改进粒子群算法优化的非线性模型预测控制

针对带有有界随机扰动和概率约束的非线性模型预测控制的优化控律求解问题.采用引入粒子滤波重采样步骤改进的粒子群算法,并与粒子的变异操作相结合来求解非线性模型预测控制优化控制律的方法,提高了算法的收敛速度和控制效果.对概率约束的处理,采用对不满足约束的粒子进行有效替代的方法,进而得到满足概率约束条件的优化控制律.仿真结果表明了提出的改进粒子群算法用于优化求解非线性模型预测控制的优化控制律的可行性和有效性.     

粒子群优化算法求解非线性问题的应用研究

引入粒子群优化算法求解非线性方程组,利用粒子群优化算法所具有的群体智能和记忆功能,较快地求解复杂非线性方程组的最优解,克服了牛顿-拉普辛方法求解该类问题时对初值的敏感性以及需要函数求导的困难,同时无需关心方程组的具体形式.将该算法应用于几何约束问题的求解,取得了良好效果.     

粒子群优化算法及其在电力系统中的应用

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的基于群体智能的进化算法.介绍了PSO算法的基本原理及各种改进方法,总结了近年来PSO在电力系统中的应用研究成果,主要涉及负荷经济分配、机组组合问题、输电网规划、最优潮流计算、无功优化等领域,指出了PSO算法的广阔应用前景。     

粒子群优化算法的研究

粒子群优化算法算法原理简单，所需参数较少，易于实现，目前已经应用到很多领域。文章阐述了基本PSO的原理，给出了各种改进技术．并展望了PSO的发展方向。     

粒子群优化算法及其应用

粒子群算法是近几年来迅速发展起来的,得到广泛应用的一种新型模拟进化优化算法.研究表明该算法具有简单易于实现,可调参数少等优良性质.对粒子群算法理论及其进展情况做了阐述,介绍了该算法在理论和实际问题中的应用,并对其前景进行了展望.     

粒子群优化算法综述

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用。详细介绍了PSO的基本原理、各种改进技术及其应用等,并对其未来的研究提出了一些建议。     

粒子群优化算法及其应用

粒子群算法是一种群体优化算法,详细介绍了粒子群算法的基本原理、参数选择及其应用领域.     

基于模糊粒子群算法的非线性函数优化

针对非线性函数优化问题,提出一种新型的模糊粒子群算法.该算法基于模糊控制器中输入输出的模糊化处理和粒子群寻优的特点.算法在Matlab 2008环境下编程实现,针对几个典型复杂的非线性函数进行优化测试.实现结果表明:模糊粒子群算法是一种简单有效的算法,具有良好的有效性和鲁棒性.     

速度自适应粒子群优化算法在故障诊断中的应用

在原始粒子群优化算法(PSO)中设置动态最大限制速度基础上,提出一种速度自适应粒子群优化算法。经过神经网络的测试表明,该算法在收敛速度和精度上都优于原始算法,并且参数选取灵活,容易实现。将改进算法应用于实验室变速箱的神经网络故障诊断系统中,并与PSO和BP算法进行了比较,得出该算法不仅对变速箱故障的识别准确率比较高,而且故障诊断的精度和效率也较高。     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化(PSO)算法是一种源于人工生命和演化计算理论的新兴优化技术.其基本思想为:每个粒子被随机的初始化以表示一个可能的解,并在解空间通过更新迭代搜索最优解.PSO的优势在于算法简单,对目标函数要求少,易于实现而又功能强大.目前,已受到演化计算领域的学者们的广泛关注,并提出了许多改进的算法.本文阐述基本粒子群的原理,给出了各种改进的算法,并展望了PSO的发展方向.     

基于偏好的多目标粒子群优化的结晶器预测控制

针对结晶器出口温度和液位控制问题,提出了一种基于改进的偏好多目标粒子群优化的非线性预测控制算法（IMPSO-NPC）。改进的偏好多目标粒子群优化算法（IP-MPSO）将参考点偏好算法和参考区域偏好算法融合在一起,在参考点和参考区移动过程中动态调整参考区,控制解集的偏好范围。另外,为了选取粒子群全局最优粒子,提出一种球扇占优的策略,提高了粒子群的搜索能力。将改进算法应用于结晶器的控制过程,仿真结果证明了其有效性和可行性。     

