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基于小生境离散粒子群算法的不规则排样优化策略
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作者 张宇 郭保苏 《机械设计与制造工程》 2024年第1期84-88,共5页
针对目前二维不规则排样算法中存在的问题,提出一种基于小生境离散粒子群算法的二维不规则排样算法。该算法模拟两个相对独立的粒子群,两个粒子群并行进化,并在每迭代一次后相互交流信息,具有很强的全局搜索能力。实验结果表明,该算法... 针对目前二维不规则排样算法中存在的问题,提出一种基于小生境离散粒子群算法的二维不规则排样算法。该算法模拟两个相对独立的粒子群,两个粒子群并行进化,并在每迭代一次后相互交流信息,具有很强的全局搜索能力。实验结果表明,该算法在求解二维不规则排样问题时可以大幅提高板材的材料利用率,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 二维不规则排样 下料 粒子群算法 小生境离散粒子群算法
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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
2
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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基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法
3
作者 朱永强 朱显浩 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期259-266,共8页
对波浪能发电集群的优化控制有助于波浪能的有效利用,为此文章提出了基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法。以直驱式发电装置为研究对象,探讨其构成发电集群短期尺度下稳定状态的数学模型,由简至繁依次考虑波浪动态压力、装置... 对波浪能发电集群的优化控制有助于波浪能的有效利用,为此文章提出了基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法。以直驱式发电装置为研究对象,探讨其构成发电集群短期尺度下稳定状态的数学模型,由简至繁依次考虑波浪动态压力、装置间辐射影响和遮挡效应,以便更准确地模拟一定密集度的波浪能发电装置部署下的实际效果。以集群功率最大化为优化目标,根据装置运动和海域能量约束,提出混合粒子群算法求解集群的最优参数,在传统算法基础上设定自适应惯性权重并加入交叉和变异操作,以应对复杂集群方程解空间的多峰性问题。算例结果验证了所述集群优化方法的有效性,求解质量良好;同时表明波浪能发电集群规模越大,装置之间的辐射影响越复杂,遮挡效应越明显。 展开更多
关键词 波浪能发电集 辐射影响 遮挡效应 优化 混合粒子群算法
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基于改进粒子群算法的木材板材下料方法
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作者 黄秀玲 陶泽 +2 位作者 尤华政 李宸 刘俊 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期125-131,共7页
木材板材在家具行业应用广泛,以绿色环保、节约能源为目的的木材板材优化下料已经成为研究的热点。木材板材下料优化问题属于二维矩形下料问题,是一种具有高度计算复杂性的问题。本研究主要针对单规格木材板材进行矩形零件下料问题,在... 木材板材在家具行业应用广泛,以绿色环保、节约能源为目的的木材板材优化下料已经成为研究的热点。木材板材下料优化问题属于二维矩形下料问题,是一种具有高度计算复杂性的问题。本研究主要针对单规格木材板材进行矩形零件下料问题,在木材板材长和宽都大于零件长和宽的情况下,通过建立二维下料的数学模型,采用标准粒子群算法、变邻域搜索算法、粒子群混合变邻域搜索算法分别进行求解,并以某企业的下料实例进行分析计算。首先,利用标准粒子群算法求解单规格板材下料问题;其次,利用变邻域搜索算法求解单规格板材下料问题。在获得局部最优解的基础上改变其邻域结构再进行局部搜索,找到另一个局部最优解,如此不断迭代,直到满足算法的终止条件,获得全局最优解;最后,利用粒子群变邻域搜索混合算法求解单规格板材下料问题。针对粒子群算法局部搜索能力较差、容易过早收敛的问题和具有较好包容性的特点,将变邻域搜索的思想融入粒子群算法中,使结果更加趋向全局最优。结果表明:粒子群变邻域搜索混合算法相比粒子群算法和变邻域算法效率都有显著提升,能显著提高该木材板材的利用率,增加企业经济效益。 展开更多
