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基于离散粒子群算法的频率选择表面优化设计研究

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物理学报 2014年第13期63卷 401-407页

作者：徐念喜高劲松冯晓国中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中国科学院光学系统先进制造技术重点实验室长春130033

为了解决大角度照射下的单侧介质加载的频率选择表面(frequency selective surfaces,FSS)通带高透过率和阻带高反射率要求之间的矛盾,本文采用离散粒子群算法(discrete particle swarm optimization,DPSO)优化设计FSS的周期间隔和图形... 详细信息

为了解决大角度照射下的单侧介质加载的频率选择表面(frequency selective surfaces,FSS)通带高透过率和阻带高反射率要求之间的矛盾,本文采用离散粒子群算法(discrete particle swarm optimization,DPSO)优化设计FSS的周期间隔和图形几何尺寸等多个参数,在通带高透过率和阻带高反射率要求之间寻求一个最优的折衷的设计目标.仿真与试验表明:在TE电波70?照射下,采用DPSO优化出的一个半波壁厚电介质加载的密集型Y环孔径结构,其通带透过率达到80%,阻带透过率低于30%,从而为大角度照射下的天线罩提供一种优良FSS设计结果,并为解决FSS通带高透过率和阻带高反射率要求之间的矛盾提供理论指导.

关键词：天线罩频率选择表面离散粒子群算法

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基于改进离散粒子群算法的传感器优化配置

电子学报 2015年第12期43卷 2408-2413页

作者：马羚李海军王成刚李国峰海军航空工程学院兵器科学与技术系海军航空工程学院基础实验部中国人民解放军92154部队导弹技术队

传感器优化配置是实现航空设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统设计的基础和保证.本文首先对系统的故障-传感器相关性矩阵进行了改进,在此基础上根据系统测试性指标要求建立了考虑传感器故障率的约束优... 详细信息

传感器优化配置是实现航空设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统设计的基础和保证.本文首先对系统的故障-传感器相关性矩阵进行了改进,在此基础上根据系统测试性指标要求建立了考虑传感器故障率的约束优化模型,并采用一种改进的离散粒子群算法求解.算法根据传感器优化配置的特点设计了粒子个体适应度计算方法,惯性权重则基于群体早熟程度自适应调整.仿真实例验证了本文方法的有效性,优化结果满足系统各项测试性指标要求,可为航空设备PHM系统的传感器优化配置提供有效指导.

关键词：传感器优化配置测试性指标传感器故障率离散粒子群算法

离散粒子群算法求解带役龄维护的不相关并行机调度问题

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计算机集成制造系统 2023年

作者：高佳谭园园李冬张俊王艳红沈阳工业大学人工智能学院

传统不相关并行机调度通常忽略机器可靠度在加工过程中的损耗，导致机器因劣化过度而带来生产中断。针对该问题，本文以工件分配与机器役龄阈值为决策变量，构建将调度方案与维护策略进行协同优化的集成调度模型，并设计一种混合离散粒... 详细信息

传统不相关并行机调度通常忽略机器可靠度在加工过程中的损耗，导致机器因劣化过度而带来生产中断。针对该问题，本文以工件分配与机器役龄阈值为决策变量，构建将调度方案与维护策略进行协同优化的集成调度模型，并设计一种混合离散粒子群算法对模型进行求解。该算法基于二维编码方式对粒子的位置更新机制进行重新定义，并融入多邻域搜索策略平衡算法在离散解空间内的探索与开发能力，实现调度与维护二者在最大完工时间指标上的协同优化。大量仿真结果验证了所提算法在求解大规模不相关并行机调度问题方面具有较强的搜索优势。同时，所提的役龄维护策略相较于定周期维护而言更有助于提升生产效率，改善调度性能。

关键词：预防性维护不相关并行机役龄维护离散粒子群算法

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采用离散粒子群算法的网格任务安全级调度

西安交通大学学报 2010年第6期44卷 21-26页

作者：朱海王宇平权义宁王晓丽西安电子科技大学计算机学院西安710071

针对异构网格环境中任务调度问题对所面临的安全性研究不足,在考虑了保密性、完整性和真实性等安全性因素的情况下,构造了相应的安全效益函数;依据网格节点的历史行为特点,提出了节点的信誉度动态评估策略;基于行为特点提出了一种离散... 详细信息

