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基于改进二进制粒子群算法优化DBN的轴承故障诊断 被引量：1
1
作者 陈剑 黄志 +2 位作者 徐庭亮 孙太华 李雪原 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期168-173,共6页
针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN... 针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN的轴承故障诊断方法。提出用加权惯性权重改进BPSO迭代过程中的固定权重,再用改进BPSO优化DBN的隐含层神经元个数和学习率。该方法先对信号进行LMD,提取出各PF分量的散布熵和时域指标,并构建特征矩阵,然后把特征矩阵输入改进BPSO-DBN模型中训练,实现滚动轴承故障诊断和分类。采用试验轴承数据做验证并与其他诊断方法对比,结果表明,基于LMD和BPSO-DBN的滚动轴承故障诊断方法具有较好的故障识别率。 展开更多
关键词 局部均值分解 二进制粒子群优化算法 深度置信网络 滚动轴承故障诊断
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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
2
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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改进粒子群优化算法在机械臂轨迹规划中的应用
3
作者 谢嘉 吴家桢 +1 位作者 李永国 梁锦涛 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第10期1681-1686,共6页
针对机械臂运动效率与稳定性问题,提出了一种基于改进粒子群算法的时间优化轨迹规划方法。该方法以3-5-3组合分段多项式插值算法为基础,以分段区间的时间为优化目标,通过带有动态学习因子与收缩因子的改进粒子群优化算法进行优化。本文... 针对机械臂运动效率与稳定性问题,提出了一种基于改进粒子群算法的时间优化轨迹规划方法。该方法以3-5-3组合分段多项式插值算法为基础,以分段区间的时间为优化目标,通过带有动态学习因子与收缩因子的改进粒子群优化算法进行优化。本文以实验室的空中作业机器人作业机械臂为模型,将本文方法与标准粒子群优化规划方法进行比较,仿真结果证明该方法收敛速度和精度都有明显改善,且算法未陷入局部收敛,最终优化结果有12.8%的提升。在该轨迹下机械臂的关节角度、速度、加速度曲线平滑无突变,机械臂运动平稳,方法具有可行性。 展开更多
关键词 机械臂 轨迹规划 粒子群优化算法
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基于人工免疫-改进粒子群优化算法的机械臂轨迹规划研究
4
作者 郭鑫 李立君 《机械传动》 北大核心 2024年第5期33-40,共8页
焊接机器人运动轨迹复杂、控制精度要求高。提出了一种满足多目标约束的轨迹规划方法。针对机器人轨迹平滑性要求,以5次非均匀有理B样条(Non-Uniform Rational B-Splines,NURBS)曲线为基础,对笛卡儿空间路径点进行参数化表达;根据工业... 焊接机器人运动轨迹复杂、控制精度要求高。提出了一种满足多目标约束的轨迹规划方法。针对机器人轨迹平滑性要求,以5次非均匀有理B样条(Non-Uniform Rational B-Splines,NURBS)曲线为基础,对笛卡儿空间路径点进行参数化表达;根据工业机器人路径约束及工况需求,选取时间、能耗、跃度3个运动学指标作为目标优化函数,采用人工免疫双态粒子群进行轨迹优化;为了平衡粒子“探索”与“利用”,增加双模态模型,引入人工免疫系统,提升了粒子多样性与后期收敛能力;根据Pareto解集得到满足约束的焊接机器人各关节最优轨迹,通过Matlab仿真证明了方法的有效性;最后,针对空间相贯曲线焊缝进行了焊接试验。结果显示,规划的轨迹符合实际工程需求。 展开更多
关键词 焊接机器人 5次NURBS曲线 路径规划 免疫粒子群算法 多目标优化