关键词 木材板材 二维矩形下料问题 粒子群算法 变邻域搜索算法 粒子混合变邻域搜索算法
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自适应免疫粒子群算法在光伏MPPT中的应用
5
作者 李练兵 王兰超 +2 位作者 朱乐 韩琪琪 杨少波 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第4期749-754,共6页
光伏阵列在局部遮阴条件下,其P-U特性曲线呈多峰特性,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法容易陷入局部最优,而无法追踪到最大功率点。粒子群(PSO)算法适用于复杂多极值的寻优问题,因而在多峰值MPPT中得到广泛应用。针对粒子群算法寻优过程... 光伏阵列在局部遮阴条件下,其P-U特性曲线呈多峰特性,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法容易陷入局部最优,而无法追踪到最大功率点。粒子群(PSO)算法适用于复杂多极值的寻优问题,因而在多峰值MPPT中得到广泛应用。针对粒子群算法寻优过程中易早熟收敛至局部最优、迭代后期收敛速度慢以及精度低等问题,提出了一种自适应免疫粒子群算法。该算法对惯性权重和学习因子进行自适应调整,并且与免疫算法相结合。仿真结果表明:该算法在静态局部遮阴以及动态局部遮阴条件下,均能追踪到最大功率点,并且收敛速度更快,精度更高,稳定性更好。 展开更多
关键词 光伏电池 局部遮阴 MPPT 自适应免疫粒子群算法
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基于改进粒子群算法的UWB雷达人体动作识别研究
6
作者 李新春 曾仕豪 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第2期268-276,共9页
针对雷达信号中的杂波干扰及样本数量对人体动作识别精度的限制,提出一种基于改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型的超宽带(ultra-wideband,UWB)雷达人体动作识别算法。利... 针对雷达信号中的杂波干扰及样本数量对人体动作识别精度的限制,提出一种基于改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型的超宽带(ultra-wideband,UWB)雷达人体动作识别算法。利用动态目标指示(moving target indication,MTI)与小波阈值滤波对接收到的UWB回波信号进行预处理,消除回波信号中的杂波和噪声对人体动作识别的影响;结合二维离散小波包分解(two dimensional discrete wavelet packet decomposition,2D-DWPD)与奇异值分解(singular value decomposition,SVD),对预处理后的雷达信号进行特征提取和降维;提出一种改进粒子群算法,优化SVM模型的相关参数进行识别和分类。实验结果表明,提出的算法准确率可达到96.25%,具有良好的识别性能。 展开更多
关键词 超宽带雷达 人体动作识别 小波阈值滤波 改进粒子群算法
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基于离散粒子群算法的管道保温结构优化研究
7
作者 富宇 范亚甜 卢羿州 《微型电脑应用》 2024年第2期6-9,共4页
针对目前管道保温结构优化算法不稳定、结果优化程度不高的问题,建立以经济效益为目标函数,以满足国家散热损失标准等条件为约束函数的离散型数学模型。以BPSO算法为基础改变其位置更新规则,防止种群进化失效;采用自适应权重增加粒子的... 针对目前管道保温结构优化算法不稳定、结果优化程度不高的问题,建立以经济效益为目标函数,以满足国家散热损失标准等条件为约束函数的离散型数学模型。以BPSO算法为基础改变其位置更新规则,防止种群进化失效;采用自适应权重增加粒子的全局和局部搜索能力;充分利用模拟退火算法的思想避免出现早熟现象。应用改进的算法分别对普通蒸汽管道和核电站的蒸汽管道进行系统仿真实验。结果表明,该算法能够在满足国家散热损失标准等条件下取得最优解,可以为管道保温结构提供合理的优化方案。 展开更多
关键词 组合优化问题 惯性权重 改进离散粒子群算法 模拟退火算法 约束问题
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基于混沌多目标粒子群算法的综合能源调度
8
作者 周孟然 汪飞 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2024年第2期1-8,共8页
