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火电厂负荷优化分配的模拟退火粒子群算法

电力系统及其自动化学报 2011年第3期23卷 40-44页

作者：李勇王建君曹丽华东北电力大学能源与动力工程学院吉林132012

合理选择火电厂负荷优化分配的优化算法对快速完成电网调度指令、最大限度降低发电成本至关重要。在标准粒子群优化算法中引入模拟退火算法的思想,引入收缩因子对算法的重要参数进行了改进,并对种群初始化方式进行了改进,采用拉格朗日... 详细信息

合理选择火电厂负荷优化分配的优化算法对快速完成电网调度指令、最大限度降低发电成本至关重要。在标准粒子群优化算法中引入模拟退火算法的思想,引入收缩因子对算法的重要参数进行了改进,并对种群初始化方式进行了改进,采用拉格朗日乘子法处理功率平衡约束。在严格满足约束条件的基础上,缩短了优化计算时间,进一步提高了算法精度。实例计算结果表明,模拟退火粒子群算法的分配结果比电网调度指令节省煤耗18.139g/(kW.h),比标准粒子群算法节省煤耗2.846g/(kW.h),同时计算时间也短于其它常规算法。

关键词：火电厂负荷优化分配模拟退火粒子群优化算法粒子群优化算法模拟退火优化算法

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面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型

系统工程与电子技术 2020年第11期42卷 2553-2559页

作者：徐涛吴志帅卢敏吕宗磊李忠虎中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学民航信息技术科研基地天津300300 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京101318

为解决枢纽机场客流拥堵问题,提高机场运行效率,减少运营成本,提出了一种面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型。该模型基于非严格枢纽航线网络结构,以不同运输方式的费用和流量为约束条件,以枢纽航线网络成本最低为目标,设计了能够减少... 详细信息

为解决枢纽机场客流拥堵问题,提高机场运行效率,减少运营成本,提出了一种面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型。该模型基于非严格枢纽航线网络结构,以不同运输方式的费用和流量为约束条件,以枢纽航线网络成本最低为目标,设计了能够减少求解运算的复杂变量表示方法,以及减少陷入局部最优解概率的模拟退火粒子群优化(simulated annealing particle swarm optimization,SAPSO)算法。实验结果表明,相较于严格的枢纽航线网络,所提优化模型能够显著地缓解枢纽机场的拥堵,均衡枢纽机场间客流量,减少网络成本;同时,所提算法具有较快的收敛速度和良好的稳定性。

关键词：航空运输枢纽航线网络模拟退火粒子群优化算法拥堵问题直航

风光互补发电系统混合储能单元的容量优化设计

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太阳能学报 2015年第3期36卷 756-762页

作者：周天沛孙伟中国矿业大学信电学院徐州221008 徐州工业职业技术学院徐州221140

由于粒子群优化算法在优化计算中存在早熟收敛,易陷入局部最优且搜索精度不高等缺点,在现有粒子群优化算法的基础上融合模拟退火算法对其进行改进,得到改进后的模拟退火粒子群优化算法,并将其应用到风光互补发电系统混合储能单元容量的... 详细信息

由于粒子群优化算法在优化计算中存在早熟收敛,易陷入局部最优且搜索精度不高等缺点,在现有粒子群优化算法的基础上融合模拟退火算法对其进行改进,得到改进后的模拟退火粒子群优化算法,并将其应用到风光互补发电系统混合储能单元容量的优化配置中。优化结果表明,在满足负荷用电的前提下,该算法可有效降低储能单元的投资成本和运行费用,从而证明了算法的正确性。

关键词：风光互补发电系统混合储能蓄电池超级电容器容量优化模拟退火粒子群优化算法

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基于鱼骨型仓库的拣选路径问题优化

同济大学学报（自然科学版） 2019年第11期47卷 1683-1690页

作者：张新艳周雨晴同济大学机械与能源工程学院

为提高鱼骨型仓库布局下的订单拣选效率,基于拣货路径距离计算模型和以最小化拣货路径总距离为优化目标的拣选路径优化模型,提出一种混沌模拟退火粒子群优化算法,引入混沌理论使粒子更高效地遍历搜寻空间,同时结合了模拟退火算法的概率... 详细信息

为提高鱼骨型仓库布局下的订单拣选效率,基于拣货路径距离计算模型和以最小化拣货路径总距离为优化目标的拣选路径优化模型,提出一种混沌模拟退火粒子群优化算法,引入混沌理论使粒子更高效地遍历搜寻空间,同时结合了模拟退火算法的概率突跳特点使算法在迭代后期仍具有较好的全局寻优能力.最后,通过实例仿真验证了该算法在解决鱼骨型仓库布局拣选路径优化问题上的有效性,并通过与其他算法比较,证明了该算法的先进性,为鱼骨型仓库布局下拣选路径规划问题提供了新的解决思路.

关键词：鱼骨型仓库布局拣货路径优化混沌理论模拟退火粒子群优化算法

基于IM-SAPSO和SVM的EBPSK检测器设计

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应用科学学报 2012年第2期30卷 141-145页

作者：靳一王继武吴乐南东南大学信息科学与工程学院南京210096

参数选择对于支持向量机(support vector machine,SVM)的分类性能很重要,其本质是搜索寻优.该文提出以最小化K-fold交叉验证误差为目标,以改进模拟退火粒子群优化算法(improved simulated annealingparticle swarm optimization,IM-SAPSO)为寻优方法的SVM参数优化方法.利用优化的SVM对扩展的二元相移键控(extended binary phase shift keying,EBPSK)通信系统中经冲击滤波器的"0"和"1"码元进行分类,并和基于SVM、PSO-SVM以及幅度积分判决的EBPSK检测器进行性能对比.仿真结果表明:基于IMSAPSO和SVM的EBPSK检测器性能明显好于其他3种检测器.