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基于改进的粒子群优化算法的暖通空调制冷机房BIM自动优化布置方法
5
作者 梁若冰 梁浩然 马宏博 《暖通空调》 2024年第11期52-59,共8页
采用结合Revit API和MATLAB的编程模式,对Revit平台进行了有效的二次开发,从而实现了暖通空调制冷机房设备的自动化布置设计,不仅有效地实现了设备布置方案的自动生成,还支持了布置方案的预览与验证,显著提高了设计效率和准确性。该研... 采用结合Revit API和MATLAB的编程模式,对Revit平台进行了有效的二次开发,从而实现了暖通空调制冷机房设备的自动化布置设计,不仅有效地实现了设备布置方案的自动生成,还支持了布置方案的预览与验证,显著提高了设计效率和准确性。该研究的创新之处在于成功将粒子群优化算法与BIM技术相结合,为暖通空调系统的自动化设计提供了新的视角,并验证了BIM在暖通空调领域正向设计中的应用潜力。 展开更多
关键词 BIM正向设计 暖通空调 制冷机房 粒子群优化算法 自动化 二次开发
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基于改进粒子群算法的中深层地源热泵供暖系统运行优化
6
作者 张俊峰 徐继军 +2 位作者 徐建伟 信敏 张健 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期311-317,共7页
构建变工况运行且包含蓄热装置的中深层地源热泵供暖系统,基于改进粒子群算法,分别以运行费用、系统COP和地热能利用系数为目标函数对系统运行进行优化,并对优化结果进行比较和分析。结果表明:对应目标函数优化后的运行费用、系统COP和... 构建变工况运行且包含蓄热装置的中深层地源热泵供暖系统,基于改进粒子群算法,分别以运行费用、系统COP和地热能利用系数为目标函数对系统运行进行优化,并对优化结果进行比较和分析。结果表明:对应目标函数优化后的运行费用、系统COP和地热能利用系数分别为279.27元、6.4420和0.8527。以系统COP为目标函数的优化效果与运行费用相反,而与地热能利用系数相近。 展开更多
关键词 地源热泵 粒子群算法 地热能 地埋管 改进优化
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基于改进粒子群算法优化的染色木材颜色检测算法研究
7
作者 管雪梅 吴言 杨渠三 《林产工业》 北大核心 2024年第1期1-7,共7页
为提高染色木材颜色的检测精度和速度,对樟子松木材单板进行染色,选取染色单板的光谱反射率作为输入,以极限学习机模型为基础构建预测模型,对染色单板的色度参数L^(*)、a^(*)、b^(*)进行预测,运用粒子群算法对ELM权值和阈值进行寻优,并... 为提高染色木材颜色的检测精度和速度,对樟子松木材单板进行染色,选取染色单板的光谱反射率作为输入,以极限学习机模型为基础构建预测模型,对染色单板的色度参数L^(*)、a^(*)、b^(*)进行预测,运用粒子群算法对ELM权值和阈值进行寻优,并引入非线性惯性权重和新的位置与速度更新策略改进粒子群算法,以消除其易陷入局部最优的缺点。此外,以L^(*)、a^(*)、b^(*)平均绝对误差为评价指标,与基础ELM模型及其他模型作对比,发现优化后的模型平均绝对误差为0.16,测色效果相较于基础ELM的0.68、麻雀算法优化的ELM的0.37等具有明显优势,这对于提高木材染色生产效率具有重要意义。 展开更多
关键词 粒子群算法 极限学习机 反射率 惯性权重 全局优化
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基于改进粒子群算法优化PID控制的主动悬架性能研究
8
作者 张昕 彭瑞祥 张宏远 《沈阳理工大学学报》 CAS 2024年第6期13-19,共7页
针对二自由度主动悬架比例-积分-微分(PID)控制器参数整定问题,引入粒子群算法,借助粒子群算法的全局搜索能力解决PID控制器参数整定问题,考虑到传统粒子群算法收敛速度较慢,设计了一种改进粒子群算法,根据悬架性能评价指标建立目标函数... 针对二自由度主动悬架比例-积分-微分(PID)控制器参数整定问题,引入粒子群算法,借助粒子群算法的全局搜索能力解决PID控制器参数整定问题,考虑到传统粒子群算法收敛速度较慢,设计了一种改进粒子群算法,根据悬架性能评价指标建立目标函数,分别模拟了随机路面激励输入和减速带式梯形冲击路面激励输入,并验证了基于改进粒子群算法优化的PID控制器的有效性。仿真结果表明:改进粒子群算法后目标函数的收敛速度明显提高;基于改进粒子群算法优化PID控制的主动悬架在不同激励输入条件下均具有较好的行驶平顺性;验证了改进粒子群算法的有效性并解决了PID控制器参数整定问题。 展开更多
