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粒子群优化粒子滤波方法

控制与决策 2007年第3期22卷 273-277页

作者：方正佟国峰徐心和东北大学人工智能与机器人研究所沈阳110004

针对粒子滤波方法存在粒子贫乏以及初始状态未知时需要大量粒子才能进行鲁棒状态预估等问题,将粒子群优化思想引入粒子滤波中.该方法将最新观测值融合到采样过程中,并对采样过程利用粒子群优化算法进行优化.通过优化,可使粒子集朝后验... 详细信息

针对粒子滤波方法存在粒子贫乏以及初始状态未知时需要大量粒子才能进行鲁棒状态预估等问题,将粒子群优化思想引入粒子滤波中.该方法将最新观测值融合到采样过程中,并对采样过程利用粒子群优化算法进行优化.通过优化,可使粒子集朝后验概率密度分布取值较大的区域运动,从而克服了粒子贫乏问题,并极大地降低了精确预估所需的粒子数.实验结果表明,该算法具有较高的预估精度和较好的鲁棒性.

关键词：粒子滤波粒子群优化状态预估移动机器人自定位

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粒子群优化算法中的不可见墙方法

四川大学学报（工程科学版） 2009年第5期41卷 165-169页

作者：胡建李志蜀罗震罗谦乔少杰四川大学计算机学院四川成都600065

为了解决粒子群优化算法在处理边界约束问题时容易早熟的问题,从理论上证明了传统的不可见墙(In-visib le Wall,IW)方法存在两种缺陷,即邻居中最优粒子与其他粒子具有不均等的进化机会,且大量的位置升级是多余的;并提出了一种改进的IW,... 详细信息

为了解决粒子群优化算法在处理边界约束问题时容易早熟的问题,从理论上证明了传统的不可见墙(In-visib le Wall,IW)方法存在两种缺陷,即邻居中最优粒子与其他粒子具有不均等的进化机会,且大量的位置升级是多余的;并提出了一种改进的IW,即对各维分别进行离界判断,若其离界则立即再次升级。实验证明,改进的IW在收敛精度和运行时间上具有更好的性能,并对不同类型的边界表现了更强的鲁棒性和一致性。

关键词：粒子群优化进化算法群体智能不可见墙边界约束

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粒子群优化算法的信息共享策略

西南交通大学学报 2009年第3期44卷 437-441页

作者：林川冯全源西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031

为寻求更有效的信息共享策略,分析了粒子群优化(PSO)算法的信息共享机制及由粒子个体最优位置构成的平衡点的作用.在此基础上,以标准PSO算法为原型,提出了4种使用不同信息共享策略的PSO算法,并用5个经典测试函数测试、比较了它们的性能... 详细信息

为寻求更有效的信息共享策略,分析了粒子群优化(PSO)算法的信息共享机制及由粒子个体最优位置构成的平衡点的作用.在此基础上,以标准PSO算法为原型,提出了4种使用不同信息共享策略的PSO算法,并用5个经典测试函数测试、比较了它们的性能.仿真结果表明,提出的前2种信息共享策略可以明显改善PSO算法的性能.基于PSO算法的理论分析和仿真结果,给出了一个好的信息共享策略应满足的条件:粒子应有选择地共享邻域个体的信息,以保证粒子群的平衡点具有良好的质量与多样性,同时又不过于随机地变化.

关键词：粒子群优化平衡点信息共享多样性

粒子群优化的支持向量回归机计算配电网理论线损方法

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电力自动化设备 2012年第5期32卷 86-89,93页

作者：徐茹枝王宇飞华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

针对配电网理论线损精确计算,提出一种基于粒子群优化算法的支持向量回归机(SVR-PSO)的理论线损计算方法。SVR-PSO方法将理论线损计算抽象成多元回归分析,理论线损的若干影响因素作为自变量,理论线损值作为因变量,SVR-PSO通过对已知理... 详细信息

针对配电网理论线损精确计算,提出一种基于粒子群优化算法的支持向量回归机(SVR-PSO)的理论线损计算方法。SVR-PSO方法将理论线损计算抽象成多元回归分析,理论线损的若干影响因素作为自变量,理论线损值作为因变量,SVR-PSO通过对已知理论线损线路的数据样本训练学习生成配电网理论线损计算模型,进而利用该模型完成未知线路的理论线损计算。在SVR-PSO训练过程中,利用粒子群算法动态地搜索支持向量回归机的最优训练参数,提高了SVR-PSO的计算精度。最后横向对比实验证实了基于SVR-PSO的配电网理论线损计算方法的有效性,与传统方法相比,SVR-PSO方法在计算精度和运算耗时方面拥有更好的性能。

关键词：配电网线路损耗计算粒子群优化多元回归分析支持向量回归机

粒子群优化的神经网络模型在短期负荷预测中的应用

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电力系统保护与控制 2010年第12期38卷 65-68页

作者：陆宁周建中何耀耀华中科技大学水电与数字化工程学院湖北武汉430074 武汉理工大学自动化学院湖北武汉430070

为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络在负荷预测中存在的问题,提出一种新的预测模型:粒子群优化的RBF神经网络模型。粒子群算法是一种新的全局优化算法,有很强的全局寻优能力,用它来优化RBF神经网络的权... 详细信息

