基于改进型粒子群优化的节点自定位算法

为了提高测距误差影响下无线传感器网络节点自定位精度,提出一种基于距离的节点自定位新算法.对混沌搜索与粒子群优化进行算法融合,给出一种改进型粒子群优化算法,将其应用于节点自定位.新算法利用未知节点与信标节点之间的距离信息,通过改进型粒子群优化算法获取未知节点的位置.仿真结果表明,改进型粒子群优化算法对两种标准测试函数的搜索结果优于一般的粒子群优化算法.在测距误差和信标节点数量相同的条件下,相对于最小二乘估计法,新算法在各个测距误差级上的定位精度更高,其定位误差随测距误差增大而上升的趋势更缓慢.新算法具有更好的鲁棒性,适用于测距误差较大、信标节点数量较少的情况.     

基于粒子群算法和人工鱼群算法在无线传感网络覆盖策略的研究

在无线传感网络中,覆盖和能耗是判断性能的两个重要标准,本文将粒子群算法与人工鱼群算法进行结合,提出了一种两种算法的覆盖优化策略,利用粒子群算法中的权重因子在人工鱼群算法中的应用,有效的避免了算法过早的陷入早熟,加速了算法的收敛。仿真实验表明,该算法有效提高网络覆盖性能,并与其他算法进行了比较。     

粒子群优化算法在TDOA定位中的应用

提出了接收端在空间随机分布时,利用粒子群优化算法解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题.针对TDOA定位方式,该算法首先初始化一个随机粒子群,然后根据适应度值更新粒子速度和位置,通过迭代搜索最佳坐标.仿真结果表明,在参数设定合理的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解,相对于其他算法精度更高.     

基于改进粒子群算法的薄板件定位策略优化

目前薄板件定位策略优化需要进行大量的有限元分析,限制了夹具设计的效率。为了减少有限元分析次数,提出了一种基于惯性权值的粒子群改进算法,并通过对有限元软件的二次开发将该优化算法应用于夹具定位点的优化设计当中,以某车身前翼子板为实例进行了夹具定位优化设计,结果表明了方法的有效性。     

粒子群改进算法在配电网故障定位中的应用

为了满足含分布式电源配电网故障定位的要求,对传统二进制粒子群算法进行改进,利用改进二进制粒子群算法(BPSO)解决配电网故障定位问题。改进BPSO初始化随机数采用均匀分布,同时引入收缩因子和线性变换的惯性权重来提升算法收敛于最优解的能力,避免陷入局部最优,提升故障定位的精确性。对算例配电网中的多种故障情形进行仿真分析,包含少量故障信息畸变的情况,诊断结论全部正确。仿真结果表明,改进算法在精确性和收敛速度上均优于传统粒子群算法,对含分布式电源的配电网故障定位具有一定的有效性和容错性。改进BPSO可以满足电网定位对准确和实时性的要求。     

距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法

针对不规则网络以及网络空洞造成估计距离与欧氏距离相差较大,导致定位精度不足这一问题,提出一种距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法(CMDS-CPSO).首先通过递推策略计算节点对距离,利用接收信号强度对距离加权修正,以减少距离误差,回避网络空洞问题.然后采用混沌粒子群算法对坐标转化参数问题进行优化,进一步降低坐标转换中参数所带来的影响.通过对比SPSO-MDS算法与MDS-DMC算法,仿真结果表明,距离修正的混沌粒子群算法能够明显改善节点定位精度,具有更好的鲁棒性和对不规则网络的适应性.     

基于粒子群优化算法的井下目标定位方法

针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示:信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877 m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21 m增长到4.65 m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82 m下降到0.76 m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。     

基于模拟退火的改进粒子群算法研究

为克服粒子群算法在求解复杂的多峰问题时极易陷入局部最优解的缺陷,作者提出一种基于模拟退火的改进粒子群算法(PSOBSA).在PSOBSA算法中,每间隔若干代,对粒子的历史最优位置进行变异操作,以产生新的粒子;并采用模拟退火的思想,允许新产生的粒子的目标函数值在有限范围内变化;最后采用一种广义的学习策略提升种群收敛的概率.在基准函数的测试中,结果显示PSOBSA算法比基本PSO算法有更好的性能.     

基于蜣螂优化的改进粒子群算法

针对标准粒子群算法存在的局部最优、早熟和慢收敛等问题,提出了一种新的粒子群更新方法。改进了算法惯性权重,引入一种新的更新方式;借鉴蜣螂优化算法中蜣螂滚球、繁殖、觅食和偷窃行为,将基本粒子群的操作划分为寻优、变异、波动和跳跃,从而提高了算法的全局寻优能力和收敛速度,并避免了早熟问题。通过与其他9种智能算法进行实验对比表明,在10个基准测试函数中,基于蜣螂优化的改进粒子群算法在寻优能力和收敛速度方面表现出色,证实了该算法的优越性。     

基于改进粒子群算法的造林规划

一直以来造林规划的工作者主要是靠手工进行规划或者运用一些通用的计算机软件来辅助规划,表现出工作繁琐、效率低、设计粗糙、计算不科学.首先给出一种改进的粒子群算法,即使用最简单的罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,然后将不同阶段搜索进度应用到粒子群算法中.该算法在优化目标函数的分析性质上没有特殊要求,并具有较强的全局寻优能力.用该改进粒子群算法来确定在资金、计划、苗木品种和数量等约束条件下小班造林规划最优方案,结果表明该算法在约束条件下造林规划效果很理想.     