关键词 主动悬架 粒子群优化算法 PID 平顺性 仿真
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基于改进粒子群算法的定日镜场优化设计模型
9
作者 余国锋 徐辉 《保定学院学报》 2024年第3期101-108,共8页
定日镜场是塔式光热电站的重要子系统.定日镜的优化布置问题是塔式光热电站建设需要解决的关键问题.以塔式光热电站的定日镜场为研究对象,建立阴影遮挡效率模型、余弦效率模型、截断效率模型以及大气透射率模型,得出定日镜场的光学效率... 定日镜场是塔式光热电站的重要子系统.定日镜的优化布置问题是塔式光热电站建设需要解决的关键问题.以塔式光热电站的定日镜场为研究对象,建立阴影遮挡效率模型、余弦效率模型、截断效率模型以及大气透射率模型,得出定日镜场的光学效率.以镜场年平均输出热功率作为目标函数,建立非线性规划模型,用基于同心圆的粒子群算法进行圆形定日镜场的参数设计及优化求解.通过迭代寻优,找到年平均输出热功率最大时即可找到粒子的特征因子的最优解. 展开更多
关键词 定日镜场 塔式光热发电 热功率 改进粒子群算法
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基于改进量子粒子群算法的新能源汽车换电站优化布局
10
作者 韩顺杰 于渲铎 +1 位作者 李东奇 董吉哲 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第27期11720-11725,共6页
为了针对在新能源换电汽车发展普及过程中的换电站建设相关问题,通过建立以换电站运营目标年限年均综合费用最小为目标,综合考虑土地价格、建站成本、运营成本、维护成本、道路流量、服务能力等因素的优化目标数学模型,以换电能力、换... 为了针对在新能源换电汽车发展普及过程中的换电站建设相关问题,通过建立以换电站运营目标年限年均综合费用最小为目标,综合考虑土地价格、建站成本、运营成本、维护成本、道路流量、服务能力等因素的优化目标数学模型,以换电能力、换电距离为约束条件。同时利用改进的量子粒子群算法对模型求解,算法引入自适应调整的惯性权重,提高粒子的整体搜索能力,利用Logistic混沌映射初始化种群信息,提升种群的遍历性,通过Levy飞行策略与Cauchy变异策略,提升种群的多样性并扩大算法在迭代过程中的搜索空间,进一步提升算法的全局搜索能力并快速跳出局部最优区域。利用该算法对长春市宽城区进行实际规划,将该区域相关数据引入建立的数学模型,确定了该区域内建设四座换电站时符合预期建设目标,同时确定各电站建设位置及容量,证明研究结果的可行性与实用性。 展开更多
关键词 新能源汽车 改进量子粒子群算法 换电站 选址定容
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基于改进粒子群算法的标签天线结构参数多目标优化设计
11
作者 洪涛 李梦迪 +1 位作者 王翠 黄炎光 《微波学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期57-62,共6页
为了解决天线设计人员应用电磁仿真软件优化天线结构时存在的优化方向不明确和优化速度慢的问题,文中以干式水表的嵌入式射频识别标签天线设计为例,提出了基于改进粒子群算法的标签天线结构参数多目标寻优方法。首先,根据干式水表产品... 为了解决天线设计人员应用电磁仿真软件优化天线结构时存在的优化方向不明确和优化速度慢的问题,文中以干式水表的嵌入式射频识别标签天线设计为例,提出了基于改进粒子群算法的标签天线结构参数多目标寻优方法。首先,根据干式水表产品追溯需求,提出了中心频点尽可能接近理想中心频点、回波损耗尽可能低、带宽尽可能宽、面积尽可能小的四个目标函数。其次,为避免粒子群算法陷入局部最优,采用多维均匀拉丁超立方初始化、Logistic混沌映射非线性变化惯性权重、网格划分变化学习因子、高斯扰动策略等方法对算法进行改进,并应用于标签天线结构参数多目标优化中。最后,进行了实例验证。验证结果表明:利用改进后的粒子群算法得到的标签天线结构参数优化结果可更大程度满足优化目标需求,优化耗时仅为电磁仿真软件的40.1%。 展开更多
