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位置加权的改进粒子群算法

计算机工程与应用 2011年第5期47卷 4-6,16页

作者：朱童李小凡鲁明文中国科学院地球深部重点实验室地质与地球物理研究所北京100029 中国科学院研究生院北京100049

针对基本粒子群算法具有后期收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺陷,通过考虑粒子的位置之间的加权作用,对基本粒子群算法进行了改进,提出了一种位置加权的粒子群算法以减小搜索过程中的盲目性。测试函数结果表明,算法的收敛性以及收敛速... 详细信息

针对基本粒子群算法具有后期收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺陷,通过考虑粒子的位置之间的加权作用,对基本粒子群算法进行了改进,提出了一种位置加权的粒子群算法以减小搜索过程中的盲目性。测试函数结果表明,算法的收敛性以及收敛速度与粒子群算法位置加权因子有很大关系,通过选择合适的加权因子能有效提高算法的计算效率,算法适用于地球物理优化领域的波动方程反问题。

关键词：基本粒子群算法位置加权加权因子

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多目标拆卸线平衡问题的改进粒子群算法研究

多目标拆卸线平衡问题的改进粒子群算法研究

作者：方群西南交通大学

学位级别：硕士

近年来,随着废旧机械、电子产品等固体废弃物对环境造成的污染和资源浪费等问题异常严峻。国家“十二五”规划也将环境保护列入发展中的重要课题,废旧产品拆卸产业化的格局不断形成和扩大。拆卸线平衡问题的研究对于经济的可持续发展和... 详细信息

近年来,随着废旧机械、电子产品等固体废弃物对环境造成的污染和资源浪费等问题异常严峻。国家“十二五”规划也将环境保护列入发展中的重要课题,废旧产品拆卸产业化的格局不断形成和扩大。拆卸线平衡问题的研究对于经济的可持续发展和环境保护都有重要意义。根据实际的拆卸线问题,介绍了拆卸线平衡问题数学模型,在零件优先关系约束和拆卸线节拍时间的限制下对拆卸线平衡问题进行多目标优化的建模。论文研究主要基于完全拆卸问题,提出研究优化目标为：最小化工作站数、平衡各个工作站的空闲时间、优先考虑拆卸需求高的零件、最小拆卸方向的改变次数、优先拆卸危害程度高的零件这几个目标。 1.在基于前面的学者利用基本粒子群算法研究拆卸线平衡问题的基础上,提出多种改进粒子群算法,旨在提高基本粒子群算法在解决离散的拆卸线平衡问题的求解能力。这些算法的改进措施主要体现在：基于连续型粒子群算法的改进和基于离散粒子群算法的改进。基于连续型的粒子群算法主要体现在对种群邻居粒子的动态构建的DNMPSO,种群粒子的全局学习对象为距离自身拓扑距离最近的粒子;基于离散粒子群算法的改进主要体现在混合引入遗传算法中的交叉和变异操作,将粒子群算法的“全局学习”和“个体学习”广义为与相应的粒子路径进行交叉和变异操作;根据粒子种群聚集程度进行调整的种群进化策略,动态地循序地对粒子种群进行进化和基于种群社会化的多种群粒子群算法,以增强种群的多样性。 2.在解决多目标优化问题时提出基于工程实际偏好的赋权法和Pareto算法。其中Pareto算法包括两种：基于小生境技术和基于表现型共享技术。两种Pareto算法中引入了外部档案和非劣解集的概念,通过种群中解集的被支配程度筛选每次迭代产生的多目标可行解。根据实际的拆卸线平衡问题进行粒子群算法的改进措施,从连续型和离散型两个方向的改进,提高了粒子群算法在拆卸线平衡问题中的搜索性能;对于多目标优化问题研究,通过赋权重值和Pareto算法两个不同的方向对多个目标进行处理,能够有效地解决多目标拆卸线的优化问题。本文受国家自然科学基金项目（51205328）的支持。

关键词：拆卸线平衡问题多目标改进粒子群算法基本粒子群算法 Pareto

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内燃机径向滑动轴承的进化设计法

农业机械学报 2005年第6期36卷 94-97页

作者：常晓萍李智卢兰光武汉工业学院清华大学

采用Matlab语言,分别运用改进型粒子群算法和基本粒子群算法,在最大限度满足液体动力润滑径向滑动轴承的承载量系数值和达到滑动轴承承载能力的条件下,对内燃机径向滑动轴承进行了优化设计。计算机仿真结果表明:采用改进型粒子群算法的... 详细信息