为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络在负荷预测中存在的问题,提出一种新的预测模型:粒子群优化的RBF神经网络模型。粒子群算法是一种新的全局优化算法,有很强的全局寻优能力,用它来优化RBF神经网络的权值,并用优化好的RBF网络进行负荷预测。仿真在虚拟仪器LabVIEW和Matlab软件平台上进行,结果表明该预测模型精度高于传统RBF神经网络模型,具有一定实用性。

关键词：粒子群优化神经网络径向基函数全局寻优负荷预测

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粒子群优化算法分析

哈尔滨工程大学学报 2007年第11期28卷 1242-1246页

作者：姚耀中徐玉如哈尔滨工程大学水下智能机器人实验室黑龙江哈尔滨150001

粒子群优化算法是一种基于群体智能的随机全局优化技术,尽管其原理简单易、于实现且功能强大,但目前研究人员还没有对它的工作原理做出足够的解释.将群体优化过程看成一个动态系统的演变,采用线性离散时间系统的分析方法对算法的收敛性... 详细信息

粒子群优化算法是一种基于群体智能的随机全局优化技术,尽管其原理简单易、于实现且功能强大,但目前研究人员还没有对它的工作原理做出足够的解释.将群体优化过程看成一个动态系统的演变,采用线性离散时间系统的分析方法对算法的收敛性进行了分析,导出了简化PSO算法的收敛条件.考虑到参数是影响算法性能和效率的关键因素,利用标准测试函数对算法的参数选择进行了详细的分析,并给出一些指导性原则.

关键词：粒子群优化群体智能全局优化

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粒子群优化算法及其在机组优化组合中应用

电力自动化设备 2006年第5期26卷 28-31页

作者：张振宇葛少云刘自发天津大学电气与自动化工程学院天津300072

应用粒子群优化(PSO)算法对电力系统的机组优化组合问题进行研究,介绍了算法原理,分析了算法中各个参数的不同取值对算法搜索能力和收敛速度的影响,并以常用的测试函数进行验证,建立了相应的数学模型,并以IEEE3机6节点电力系统为实例进... 详细信息

应用粒子群优化(PSO)算法对电力系统的机组优化组合问题进行研究,介绍了算法原理,分析了算法中各个参数的不同取值对算法搜索能力和收敛速度的影响,并以常用的测试函数进行验证,建立了相应的数学模型,并以IEEE3机6节点电力系统为实例进行研究。分析结果表明,PSO算法较之常用的遗传算法和混沌优化等算法,在算法结构、计算时间、搜索区间控制以及收敛速度等方面具有较好的特性,验证了该方法的有效性。

关键词：粒子群优化智能优化算法机组组合优化

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粒子群优化噪声参数的行人导航零速修正算法

传感技术学报 2024年第1期37卷 42-49页

作者：李磊苏中吴学佳雷明王一静北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京100192

针对使用零速修正算法进行行人惯性导航时,固定噪声参数不适用所造成的导航精度较低的问题,提出了一种基于粒子群算法优化噪声参数的零速修正算法。通过最小化零速阶段的滤波器新息序列可以在线调整滤波参数,以适应当前行人运动状态,最... 详细信息

针对使用零速修正算法进行行人惯性导航时,固定噪声参数不适用所造成的导航精度较低的问题,提出了一种基于粒子群算法优化噪声参数的零速修正算法。通过最小化零速阶段的滤波器新息序列可以在线调整滤波参数,以适应当前行人运动状态,最后通过对多组惯性数据进行解算来验证算法有效性。分别使用了标准零速修正算法和粒子群优化的零速修正算法对惯性数据进行解算,并计算两种算法解算结果的位置误差,结果表明,提出的算法能够得到更小的定位误差和更平滑的解算轨迹。

关键词：行人导航零速修正粒子群优化扩展卡尔曼滤波新息序列

粒子群优化与Kriging模型相结合的结构非概率可靠性分析

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应用数学和力学 2022年第12期43卷 1412-1421页

作者：乔心州陈永婧刘鹏方秀荣西安科技大学机械工程学院西安710054

针对复杂结构可靠性分析中面临的隐式功能函数和小样本问题,提出了一种粒子群优化和Kriging模型相结合的结构非概率可靠性分析方法.采用多维椭球描述结构不确定参数,运用粒子群优化对模型相关参数进行求解,并构建隐式功能函数的Kriging... 详细信息

针对复杂结构可靠性分析中面临的隐式功能函数和小样本问题,提出了一种粒子群优化和Kriging模型相结合的结构非概率可靠性分析方法.采用多维椭球描述结构不确定参数,运用粒子群优化对模型相关参数进行求解,并构建隐式功能函数的Kriging模型进行可靠性分析.三个算例结果表明所提方法有效可行,精度和效率均优于基于Kriging模型的非概率可靠性分析方法.

关键词：粒子群优化 Kriging模型非概率可靠性分析