关键词 射频识别 标签天线结构参数 改进粒子群算法 多目标寻优
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基于改进粒子群算法的主动配电网无功优化
12
作者 高金兰 刁楠 +2 位作者 侯学才 孙永明 薛晓东 《自动化技术与应用》 2024年第11期19-23,共5页
随着分布式电源在配电网中的广泛应用,部分地区电压越限、有功网损增加的现象时有发生。但传统算法求解无功优化无法适应当代配电网的要求。因此,提出一种改进的粒子群算法应用于主动配电网无功优化。首先,建立有功损耗、电压偏移和、... 随着分布式电源在配电网中的广泛应用,部分地区电压越限、有功网损增加的现象时有发生。但传统算法求解无功优化无法适应当代配电网的要求。因此,提出一种改进的粒子群算法应用于主动配电网无功优化。首先,建立有功损耗、电压偏移和、节点最低电压值的多目标函数,通过线性加权求和的方法将多目标函数转换为单目标。然后,提出一种基于种群集中度概念的惯性权重调整,并在算法的学习因子中引入正弦和余弦控制因子,利用改进后的算法进行主动配电网无功优化。最后,在改进的IEEE33节点上进行仿真,验证所提出算法的可行性、有效性。 展开更多
关键词 改进的粒子群算法 无功优化 主动配电网 多目标 线性加权求和法
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基于改进粒子群算法的卫星星座优化设计
13
作者 侯艳丽 李晓楠 《电子信息对抗技术》 2024年第3期42-48,共7页
面向区域覆盖的卫星星座设计是一个多约束的优化问题,提出一种基于改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的中轨(Medium Earth Orbit,MEO)卫星星座优化设计方法。以最大化卫星星座对中国区域的平均覆盖率为目标,基于3+4P星... 面向区域覆盖的卫星星座设计是一个多约束的优化问题,提出一种基于改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的中轨(Medium Earth Orbit,MEO)卫星星座优化设计方法。以最大化卫星星座对中国区域的平均覆盖率为目标,基于3+4P星座构型进行卫星星座优化设计,并采用改进PSO算法对卫星的轨道参数进行优化。通过仿真软件和卫星仿真工具包(Satellite Tool Kit,STK)互联进行算法验证,并将改进PSO算法、标准PSO算法和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的优化结果进行对比。仿真结果表明,改进PSO算法优化后的卫星星座对中国区域的覆盖率均值为95.34%,分别比标准PSO算法和GA算法高0.68%和9.55%,同时具有更高的平均覆盖重数和总覆盖时长。因此,基于改进PSO算法的卫星星座优化设计方法可以实现较好的覆盖性能。 展开更多
关键词 卫星星座优化设计 平均覆盖率 轨道参数 粒子群算法 遗传算法
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融合特征权重与改进粒子群优化的特征选择算法 被引量：2
14
作者 刘振超 苑迎春 +1 位作者 王克俭 何晨 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期282-291,共10页
随着教育信息化的发展,教育数据呈现特征数量高、冗余度高等特点,这使目前的分类算法在教育数据上分类准确率不理想。提出一种将特征权重算法与改进粒子群优化算法融合的混合式特征选择算法(RF-ATPSO)。该算法首先使用RELIEF-F算法计算... 随着教育信息化的发展,教育数据呈现特征数量高、冗余度高等特点,这使目前的分类算法在教育数据上分类准确率不理想。提出一种将特征权重算法与改进粒子群优化算法融合的混合式特征选择算法(RF-ATPSO)。该算法首先使用RELIEF-F算法计算各个特征的权重,筛除冗余特征,然后在筛选后的特征集合中利用改进粒子群算法搜索最优特征子集。实验结果表明,在6个UCI公共数据集上,经RF-ATPSO算法进行特征选择后,平均准确率提升了10.04%,且平均特征子集规模最小、收敛速度最快;在学生学业成绩画像特征数据集上,该算法以较小的特征子集规模达到较高的分类准确率,平均准确率为94.77%,明显优于其它特征选择算法,实验充分证明了该算法具有实际应用意义。 展开更多
