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基于微分进化算法的导弹起飞质量优化设计

北京理工大学学报 2011年第11期31卷 1270-1272,1277页

作者：梅跃松于剑桥周亮孟宏志张伟北京理工大学宇航学院北京100081 上海航天技术研究院上海200233 山西北方惠丰机电有限公司山西长治046012

为快速准确地计算导弹起飞质量,对优化算法进行了研究,提出了基于微分进化算法的导弹起飞质量设计方法.以单室双推力固体火箭发动机类型的导弹起飞质量作为算例进行了优化设计.确定了设计变量及约束条件,建立了导弹起飞质量优化模型.根... 详细信息

为快速准确地计算导弹起飞质量,对优化算法进行了研究,提出了基于微分进化算法的导弹起飞质量设计方法.以单室双推力固体火箭发动机类型的导弹起飞质量作为算例进行了优化设计.确定了设计变量及约束条件,建立了导弹起飞质量优化模型.根据优化模型选取微分进化算法中的种群规模、最大进化代数等参数,最终通过不断迭代获得最小起飞质量.优化结果显示,与遗传算法相比,微分进化算法在导弹起飞质量计算方面具有更快的收敛性和更高的计算精度.

关键词：起飞质量微分进化遗传算法单室双推力

基于微分进化的行星际小推力轨道全局优化方法

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北京理工大学学报 2010年第11期30卷 1275-1280页

作者：尚海滨崔平远乔栋北京理工大学宇航学院北京100081

针对行星际小推力轨道优化问题,提出一种基于改进微分进化的全局优化算法.通过引入试验个体重生成和约束判断选择策略,克服传统微分进化算法中寻优参数和轨道约束违反边界的缺陷.为提高微分进化算法后期收敛效率,提出了基于最优个体信... 详细信息

针对行星际小推力轨道优化问题,提出一种基于改进微分进化的全局优化算法.通过引入试验个体重生成和约束判断选择策略,克服传统微分进化算法中寻优参数和轨道约束违反边界的缺陷.为提高微分进化算法后期收敛效率,提出了基于最优个体信息的变异操作和局部搜索辅助策略.以地球-水星的小推力燃料最省转移为例对所提算法进行了验证.数值计算结果表明:改进的微分进化算法能够快速有效地寻找到全局最优轨道,并且与传统非线性规划和遗传算法相比,具有更高的可靠性和收敛性.

关键词：小推力转移轨道全局优化微分进化

微分进化优化神经网络KUKA机器人逆运动学求解

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长春工业大学学报 2017年第2期38卷 162-166页

作者：白文峰刘纪阳雷宇欣长春工业大学电气与电子工程学院吉林长春130012

结合KUKA机器人的正运动学分析,将正运动学求解的结果作为DE-BP优化网络的训练样本,求解了机器人逆运动学问题。

关键词：机器人微分进化神经网络逆运动学求解

基于小波分解和微分进化支持向量机的风电场风速预测

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电力自动化设备 2012年第1期32卷 9-13页

作者：彭春华刘刚孙惠娟华东交通大学电气与电子工程学院江西南昌330013

针对因风速具有很强的波动性和间歇性而导致其难以预测的问题,提出了一种新的基于小波分解和微分进化支持向量机的预测方法,通过小波变换对风速数据进行多分辨率分解,并以微分进化优化的支持向量机对各分解层的风速分别建立预测模型,然... 详细信息

针对因风速具有很强的波动性和间歇性而导致其难以预测的问题,提出了一种新的基于小波分解和微分进化支持向量机的预测方法,通过小波变换对风速数据进行多分辨率分解,并以微分进化优化的支持向量机对各分解层的风速分别建立预测模型,然后将各模型的预测结果叠加后作为最终的预测值。用某风电场实测风速数据进行仿真预测,结果表明,所提方法与交叉验证支持向量机和BP神经网络等常用的预测方法相比,具有更高的预测精度。

关键词：风速预测风电场小波分解微分进化支持向量机

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微分进化粒子滤波

计算机工程与应用 2012年第1期48卷 170-172,236页

作者：王龙生顾浩余云智韩瑜江苏自动化研究所江苏连云港222006

针对传统粒子滤波重采样算法带来的样本贫化问题,提出了一种利用微分进化算法进行重采样的粒子滤波改进方法,新方法通过引入交叉变异操作,保持了粒子的多样性并抑制了粒子退化现象,提高了目标状态的估计与跟踪能力。仿真结果表明,相对... 详细信息

针对传统粒子滤波重采样算法带来的样本贫化问题,提出了一种利用微分进化算法进行重采样的粒子滤波改进方法,新方法通过引入交叉变异操作,保持了粒子的多样性并抑制了粒子退化现象,提高了目标状态的估计与跟踪能力。仿真结果表明,相对于普通粒子滤波,新算法的估计精度提高了一倍,使用较少的粒子数即可完成跟踪任务。

关键词：微分进化粒子滤波重采样粒子退化

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改进自适应微分进化算法求解全局优化问题

计算机应用研究 2016年第12期33卷 3634-3637页

作者：王世豪杨红雨李玉贞刘洪杨波四川大学空天科学与工程学院成都610065 四川大学国家空管自动化系统技术重点实验室成都610065 上海电器科学研究所上海200063

针对微分进化(differential evolution,DE)算法在进化后期收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优解等缺点。通过改进DE的变异方程,并引入一种新的控制参数自适应策略,提出了一种改进自适应微分进化(improved adaptive differential ev... 详细信息