基于改进粒子群算法排课问题研究

排课问题属于背包问题中具有重要实用价值的一类优化组合难题,描写了如何利用粒子群算法解决排课中的多种冲突.但由于粒子群算法有收敛速度慢且易收敛于局部最优的缺点,针对排课问题中最优解的分布特点,对粒子群算法进行了改进.改进后的算法与传统算法相比有着较高的收敛速度和计算精度,可以在解空间内高效地寻找到全局最优解.     

基于改进DV-Hop算法的无线传感器网络定位研究

在分析DV-Hop算法特点的基础上,提出了改进DV-Hop算法的无线传感器网络定位方法,通过粒子群优化算法优化每跳平均距离误差函数,经过多次迭代寻找最优解,使得未知节点与信标节点之间的跳段距离更加精确,通过三边测量法计算出的未知节点位置较精确,通过仿真实验表明：改进DV-Hop算法相比DV-Hop算法平均定位误差率低,定位效果良好.     

基于改进多粒子群算法的电力系统无功优化

将改进的多粒子群算法应用于电力系统无功优化问题的求解，克服了传统粒子群算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点．该优化方法对原粒子群算法进行了如下改进：通过增强粒子群间的协同作用、引入惯性因子以及扰动的策略，来平衡集中强化搜索和分散多样化搜索过程．对IEEE6节点和IEEE30节点系统分别进行无功优化计算，并与传统粒子群算法进行了比较，结果表明，该算法求得的有功损耗较原状态降低了近1／5，且电压合格率为100％，具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度，是求解无功优化的有效方法．     

约束优化的粒子群改进算法及应用

针对粒子群算法易于坠入局部最优、早熟而造成求解成功率不高的问题引入回退算法的思想,提出一种用于求解工程约束的改进粒子群算法。对优化过程中不合约束的粒子不是简单抛弃,而使其回退到该粒子历史最优,进行下次搜索,这样求解过程中的粒子群搜索能力更强,以增强算法的成功率和运算速度、收敛性。通过对测试函数和工程实例进行仿真测试,并与标准粒子群算法对比,结果表明该算法是有效可行的。     

基于改进粒子群算法的集成网络节点部署优化

针对集成RFID与WSNs网络中智能节点最佳位置的选择问题,采用改进粒子群算法优化策略,在复杂的传播环境、交叉覆盖及智能节点间不可避免的干扰等影响因素下,寻找智能节点的最佳位置。该最佳位置不仅要保证给定智能节点对标签的最大覆盖率,而且要使得智能节点间的干扰最小。仿真结果表明,基于惯性权重线性递减策略的粒子群算法,加快了寻找最优节点部署的速度,并能快速有效地收敛于最优解,从而在保证覆盖率的前提下使干扰最小。     

粒子群遗传融合算法

提出一种融合粒子群算法和遗传算法改进优化算法,该算法首先采用一种自适应弹性粒子群算法,弹性地修正粒子速度的幅值,有效地避免了粒子群算法的早熟收敛问题。再与遗传算法融合,模仿自然界的个体成熟过程,对遗传算法中的每一代群体中的优秀个体,先采用自适应弹性粒子群算法获得进一步的提高。再经过提高、交叉、变异三步,获得最优解。以动态系统FCRNN的设计为例,改进算法收敛速度快,误差精度高。     

改进的粒子群算法

为了改善基本粒子群算法的搜索性能,针对粒子群算法随机性较强,收敛较慢的问题,提出了基于退火思想的改进的粒子群优化算法,新的算法更有利于粒子发现问题的全局最优解。通过对经典函数的测试计算,验证了方法的正确性和有效性。     

基于改进粒子群算法整定的PID网络流量控制研究

结合经典控制理论和优化控制理论设计了基于改进粒子群算法的PID（Proportion Integral Derivative）控制器,并与经典的PID控制器进行了比较．仿真结果验证,优化后的PID控制器能较好地控制ATM（Asynchronous Transfer Mode）网络流量,减少拥塞,提高网络资源利用率．     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化的研究

针对电力系统无功优化问题多变量、不连续、非线性的特点,本文建立了以系统年运行费用最小为目标函数、以有功功率和无功功率为约束条件的数学模型,并应用改进的粒子群算法对无功优化问题进行求解.该算法在权重系数和不活动粒子两方面进行改进,有效地解决了进化过程中陷入局部最优和搜索精度差的特点.最后,通过对IEEE30节点系统进行无...