难以保证收敛于全局最优。结合粒子群优化算法(PSO)和遗传算法的优势,提出了一种新颖的粒子群优化-遗传混合算法。混合算法利用了粒子群优化算法的速度和位置的更新规则,并引入遗传算法里的交叉变异思想。用混合算法和遗传算法分别对两个理论模型进行试处理,处理结果表明,混合算法比遗传算法具有更好的性能,是一种求取复杂地形条件下剩余静校正量的实用方法。 展开更多
关键词 剩余静校正 遗传算法 粒子算法 粒子优化-遗传混合算法
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基于混合粒子群算法的梯级水电站多目标优化调度 被引量:59
20
作者 周建中 李英海 +1 位作者 肖舸 张勇传 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期1212-1219,共8页
提出多目标混合粒子群算法以求解梯级水电站多目标联合优化调度模型。该算法采用混合蛙跳算法的分组-混合循化优化框架以增强算法的全局搜索能力;在族群内通过粒子群算法的飞行调整策略指导个体进化;同时,引入外部精英集,建立了基于自... 提出多目标混合粒子群算法以求解梯级水电站多目标联合优化调度模型。该算法采用混合蛙跳算法的分组-混合循化优化框架以增强算法的全局搜索能力;在族群内通过粒子群算法的飞行调整策略指导个体进化;同时,引入外部精英集,建立了基于自适应小生境的外部精英集维护策略,提高了算法的收敛性和非劣解集的多样性。最后将该算法应用于三峡梯级水电站多目标优化调度工程,计算结果表明,本文算法能够获得计算实时性强、分布均匀、收敛性好的调度方案集,并以此分析明确了调度目标间的耦合关系,可为梯级电站的多目标调度决策提供科学依据。 展开更多
关键词 梯级水电站 优化调度 多目标优化 混合蛙跳算法 粒子算法
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