目的针对当前综合能源系统中资源协同优化效率不足、微网运行经济性和环保性差的问题,提出了一种计及风电储能及不稳定因素的微网优化调度方法。方法该方法在微网负荷侧需求响应对新能源消纳影响的基础上,以消纳新能源和削峰填谷为目的... 目的针对当前综合能源系统中资源协同优化效率不足、微网运行经济性和环保性差的问题,提出了一种计及风电储能及不稳定因素的微网优化调度方法。方法该方法在微网负荷侧需求响应对新能源消纳影响的基础上,以消纳新能源和削峰填谷为目的,提出了优化负荷曲线的方案;然后,考虑微网调度侧风电出力的不稳定性以及微网内部设备的耦合,进行优化调度以降低微网运行成本、减少环境惩罚费用并提高风电消纳平稳性;最后,采用混沌多目标粒子群算法对优化问题进行求解,并在风电不稳定度占比0%、5%、10%和15%时进行了算例仿真分析。结果当风电不稳定度为10%和加入风电储能,系统运行成本和环境治理费用最少,比方案1和无风电储能少6919.4元,风电平稳量也提高38 kWh。在电热冷网中,负荷侧加入需求响应后,系统得到稳定运行和能源合理利用,可以很好地满足负荷侧用能需求。从算法对比中,混沌多目标粒子群算法加入自适应权重和变异率后,具有较强的全局搜索能力和更好的准确性。结论该方法通过合理设置风电不稳定度能够有效降低运行成本和环境惩罚费用,提高风电稳定性,其次,负荷侧的需求响应可以一定程度地削峰填谷和消纳新能源。 展开更多
关键词 综合能源系统 优化调度 混沌多目标粒子群算法 削峰填谷 消纳新能源
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粒子群算法压缩资源传递中重叠活动的工期
9
作者 沈健 王可欣 《价值工程》 2024年第3期89-91,共3页
文章用DSM-QFD结合的方式,将不同系统的影响因子联系起来,互相转化,得到需要的DSM矩阵,可以计算重叠活动的工期;分析重叠工程活动在重叠部分时间进行的资源的传递现象,计算重叠活动受到资源传递影响的工期,并通过粒子群算法优化,缩短活... 文章用DSM-QFD结合的方式,将不同系统的影响因子联系起来,互相转化,得到需要的DSM矩阵,可以计算重叠活动的工期;分析重叠工程活动在重叠部分时间进行的资源的传递现象,计算重叠活动受到资源传递影响的工期,并通过粒子群算法优化,缩短活动工期;通过算例验证本文模型缩短工期的有效性,为工程活动提供理论支撑。 展开更多
关键词 优化工期 重叠活动 粒子群算法 DSM矩阵 QFD矩阵
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基于种群熵偏移平均加权的改进量子粒子群算法
10
作者 周治伟 《现代信息科技》 2024年第2期60-64,共5页
量子粒子群算法具有更好的全局搜索能力,被视为对粒子群算法极为有效的改进,然而其运行过程中仍存在种群多样性衰减问题。为进一步提升量子粒子群算法的全局寻优能力,在基于加权平均最优位置的量子粒子群算法的基础上,提出了基于种群熵... 量子粒子群算法具有更好的全局搜索能力,被视为对粒子群算法极为有效的改进,然而其运行过程中仍存在种群多样性衰减问题。为进一步提升量子粒子群算法的全局寻优能力,在基于加权平均最优位置的量子粒子群算法的基础上,提出了基于种群熵偏移平均加权的改进量子粒子群算法,将种群熵与加权范围中心偏移值进行动态关联,有效增强了算法搜索空间的遍历性,避免了算法早熟收敛。应用常规测试函数,与传统粒子群算法、量子粒子群算法和加权量子粒子群算法进行了对比分析,证明了文章提出的改进算法的有效性。 展开更多
关键词 量子粒子群算法 加权量子粒子群算法 偏移平均加权 测试函数
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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:2
11
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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基于粒子群算法的数字控制伺服系统离线参数自寻优方法研究
12
作者 杨弘枨 刘山 +2 位作者 许文波 张博 李沛文 《导弹与航天运载技术(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第1期83-86,106,共5页
由于伺服阀小信号流量特性存在一定散布,电液伺服系统的控制参数需要进行匹配调试,提出了一种基于粒子群算法的电液伺服系统控制参数离线自寻优方法,目标特性由控制系统任务书和人工调试结果确定,参数寻优范围根据伺服系统稳定性分析结... 由于伺服阀小信号流量特性存在一定散布,电液伺服系统的控制参数需要进行匹配调试,提出了一种基于粒子群算法的电液伺服系统控制参数离线自寻优方法,目标特性由控制系统任务书和人工调试结果确定,参数寻优范围根据伺服系统稳定性分析结果和批产工艺数据包络确定,寻优计算时间约为100~240 s。与人工调试相比,可以大幅提高电液伺服系统控制参数的批产调试效率。 展开更多