针对微分进化(differential evolution,DE)算法在进化后期收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优解等缺点。通过改进DE的变异方程,并引入一种新的控制参数自适应策略,提出了一种改进自适应微分进化(improved adaptive differential evolution,IADE)算法。进化过程中IADE将根据个体适应值与父代平均适应值之间的关系动态地调整控制参数。同时,采用10个常用于优化算法比较的标准函数对IADE和其他改进DE算法进行对比实验。实验结果表明,IADE算法不仅能够显著地提高收敛速度和收敛精度,而且具有非常好的鲁棒性,从而使得该算法能够满足过程优化的实时性、准确性以及稳定性要求。

关键词：微分进化全局优化控制参数自适应收敛速度鲁棒性

基于微分进化算法的发电商机组出力综合性优化策略

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电网技术 2010年第1期34卷 129-133页

作者：彭春华孙惠娟李海山华东交通大学电气与电子工程学院江西省南昌市330013 江西省电力科学研究院江西省南昌市330006

提出了一种新的基于改进微分进化算法的电力市场机组出力综合性优化策略。根据机组出力与市场电价之间的协调联动关系,以交易日售电总利润最大化为目标,综合考虑机组运行成本、阀点效应、环境保护成本、实际报价风险系数,构建了交易日... 详细信息

提出了一种新的基于改进微分进化算法的电力市场机组出力综合性优化策略。根据机组出力与市场电价之间的协调联动关系,以交易日售电总利润最大化为目标,综合考虑机组运行成本、阀点效应、环境保护成本、实际报价风险系数,构建了交易日机组分时段出力优化模型,由此得出机组的综合性发电优化方案。设计了一种加入随机扰动因子进行变异以克服收敛早熟的微分进化算法对所构建的具有非线性、非凸特性的动态规划模型进行快速准确地求解。算例的仿真分析结果验证了该方法的可行性和优越性。

关键词：电力市场微分进化优化策略经济运行环境保护竞价风险

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微分进化算法设计研究

微分进化算法设计研究

作者：雷盛广东工业大学

学位级别：硕士

微分进化算法是一种模拟生物自然进化过程搜索全局最优解的随机优化算法.由于算法简单易于实现、控制参数少且搜索能力强的特点,微分进化算法得到了人们的广泛研究和应用.与其它基于种群的进化算法一样,微分进化算法也存在着一些不足,... 详细信息

微分进化算法是一种模拟生物自然进化过程搜索全局最优解的随机优化算法.由于算法简单易于实现、控制参数少且搜索能力强的特点,微分进化算法得到了人们的广泛研究和应用.与其它基于种群的进化算法一样,微分进化算法也存在着一些不足,主要表现为早熟收敛和局部搜索能力不足.针对算法参数的选择对求解效果影响较大的问题,本文提出了一种新自适应控制参数的方法.并使用一些经典的测试函数进行了数值实验,同时研究了微分进化算法处理带有等式约束的优化问题的应用.本文的主要研究成果如下：针对带有等式约束条件的优化问题本文提出了一种新的微分进化算法求解有等式约束优化问题.首先根据搜索空间的维数和等式约束条件确定参数,并求解参数方程;然后在种群初始化、交叉和变异操作过程中,用参数方程的解更新个体以确保个体满足等式约束,对于违反不等式约束条件的个体使用惩罚函数进行惩罚.数值实验验证了新算法既有较快的收敛速度,又能以较大概率搜索到约束优化问题的最优解. 传统的优化算法具有局部搜索能力强的特点,所以将传统的优化算子嵌入DE算法中是一种提高局部搜索能力的有效方法.其中将爬山算子嵌入DE算法中达到了提高局部搜索能力较好的效果,但是这种方法在测试函数较复杂时和算法进化后期仍然很难起到作用.因为算法在求解不同的测试函数和进化的各个阶段需要选择不同的控制参数值来保证算法的搜索能力.针对这个问题本文提出了一种新的基于自适应爬山半径的微分进化算法.该算法根据搜索过程中得到的个体搜索效率的信息,动态的调整爬山半径,提高了算法在进化的各阶段的适应性.数值实验结果表明,新算法提高了爬山算子的效率,具有较快的收敛速度和较高的求解精度.

关键词：微分进化函数优化局部搜索自适应爬山算子

求解PMU多目标优化配置问题的非劣排序微分进化算法

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控制理论与应用 2009年第10期26卷 1075-1080页

作者：彭春华孙惠娟郭剑峰华东交通大学电气与电子工程学院江西南昌330013

为实现电网完全可观测,同时保证PMU(同步相量测量单元)的安装数目尽量少,且系统的N-1量测可靠性尽量高,笔者提出了一种混合算法,对电网中PMU进行多目标优化配置.在此算法中,通过将Pareto非劣排序操作与微分进化算法有机融合,并对个体的... 详细信息

为实现电网完全可观测,同时保证PMU(同步相量测量单元)的安装数目尽量少,且系统的N-1量测可靠性尽量高,笔者提出了一种混合算法,对电网中PMU进行多目标优化配置.在此算法中,通过将Pareto非劣排序操作与微分进化算法有机融合,并对个体的排挤机制和变异策略进行改进以克服进化早熟和搜索不均匀的问题,设计出了一种新的非劣排序微分进化算法对模型进行求解,并采用模糊集理论提取出最优折中解.最后以IEEE39母线系统为例进行了PMU多目标优化配置,结果表明该方法可简单快速地实现全局多目标寻优,找到更多更合理的PMU优化配置方案,能得到准确而完整的Pareto最优前沿.

关键词：多目标优化 PMU配置非劣排序微分进化模糊集