关键词：支持向量机模拟退火粒子群优化算法扩展的二元相移键控冲击滤波器幅度积分判决

基于松散式代理模型管理框架的亚音速机翼优化设计方法研究

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西北工业大学学报 2011年第4期29卷 515-519页

作者：白俊强王波孙智伟李静西北工业大学翼型叶栅空气动力学国家重点实验室陕西西安710072

基于N-S方程的三维气动外形的优化设计一直以来都因为存在众多的设计变量和庞大的计算量问题而无法实现,为了解决这些问题,文中发展了一套机翼气动优化设计系统,该系统基于模拟退火粒子群优化算法、松散式代理模型以及动网格和改进的Hic... 详细信息

基于N-S方程的三维气动外形的优化设计一直以来都因为存在众多的设计变量和庞大的计算量问题而无法实现,为了解决这些问题,文中发展了一套机翼气动优化设计系统,该系统基于模拟退火粒子群优化算法、松散式代理模型以及动网格和改进的HicksHenne函数变形技术,选取翼根、翼梢各18个设计变量进行参数化。按某型飞机设计要求,在给定设计指标下进行优化设计,研究了基于松散式代理模型管理框架下,训练样本采用拉丁超立方方法对Kriging代理模型的预测能力进行评估,以及应用该代理模型框架进行了亚音速机翼的气动外形优化设计,结果显示,优化后机翼的气动特性有着显著提高。

关键词：参数化方法动网格模拟退火粒子群优化算法代理模型

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粗糙表面双向反射分布函数优化建模与验证

激光与光电子学进展 2018年第5期55卷 396-402页

作者：袁艳金鼎苏丽娟北京航空航天大学精密光机电一体化技术教育部重点实验室北京100191

目标表面双向反射分布函数(BRDF)可用于描述目标的散射特性,被广泛应用于目标探测识别、特征分析提取等领域。基于五参量BRDF模型,针对目标表面材质特点建立了两类材料的简化五参量模型(半光面材料BRDF模型和毛面材料BRDF模型)。在此基... 详细信息

目标表面双向反射分布函数(BRDF)可用于描述目标的散射特性,被广泛应用于目标探测识别、特征分析提取等领域。基于五参量BRDF模型,针对目标表面材质特点建立了两类材料的简化五参量模型(半光面材料BRDF模型和毛面材料BRDF模型)。在此基础上,优化了模型参量拟合算法,在粒子群优化算法(PSO)中引入模拟退火算法(SA),提高了算法的局部搜索能力和效率。实验测量了不同粗糙度的2024铝合金样片和三种大粗糙度样片的BRDF数据,分析了目标样片BRDF随散射角的变化趋势以及其与表面粗糙度的关系。利用模拟退火粒子群优化算法(SAPSO)、遗传算法(GA)、粒子群算法对实验数据进行拟合,模型计算结果与实验结果的对比显示,模拟退火粒子群算法拟合误差更小,更适用于BRDF优化建模,证明了该算法的有效性。

关键词：散射双向反射分布函数建模优化模拟退火粒子群优化算法粗糙表面

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基于SAPSO算法的单目视觉标定与测量

计算机工程 2011年第6期37卷 1-3页

作者：芮挺赵启林丁健马光彦解放军理工大学工程兵工程学院南京210007

针对双目立体视觉测量存在视场小、特征点匹配困难的缺陷,分析摄像机非线性模型的畸变影响,利用模拟退火粒子群优化(SAPSO)算法在解空间的搜索能力,建立摄像机标定适应度函数实现精确标定,借助激光测距实现单目立体测量。实验结果表明,... 详细信息

针对双目立体视觉测量存在视场小、特征点匹配困难的缺陷,分析摄像机非线性模型的畸变影响,利用模拟退火粒子群优化(SAPSO)算法在解空间的搜索能力,建立摄像机标定适应度函数实现精确标定,借助激光测距实现单目立体测量。实验结果表明,该方法具有较好的标定结果和较高的测量精度。

关键词：单目视觉非线性模型摄像机标定模拟退火粒子群优化算法

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压燃式航空活塞发动机转矩复合预测控制

电子测量技术 2022年第9期45卷 56-67页

作者：叶桐黄国勇徐劲松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学民航与航空学院昆明650500

由于压燃式航空活塞发动机工作过程具有强非线性等特点,只采用模型预测控制(MPC)算法来实现压燃式航空活塞发动机的转矩控制,会导致基于状态空间模型的转矩预测精度不理想。采用径向基(RBF)神经网络结合MPC的发动机转矩复合预测控制能... 详细信息

由于压燃式航空活塞发动机工作过程具有强非线性等特点,只采用模型预测控制(MPC)算法来实现压燃式航空活塞发动机的转矩控制,会导致基于状态空间模型的转矩预测精度不理想。采用径向基(RBF)神经网络结合MPC的发动机转矩复合预测控制能解决上述问题。首先,通过脉谱(MAP)控制方式获得发动机的运行数据,以此作为自行搭建的发动机联合仿真平台上的神经网络训练样本集。其次,在粒子群优化(PSO)算法中引入模拟退火(SA)机制,训练RBF神经网络转矩预测模型。最后,通过联合仿真不断修正控制算法,验证了SA+PSO算法在RBF神经网络上训练发动机转矩预测模型的优越性,还能有效改善PSO算法容易陷入局部最优的问题,并通过发动机台架实验验证了转矩复合预测控制的有效性。

关键词：压燃式航空活塞发动机转矩复合预测控制 RBF神经网络模拟退火粒子群优化算法

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