关键词 自寻优方法 电液伺服系统 控制参数整定 粒子群算法
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基于粒子群算法确定热源参数的EH40/316L高功率激光焊接温度场模拟
13
作者 徐加俊 黄禹 +1 位作者 王璐 荣佑民 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期31-39,I0005,共10页
焊接瞬态温度场对焊接残余应力与变形模拟结果具有重要的影响,为提高EH40/316L高功率激光焊接的温度场模拟精度,开发了用于热源模型经验参数优化的智能计算方法.该方法利用MATLAB软件随机生成热源模型的经验参数,调用ANSYS软件执行焊接... 焊接瞬态温度场对焊接残余应力与变形模拟结果具有重要的影响,为提高EH40/316L高功率激光焊接的温度场模拟精度,开发了用于热源模型经验参数优化的智能计算方法.该方法利用MATLAB软件随机生成热源模型的经验参数,调用ANSYS软件执行焊接温度场模拟的APDL命令,并在计算完成后返回结果数据,然后通过借助粒子群算法的群体智能和进化智能的优点,根据预测结果生成新的热源经验参数,进行迭代计算,直至预测结果为最优结果;同时,为提高收敛速度,将有限元几何模型简化为原模型的1/5.基于该方法,开展了10个热源模型经验参数优化案例的计算,并根据优化结果分析了热源模型的参数敏感性.结果表明,该方法实现了温度场的准确预测,其中10个优化案例的平均计算时间为30.3 h,最大、最小和平均预测误差分别为2.84%,2.06%和2.16%;同时,由预测误差和热源经验参数的响应曲面可知,两者之间具有复杂的非线性关系,其数学函数为多谷函数. 展开更多
关键词 高功率激光焊接 异种钢 焊接温度场模拟 热源参数优化 粒子群算法
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基于模拟退火粒子群算法与小冲杆试验确定材料塑性性能的方法
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作者 单应强 钟继如 +1 位作者 王琼琦 关凯书 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期153-160,共8页
为了能够准确合理地从小冲杆试验曲线中获取材料的塑性参数,提出了一种基于模拟退火粒子群算法和有限元模拟获得材料断后伸长率及断面收缩率的方法。首先通过小冲杆试验获取X65、X70管线钢的载荷-位移曲线;其次利用模拟退火粒子群算法... 为了能够准确合理地从小冲杆试验曲线中获取材料的塑性参数,提出了一种基于模拟退火粒子群算法和有限元模拟获得材料断后伸长率及断面收缩率的方法。首先通过小冲杆试验获取X65、X70管线钢的载荷-位移曲线;其次利用模拟退火粒子群算法和有限元模拟相结合的方法,使得小冲杆模拟曲线逼近试验曲线,进而识别Johnson-Cook(J-C)本构模型参数;最后将识别的参数用于模拟单轴拉伸试验,从而获取材料断后伸长率和断面收缩率。该方法所获得的两种管线钢的断后伸长率、断面收缩率与单轴拉伸试验结果的最大相对误差分别为23.58%、3.70%。 展开更多
关键词 小冲杆试验 模拟退火粒子群算法 塑性性能 Johnson-Cook模型 有限元模拟
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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
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 量子粒子群算法 多参数优化
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免疫粒子群算法的测试数据生成
16
作者 焦重阳 周清雷 张文宁 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1435-1442,共8页
为有效改善粒子群算法进化后期收敛速度慢,克服易陷入局部极值的缺陷,提出一种自适应免疫粒子群算法并在面向路径的测试数据生成中得到应用。本文提出自适应的惯性权重的调整方法和学习因子的调节策略,加快算法的搜索速率;引入免疫算法... 为有效改善粒子群算法进化后期收敛速度慢,克服易陷入局部极值的缺陷,提出一种自适应免疫粒子群算法并在面向路径的测试数据生成中得到应用。本文提出自适应的惯性权重的调整方法和学习因子的调节策略,加快算法的搜索速率;引入免疫算法中的免疫算子,提出抗体的浓度调节机制,使得粒子群的多样性更加丰富,提升算法的寻优能力;通过免疫选择操作,避免算法的早熟收敛;以分支函数叠加法构造适应度函数。实验结果表明,该算法避免了粒子群算法早熟收敛现象的发生,有效地提高了测试数据自动生成的效率。 展开更多