针对异构网格环境中任务调度问题对所面临的安全性研究不足,在考虑了保密性、完整性和真实性等安全性因素的情况下,构造了相应的安全效益函数;依据网格节点的历史行为特点,提出了节点的信誉度动态评估策略;基于行为特点提出了一种离散粒子群算法,由此建立了任务安全级调度新模型.算法基于安全调度的离散空间特征给出了粒子的位置表示方法,从而克服了连续空间解决离散问题所造成的解空间冗余问题.采用分步计算和修改粒子位置的方式重新定义了粒子进化方程,避免了进化过程中速度之间的相互干扰问题.为了防止算法陷入局部最优,引入了均匀扰动速度.实验结果表明,与基于连续空间的粒子群算法和遗传算法相比,所提算法具有较快的收敛速度、较短的调度长度和较高的安全性能.

关键词：网格计算任务调度安全模型离散粒子群算法

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采用离散粒子群算法的复杂网络重叠社团检测

西安交通大学学报 2013年第1期47卷 107-113页

作者：陈国强王宇平西安电子科技大学计算机学院西安710071 河南大学计算机与信息工程学院河南开封475004

针对复杂网络重叠社团检测的问题,建立了衡量重叠社团划分优劣的评判函数,并基于该函数提出了一种采用混沌量子粒子群优化的复杂网络重叠社团检测算法。该算法采用量子编码,利用Logistic映射初始化粒子种群,并以粒子群速度改变方式更新... 详细信息

针对复杂网络重叠社团检测的问题,建立了衡量重叠社团划分优劣的评判函数,并基于该函数提出了一种采用混沌量子粒子群优化的复杂网络重叠社团检测算法。该算法采用量子编码,利用Logistic映射初始化粒子种群,并以粒子群速度改变方式更新转角的大小,以概率为1收敛。实验结果表明,所提算法具有较高的检测正确率,能更好地反映实际社团划分情况。

关键词：复杂网络社团检测重叠社团离散粒子群算法

基于动态搜索策略离散粒子群算法的稀疏阵列约束优化

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电子学报 2023年第4期51卷 783-791页

作者：曾浩蔡万翰任志刚陈毅乔重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044 西南电子技术研究所四川成都610036

针对目前稀疏阵列优化算法搜索策略单一和适用范围受限问题,对离散粒子群(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)算法进行改进,提出了一种基于多种融合的综合粒子学习策略的算法,用其设计具有多个约束条件的稀疏平面阵列.该方法... 详细信息

针对目前稀疏阵列优化算法搜索策略单一和适用范围受限问题,对离散粒子群(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)算法进行改进,提出了一种基于多种融合的综合粒子学习策略的算法,用其设计具有多个约束条件的稀疏平面阵列.该方法在粒子速度更新时使用基于小生境的分散解集合替换群体最优解,以形成高多样性种群.为了增强后期局部收敛性,在适时启动局部变异策略,利用变异概率自适应地调整粒子位置,并通过两个观测参数监控其运动状态.经典函数测试和平面稀疏阵列数值仿真结果证明了算法的有效性和鲁棒性.相同仿真条件下,相比于现有三种算法,该算法峰值旁瓣电平(Peak Side-Lobe Level,PSLL)分别降低了8.45%,6.77%和8.27%.

关键词：稀疏阵列离散粒子群算法搜索策略多样性模式搜索峰值旁瓣电平

基于离散粒子群算法的多飞行器在轨服务任务分配

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中国空间科学技术 2012年第2期32卷 68-76页

作者：张琪新孙富春许斌刘华平海军航空工程学院烟台264001 清华大学北京100084 智能技术与系统国家重点实验室北京100084

为解决多约束条件下飞行器在轨服务任务分配问题,以在轨卫星群为研究对象,提出了一种基于离散粒子群算法的多服务飞行器的目标分配方法,综合分析目标飞行器价值、服务飞行器消耗以及能量时间消耗等3项关键指标因素,建立了在轨服务任务... 详细信息