关键词 特征选择 特征权重 改进粒子群优化 T-分布
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基于改进粒子群算法的综合能源系统多目标优化运行 被引量：5
15
作者 董敏 刘可真 +3 位作者 赵庆丽 陈镭丹 姚岳 赵雄 《电气传动》 2024年第2期41-48,81,共9页
“双碳”目标下,电力能源系统需要逐步向节能低碳的方向发展,综合能源系统(IES)是解决能源与环保问题的重要举措。目前对IES的研究主要集中在分布式能源、储能并网和多目标优化等方面,智能算法是处理优化问题的重要途径,但随着模型复杂... “双碳”目标下,电力能源系统需要逐步向节能低碳的方向发展,综合能源系统(IES)是解决能源与环保问题的重要举措。目前对IES的研究主要集中在分布式能源、储能并网和多目标优化等方面,智能算法是处理优化问题的重要途径,但随着模型复杂化,传统的智能算法存在收敛性差、容易陷入局部最优的问题。基于此围绕IES经济、环保与稳定运行目标,构建了考虑经济性、环保性及出力不平衡性3个指标的基于改进粒子群算法的IES多目标优化模型。首先,以3个指标最优为目标搭建了IES模型;其次,采用隶属度函数和层次分析法(AHP)进行归一化处理并确定权重系数;最后,引入粒子浓度评价算子改进粒子群算法,对所提模型进行求解,并分析系统在单一目标和多目标情况下的运行结果,验证了模型和算法的有效性。改进算法显著提高了收敛速度,有效避免了粒子陷入局部最优。 展开更多
关键词 综合能源系统 经济调度 节能环保 粒子浓度 改进粒子群算法
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基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数整定 被引量：1
16
作者 蒋凌云 魏庆来 +3 位作者 张峰华 王博宇 张俊康 韦欣彤 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期470-477,共8页
针对标准粒子群优化算法优化PID控制器参数存在的早熟以及陷入局部最优等问题,引入粒子二阶振荡环节、反向学习、自适应惯性权重,并结合设计的惯性权重动态调整策略、粒子越界随机反射墙,提出一种新型分阶段迭代的改进粒子群优化算法。... 针对标准粒子群优化算法优化PID控制器参数存在的早熟以及陷入局部最优等问题,引入粒子二阶振荡环节、反向学习、自适应惯性权重,并结合设计的惯性权重动态调整策略、粒子越界随机反射墙,提出一种新型分阶段迭代的改进粒子群优化算法。在6个标准测试函数上进行测试,其性能相比于一些已有的改进粒子群优化算法更加优秀。将这些算法用于自动电压调节器系统的PID控制器参数整定,仿真结果表明,所提出的改进粒子群优化算法整定的PID控制器的控制效果更好。 展开更多
关键词 群体智能优化 改进粒子群优化算法 PID参数整定 自动电压调节器系统
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泵站单机组优化调度组合改进粒子群算法
17
作者 代金汕 葛恒军 +1 位作者 阚永庚 仇锦先 《南水北调与水利科技（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期978-986,1040,共10页
开展泵站节能降耗优化模型算法研究、实现泵站经济运行具有重要的现实意义。动态规划法在泵站优化调度模型求解中较为常用,针对动态规划法决策变量离散处理对精度的影响,引入决策变量在可行域内随机生成并不断更新的粒子群算法,并提出“... 开展泵站节能降耗优化模型算法研究、实现泵站经济运行具有重要的现实意义。动态规划法在泵站优化调度模型求解中较为常用,针对动态规划法决策变量离散处理对精度的影响,引入决策变量在可行域内随机生成并不断更新的粒子群算法,并提出“Sobol序列优化初始种群+实时调整惯性权重+正余弦替代学习因子”多策略融合的改进方法,通过4种基准函数性能测试,验证了改进粒子群算法在搜索能力和计算精度上有显著提升。在此基础上,将改进粒子群算法应用于某大型调水泵站以耗电费用最小为目标的单机组变速优化模型求解中,得到不同时段的最优决策方案及相应的目标最优值,并与动态规划法计算结果进行对比,2种方法最优决策过程基本一致,最优目标值精度相当。结果表明:粒子群算法组合改进策略是可行的,计算结果是可靠的,可以作为泵站优化调度模型求解的一种有效方法。 展开更多