关键词 粒子群算法 测试数据生成 惯性权重 学习因子 免疫算子 多样性 免疫选择
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基于改进粒子群算法的冗余机械臂逆运动学求解
17
作者 方波 高立新 黄练 《黑龙江科学》 2024年第6期34-38,共5页
为构造最小位姿误差及最优适应值的目标函数,对标准粒子群算法进行优化改进,以解决冗余机械臂逆运动学求解问题,从4个方面对标准粒子群算法进行改进,包括种群初始化、惯性权重参数调整、差分变异及局部深度搜索等,形成的改进粒子群算法(... 为构造最小位姿误差及最优适应值的目标函数,对标准粒子群算法进行优化改进,以解决冗余机械臂逆运动学求解问题,从4个方面对标准粒子群算法进行改进,包括种群初始化、惯性权重参数调整、差分变异及局部深度搜索等,形成的改进粒子群算法(IPSO2)具备粒子群进化及差分变异进化两种性质。使用IPSO2、IPSO1、PSOTD、PSOd及传统PSO进行冗余机械臂逆运动学求解,通过Matlab仿真实验可知,IPSO2算法相较于其他算法,其最优、最差及平均适应值、标准差、最优解成功率更加出色,模拟曲线收敛精度更佳,收敛速度更快。为了验证IPSO2算法的实用性及鲁棒性,将其用于PUMA型机器人的逆运动学求解,试验结果表明,最优适应值精度可维持在10-15数量级,说明IPSO2算法在冗余机械臂逆运动学求解中具有实用性,可为相关研究提供参考。 展开更多
关键词 位姿误差 局部深度搜索 改进粒子群算法 收敛精度
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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
18
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的地铁隧道维护策略优化
19
作者 顾亦宁 艾青 袁勇 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第1期38-42,共5页
[目的]维护策略是影响地铁隧道全寿命期服役性能和维护成本的关键因素,因此需研究更适宜的维护策略优化算法。[方法]建立了基于Gamma过程的隧道服役性能退化模型,并对检查计划和维修行为进行了参数化假设;针对维护策略优化数学模型中的... [目的]维护策略是影响地铁隧道全寿命期服役性能和维护成本的关键因素,因此需研究更适宜的维护策略优化算法。[方法]建立了基于Gamma过程的隧道服役性能退化模型,并对检查计划和维修行为进行了参数化假设;针对维护策略优化数学模型中的随机性问题,提出了一种改进粒子群算法,并与网格枚举法对比验证了该算法的有效性;分析了不同预防性维修阈值和初始检查时间间隔对维护成本的影响。[结果及结论]改进粒子群算法可提升地铁隧道维护策略优化的计算效率;与初始检查时间间隔相比,地铁隧道全寿命周期维护成本对预防性维修阈值更加敏感。 展开更多
关键词 地铁隧道 维护策略 粒子群算法 优化算法
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基于分工和模糊控制的粒子群算法
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作者 李金 张纪会 +1 位作者 高学柳 张保华 《复杂系统与复杂性科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期109-118,共10页
为解决粒子群算法在求解复杂优化问题时容易陷入局部最优、寻优精度低、后期收敛慢等问题,提出一种基于分工和模糊控制的粒子群算法,使用分工、参数自适应调整和融合距离因素的模拟退火三种策略对粒子群算法进行改进。将粒子分为侦察粒... 为解决粒子群算法在求解复杂优化问题时容易陷入局部最优、寻优精度低、后期收敛慢等问题,提出一种基于分工和模糊控制的粒子群算法,使用分工、参数自适应调整和融合距离因素的模拟退火三种策略对粒子群算法进行改进。将粒子分为侦察粒子和后卫粒子,侦察粒子负责进行探索,后卫粒子向个体最优解和全局最优解学习,保证种群多样性并加快搜索速度;使用Sigmoid函数调节惯性权重,模糊逻辑控制学习因子,以平衡算法的探索和开发能力;以模拟退火机制更新全局最优粒子,同时兼顾距离因素,增强算法跳出局部最优解的能力。采用25个标准测试函数进行仿真实验,仿真结果表明,改进算法在收敛精度、速度和稳定性上都有更好表现。 展开更多
关键词 体智能 粒子群算法 个体最优更新率 分工策略 模糊逻辑 模拟退火
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