采用Matlab语言,分别运用改进型粒子群算法和基本粒子群算法,在最大限度满足液体动力润滑径向滑动轴承的承载量系数值和达到滑动轴承承载能力的条件下,对内燃机径向滑动轴承进行了优化设计。计算机仿真结果表明:采用改进型粒子群算法的轴承孔直径、轴颈直径、轴承宽度、承载量系数等优化参数效果最好,符合实际工艺要求,且滑动轴承承载能力最强。改进型粒子群算法优化结果明显优于基本粒子群算法的优化结果,表明改进型粒子群算法应用于内燃机问题的优化求解切实可行。

关键词：内燃机径向滑动轴承优化设计改进型粒子群算法基本粒子群算法

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大型泵站运行优化方法及其应用

排灌机械工程学报 2011年第2期29卷 127-132页

作者：冯晓莉仇宝云杨兴丽申剑裴蓓扬州大学能源与动力工程学院江苏扬州225127

为了掌握适于求解具有多变量的大型泵站运行优化问题的现代优化方法,阐述了遗传算法(GA)、基本粒子群算法(PSO)与模拟退火粒子群算法(SA-PSO)的基本原理,分析了算法的异同点,从理论上得出PSO算法较GA算法更简单、更高效.以南水北调东线... 详细信息

为了掌握适于求解具有多变量的大型泵站运行优化问题的现代优化方法,阐述了遗传算法(GA)、基本粒子群算法(PSO)与模拟退火粒子群算法(SA-PSO)的基本原理,分析了算法的异同点,从理论上得出PSO算法较GA算法更简单、更高效.以南水北调东线工程江都泵站系统为例,当泵装置扬程一定时,以各座泵站开机台数和水泵叶片角度为变量,运行费用最少为目标函数,并且满足总抽水流量、单机允许抽水流量以及开机台数等约束条件,建立运行方案优化数学模型,确定各座泵站开机台数、机组运行工况和日运行费用.分别采用遗传算法、基本粒子群算法和模拟退火粒子群算法求解,可行性规则处理约束条件,应用Matlab语言编制优化计算程序.结果表明:SA-PSO算法求解的泵站变角优化运行方案,较在设计角度运行的方案节省运行费用0.99%～4.22%,较GA,PSO算法最优解方案分别节省运行费用0.22%～2.80%和0.02%～0.40%;3种算法的运算时间分别为30,52,25 s.因此,SA-PSO算法较为适合于大型泵站运行优化问题的求解.

关键词：大型泵站运行方案优化方法遗传算法基本粒子群算法模拟退火粒子群算法

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基于模糊系统的金具温升预测方法

解放军理工大学学报（自然科学版） 2017年第1期18卷 97-102页

作者：王刚谭盛武林生军常林晶李俊辉平高集团有限公司河南平顶山467001

为了提高直流特高压阀厅连接金具的温升预测准确性,将基本粒子群算法与递推最小二乘算法结合,形成改进粒子群算法。利用试验得到训练数据与测试数据,通过训练数据调整模糊系统。训练算法分别为基本粒子群算法、递推最小二乘算法和改进... 详细信息

为了提高直流特高压阀厅连接金具的温升预测准确性,将基本粒子群算法与递推最小二乘算法结合,形成改进粒子群算法。利用试验得到训练数据与测试数据,通过训练数据调整模糊系统。训练算法分别为基本粒子群算法、递推最小二乘算法和改进粒子群算法,其中改进粒子群算法的收敛效果优于其他2种算法。通过训练数据与回归分析对阀厅连接金具的温升进行建模,用测试数据对各方法所得模型进行检验,发现由改进粒子群算法训练模糊系统所得模型的测试效果最好。测试结果表明,若能得到足量训练数据,用改进粒子群算法训练模糊系统的方法预测阀厅连接金具的温升是可行的。

关键词：模糊系统阀厅连接金具基本粒子群算法递推最小二乘算法改进粒子群算法

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混合粒子群算法在水库优化调度中的应用

东北水利水电 2007年第9期25卷 1-3页

作者：王志良贾建华华北水利水电学院河南郑州450011

水库优化调度是个非线性、强约束的组合优化问题,利用基本粒子群方法易于陷入局部优化;本文利用混合的粒子群算法,较好地克服了基本粒子群早熟和易于陷入局部最优的缺点,获得了更好的计算精度。实例结果表明,该方法有一定的有效性。

关键词：混合粒子群算法水库优化调度基本粒子群算法

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动态惯性权重粒子群算法研究与实现

信息化研究 2019年第5期45卷 37-40页

作者：李亮国家电网通辽市供电公司奈曼供电分公司

为提高基本粒子群优化算法(PSO)的收敛性能,并达到一定收敛率和精度,提出了动态惯性权重粒子群算法(DCWPSO),给出了改进算法在采用固定控制参数取值时,参数的最佳取值范围,并应用测试函数进行仿真研究。和以往文献中多种改进的PSO算法... 详细信息