基于高斯搜索的改进粒子群优化在磨矿预测控制中应用

磨矿车间工业现场在保证控制效果的同时,一般要求控制变量具有较小的变化率。提出一种基于高斯搜索的改进粒子群优化算法,该算法以高斯分布来初始化粒子群,并改进粒子速度更新公式,将所提算法融合到最小二乘支持向量机预测控制中。针对选矿厂磨矿过程,给出了基于最小二乘支持向量机的预测控制系统,以及基于高斯搜索的改进粒子群优化算法步骤。对实际磨矿过程进行仿真实验,结果表明该算法在保证控制效果的同时,能大幅度减小控制量的变化率,具有良好的性能指标和应用前景。     

基于粒子群优化算法的模式分类规则获取

提出了基于粒子群优化的规则提取算法．该算法将规则编码为粒子,通过粒子群优化算法的速度-位移搜索模型以及粒子保存的记忆信息指导生成模式分类规则集．算法用于Iris数据集模式分类规则的提取．与其他规则提取方法比较,该算法在提高分类规则正确率的同时减少了计算费用．     

一种改进的粒子群算法

粒子群优化算法是求解函数优化问题的一种新的进化算法,然而它在求解高维函数时容易陷入局部最优.为了克服这个缺点,通过调整粒子的速度更新公式,使粒子获得更多信息来调整自身的状态,以增强算法跳出局部最优的能力.通过对6个基准函数的仿真实验,表明了改进算法的有效性.     

基于粒子群优化算法的PID液位控制

文章针对双水箱液位串级控制系统,为其主调节器设计了一种基于粒子群优化算法的参数自整定PID控制器,并在过程控制试验平台上利用MCGS组态软件加以实现;实验结果表明,新的控制器较常规PID控制器响应速度快,超调小且调节时间短,系统的性能得到明显改善.     

一种改进的粒子群优化算法

提出了一种改进的PSO(粒子群优化)算法,该算法在基本PSO算法的粒子位置更新公式中增加了一个积分控制项,积分控制项根据每个粒子的适应值决定粒子位置的变化,改善了PSO算法摆脱局部极小点的能力。另外,在该算法中粒子行为是基于个体极值中心点和全局极值点确定的,这使得粒子能够获得更多的信息量来调整自身状态。用3个基准函数对新算法进行了实验,结果表明新算法优于已有的一些改进PSO算法。     

基于量子粒子群优化的网络拥塞控制新策略

为了改善网络拥塞控制系统的性能,基于流体流理论的网络简化模型,将量子空间中的粒子群优化算法(QDPSO)应用于PID控制器参数优化.定义了一个综合调节时间、上升时间、超调量、系统静态误差、正弦跟踪误差等动静态性能指标函数,在给定的参数空间进行组合优化搜索,迅速求得获取使性能指标优化函数极小化的一组PID控制器参数,将PID控制器应用于网络主动队列管理系统中.仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击2种情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于RED,PI算法,也优于GA,SPSO算法的优化结果,超调量均小于4%,调节时间均小于4s,稳态误差均小于2个数据包.     

一种基于量子粒子群算法的模糊c-均值聚类

把QPSO算法与模糊c-均值（FCM）算法相结合提出一种混合模糊聚类算法（QPSO—FCM）,将FCM算法中基于梯度下降的迭代过程用新算法进行替代,能够在一定程度上克服FCM算法易陷入局部极小的缺陷,降低FCM算法的初值敏感度．通过典型的Wine的数据实验结果证明,改进后的新算法具有良好的收敛性,聚类效果也有一定的改善．     

一种新型的简化群优化粒子滤波算法

针对粒子滤波的粒子退化和贫化问题,将新兴的简化群优化(SSO)算法引入到粒子滤波的重采样阶段.SSO算法结构简单,在保留优良粒子的基础上,增加一项粒子随机运动过程,以提供粒子多样性.实验结果表明,新算法不仅有效提高了对非线性系统状态的估计精度,而且具有更高的运算速度.     

基于樽海鞘群与粒子群混合优化算法的特征选择

针对现有特征选择方法中存在的收敛速度慢和计算效率低等问题,提出了一种基于樽海鞘群与粒子群优化的混合优化(hybrid optimization of salp swarm algorithm and particle swarm optimization,HOSSPSO)特征选择方法,该方法在樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA)的基础上,引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO),提高了SSA的收敛速度,改进了探索和开发步骤的效率,增加了解空间更多的灵活性和多样性,使得方法能够迅速获得全局最优值.为了验证算法的性能,在2个实验序列上进行了测试:第一个实验序列使用基准函数,将HOSSPSO与标准SSA、PSO进行了比较;第二个实验序列采用不同的UCI数据集,通过提出的算法确定最佳特征集.实验结果表明,相比于其他优化算法,HOSSPSO的性能更具优势,在多项评估指标中获得较好的效果,能以极少量的特征获得最大的分类精度.