关键词 粒子群算法 组合改进策略 单机组 变速优化 动态规划
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基于改进混合粒子群优化算法的多无人机协同围捕方法研究
18
作者 许诺 朱黔 +3 位作者 谢晓阳 喻涛 刘佳 刘思帆 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第9期1-5,共5页
针对多无人机协同围捕问题,在无人机运动学约束基础上,考虑各无人机应同时到达围捕位置,提出了多机协同围捕任务规划两层求解架构。在任务协调层通过改进混合粒子群优化方法,以各无人机同时到达指定围捕位置的最小时间为目标,优化调度... 针对多无人机协同围捕问题,在无人机运动学约束基础上,考虑各无人机应同时到达围捕位置,提出了多机协同围捕任务规划两层求解架构。在任务协调层通过改进混合粒子群优化方法,以各无人机同时到达指定围捕位置的最小时间为目标,优化调度给出多目标围捕方案;在航路规划层考虑无人机初始状态及运动学约束,通过Dubins曲线调整实现各无人机同时到达围捕位置。仿真结果表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 多无人机 协同围捕 改进混合粒子群优化
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基于蜣螂优化的改进粒子群算法
19
作者 易云飞 王志勇 施运应 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2024年第3期533-542,共10页
针对标准粒子群算法存在的局部最优、早熟和慢收敛等问题,提出了一种新的粒子群更新方法。改进了算法惯性权重,引入一种新的更新方式;借鉴蜣螂优化算法中蜣螂滚球、繁殖、觅食和偷窃行为,将基本粒子群的操作划分为寻优、变异、波动和跳... 针对标准粒子群算法存在的局部最优、早熟和慢收敛等问题,提出了一种新的粒子群更新方法。改进了算法惯性权重,引入一种新的更新方式;借鉴蜣螂优化算法中蜣螂滚球、繁殖、觅食和偷窃行为,将基本粒子群的操作划分为寻优、变异、波动和跳跃,从而提高了算法的全局寻优能力和收敛速度,并避免了早熟问题。通过与其他9种智能算法进行实验对比表明,在10个基准测试函数中,基于蜣螂优化的改进粒子群算法在寻优能力和收敛速度方面表现出色,证实了该算法的优越性。 展开更多
关键词 蜣螂优化 改进粒子群算法 操作划分 优越性
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计及改进粒子群算法优化BP神经网络的沼气产量软测量预测模型
20
作者 于雪彬 贾宇琛 +2 位作者 高立艾 周加栋 霍利民 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期643-650,共8页
为准确预测大中型沼气工程的日产气量,提出一种利用基于PSO-BP模型的软测量方法。首先,依托软测量技术选取参数;其次,以进料量、发酵温度、液位、罐内液压等参数作为输入量,沼气日产量为输出量进行模型建立。在此基础上,使用线性降低权... 为准确预测大中型沼气工程的日产气量,提出一种利用基于PSO-BP模型的软测量方法。首先,依托软测量技术选取参数;其次,以进料量、发酵温度、液位、罐内液压等参数作为输入量,沼气日产量为输出量进行模型建立。在此基础上,使用线性降低权重系数法和引入变异算子对粒子群算法进行改进,并对BP神经网络进行初始化来提高模型性能。通过实验比较改进PSO-BP模型、传统BP神经网络以及遗传算法优化的BP神经网络在预测沼气日产量方面的性能,采用改进的PSO-BP模型进行预测时,均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)和平均绝对误差(MAE)分别为1.38440、0.84011和1.00910,证明改进PSO-BP模型结合软测量技术对进行复杂非线性牛粪高温厌氧发酵过程预测的可行性,同时可保证预测结果的精准性。 展开更多
关键词 生物质能 沼气 粒子群优化算法 BP神经网络 软测量技术
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