为解决多约束条件下飞行器在轨服务任务分配问题,以在轨卫星群为研究对象,提出了一种基于离散粒子群算法的多服务飞行器的目标分配方法,综合分析目标飞行器价值、服务飞行器消耗以及能量时间消耗等3项关键指标因素,建立了在轨服务任务分配问题的数学模型。通过构建粒子与实际问题间的对应关系,设计了新的离散粒子群位置和速度更新公式求解任务分配问题。仿真结果表明:离散粒子群算法具有收敛速度快,寻优能力强等优点,能够有效地解决多约束条件下的服务飞行器协同任务分配问题。

关键词：离散粒子群算法任务分配在轨服务飞行器

基于离散粒子群算法的2种新型水体提取方法的对比与验证

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地球信息科学学报 2021年第6期23卷 1106-1117页

作者：李志红李旺平王玉陈璐郁林周兆叶郝君明吴晓东李传华兰州理工大学土木工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省应急测绘工程研究中心兰州730050 中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈国家重点实验室青藏高原冰冻圈观测研究站兰州730000 西北师范大学地理与环境科学学院兰州730070

随着遥感技术在水体提取与监测方面的广泛应用,更多的研究者致力于提高遥感水体提取的精度。离散粒子群算法在遥感图像分类研究中获得了较高的精度和更稳健的分类效果,已经被应用到遥感水体提取领域,但其在水体提取中的适用性和精度还... 详细信息

随着遥感技术在水体提取与监测方面的广泛应用,更多的研究者致力于提高遥感水体提取的精度。离散粒子群算法在遥感图像分类研究中获得了较高的精度和更稳健的分类效果,已经被应用到遥感水体提取领域,但其在水体提取中的适用性和精度还有待对比与验证。本文采用最新提出的2种基于离散粒子群算法的水体提取方法,即光谱匹配耦合离散粒子群算法(SMDPSO)与最大熵耦合离散粒子群算法(MEDPSO),基于Landsat8OLI遥感影像,分别选择了有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物的4种环境复杂,常规方法提取精度较低的区域进行水体提取,并与2种常用的水体指数法(NDWI、MNDWI)进行了对比与验证。结果表明:(1)SMDPSO和MEDPSO方法在4个实验区都能快速地寻找出最佳的水体分布,具有一定的通用性;NDWI和MNDWI方法对有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物影响的区域表现出水体信息的错分现象,提取精度较低;(2)SMDPSO方法能够识别细小河流和离散水体,水体提取精度较高,但在有冰雪、云、山体阴影和建筑物的复杂环境下提取精度较低、误判率高;MEDPSO方法不仅可以识别细小水体,而且也解决了其他3种方法在提取过程中无法抑制背景信息干扰的问题,在4个实验区的总体精度均在97.8%以上,高于其他3种方法;(3)将离散粒子群算法引入到水体提取方法之中,可增强方法的区域整体性,也可提高其水体提取的精度和自动化程度;(4)运用最大熵模型等机器学习方法,可以结合光谱、形状和纹理等影像信息以及地形信息来进行水体识别,使得水体信息提取精度更高。本文的研究可为离散粒子群算法的推广以及遥感水体提取方法的选择提供参考。

关键词：水体提取离散粒子群算法光谱匹配最大熵 NDWI MNDWI Landsat8OLI 精度评定

基于改进离散粒子群算法的传感器布局优化设计

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电子学报 2013年第10期41卷 2104-2108页

作者：朱喜华李颖晖李宁曹华金空军工程大学航空航天工程学院空军柳州95275部队

传感器布局优化是复杂系统测试性设计的重要内容,属于典型的组合优化问题.通过改进系统的故障-传感器相关性矩阵,建立了考虑传感器故障检测能力的约束优化模型.利用混沌的遍历性初始化粒子群的参数,惯性权重则根据粒子群的早熟收敛程度... 详细信息

传感器布局优化是复杂系统测试性设计的重要内容,属于典型的组合优化问题.通过改进系统的故障-传感器相关性矩阵,建立了考虑传感器故障检测能力的约束优化模型.利用混沌的遍历性初始化粒子群的参数,惯性权重则根据粒子群的早熟收敛程度自适应调整,并对粒子的位置更新方式进行了重新定义,用改进后的离散粒子群算法求解建立的优化模型.仿真实例验证了本文方法的有效性,优化结果能满足系统的各项指标要求。

关键词：离散粒子群算法传感器布局优化故障检测能力早熟程度混沌