为提高基本粒子群优化算法(PSO)的收敛性能,并达到一定收敛率和精度,提出了动态惯性权重粒子群算法(DCWPSO),给出了改进算法在采用固定控制参数取值时,参数的最佳取值范围,并应用测试函数进行仿真研究。和以往文献中多种改进的PSO算法进行比较,仿真分析表明:动态惯性权重粒子群算法(DCWPSO)加快了收敛速度,提高了解的精度,这种改进的粒子群优化算法在解决实际优化问题中很有潜力,并通过神经网络仿真研究,深入研究分析了原始算法PSO和DCWPSO算法在优化不同结构网络中控制的作用。

关键词：基本粒子群算法动态惯性权重粒子群算法仿真分析神经网络

基于自适应粒子群优化的WSN分簇路由协议研究

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计算机技术与发展 2014年第3期24卷 82-85页

作者：王东东崔宝同江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

为了克服基本粒子群算法(BPSO)的早熟问题,提出了一种自适应惯性权重、异变学习因子的粒子群算法(AWSPSO),通过在惯性权重以及学习因子中引入粒子的局部及全局极值,平衡了粒子群算法的搜索及收敛能力。同时,将该算法应用到无线传感器网... 详细信息

为了克服基本粒子群算法(BPSO)的早熟问题,提出了一种自适应惯性权重、异变学习因子的粒子群算法(AWSPSO),通过在惯性权重以及学习因子中引入粒子的局部及全局极值,平衡了粒子群算法的搜索及收敛能力。同时,将该算法应用到无线传感器网络(WSN)路由Leach协议的簇首选择问题中,利用AWSPSO算法对簇首的选择进行优化,以此均衡网络的能量消耗、延长网络生命周期。仿真结果表明,与基本Leach协议相比经过AWSPSO算法优化后的Leach协议在均匀分簇、均衡网络能量消耗以及延长网络生命周期等方面有显著改善。

关键词：无线传感器网络基本粒子群算法自适应权重变学习因子改进粒子群算法 Leach协议

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水下磁性目标探测系统研制

水下磁性目标探测系统研制

作者：张明杭州电子科技大学

学位级别：硕士

基于磁异信号的目标探测技术是近年来随着磁传感器的测量精度不断提高而新兴的一种目标磁探测技术。它以含有铁磁性材料的目标物质扰动地磁分布而产生地磁场分布异常的物理现象为基础,通过测量磁异信号的分布提取磁信号特征量来确定目... 详细信息

基于磁异信号的目标探测技术是近年来随着磁传感器的测量精度不断提高而新兴的一种目标磁探测技术。它以含有铁磁性材料的目标物质扰动地磁分布而产生地磁场分布异常的物理现象为基础,通过测量磁异信号的分布提取磁信号特征量来确定目标相关信息。水下磁性目标探测系统在水下反潜、水下考古、海洋探矿等方面有广泛的应用。本文开头介绍了课题的来源,接着从课题的研究背景、意义以及国内外的研究现状及发展趋势为出发点,详细阐述了本课题的研究内容和要达到的主要目标。地磁传感器作为水下磁性目标探测系统的主要组成部分,在本文中对磁传感器进行了分类并简单介绍了其工作原理,同时分析了搭载在水下机器人“潜龙二号”上的水下磁性目标探测系统输出的误差公式,并推演了校正方程。本文的主要工作有:系统硬件设计、嵌入式系统软件实现、人机交互界面设计和结构设计。硬件设计包括电源电路、传感器信号处理、模数转换电路、网络接口电路、微控制器和存储电路等;嵌入式系统软件包括微处理器资源初始化、系统实时时钟实现、地磁数据采集单元软件实现、数据存储单元软件实现和网络数据传输单元软件实现;人机交互界面包括实现调试模式和数据传输模式。水下磁性目标探测系统实验主要由三部分组成。其中,地磁台实验的主要目的是验证磁传感器数据的可靠性和电路的稳定性,以及测试钛合金舱体对磁传感器的影响;千岛湖湖试的主要目的是评测系统对磁异常的反应特征;南海试验主要是验证后期磁处理算法对水下机器人本征磁性校正的作用和可靠性。在实验数据处理阶段,论文介绍了两步估计法和基本粒子群算法的理论基础,并使用Matlab语言实现了这两种算法。然后分析南海实验数据,验证系统误差公式的正确性和两种算法对地磁校正的有效性。论文最后提出了研究中存在的问题,为进一步深入研究奠定了基础。

关键词： MAD 地磁校正两步估计法基本粒子群算法