简化的自适应粒子群优化算法

胡旺等人在2007年提出了一种简化粒子群优化算法,基于他的思想,我们给出一个简化自适应粒子群优化算法,在该算法中权重采用标准粒子群算法的自适应权重公式,但是权重的最大值根据解的进化情况不断更新,解改进的成功率的越大权重最大值增大,反之,解改进的成功率的越小权重最大值减小.最后,通过几个典型例子对给出的算法进行检验并与其...     

简化的自适应粒子群优化算法

对基本粒子群优化算法作了一些改进:通过去掉速度因子简化算法结构,引入指数下降形式的惯性权重,对全局极值进行自适应的变异操作,进而提出一种简化的带变异算子的自适应粒子群优化算法。通过与其他改进的粒子群算法的数值实验对比分析,表明提出的新算法能够有效地避免早熟收敛问题,并能较大幅度地提高收敛速度和收敛精度。     

多惯性权重的自适应粒子群优化算法

惯性权重是粒子群优化算法重要参数之一,它能够平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了利用已知惯性权重解决某些问题的优点,提出一种多惯性权重的自适应粒子群优化算法.首先定义了K步进化度的概念,然后基于进化度,从惯性权重集中随机选择惯性权重,使得适合解决某一问题的惯性权重在迭代过程中能够多次被使用,从而提高算法性能,把该...     

风电场微观选址工作的探讨

结合工程实例,对实际微观选址中存在的问题进行了汇总与分析,提出了在开展微观选址前需要注意的事项,为今后微观选址工作的顺利进行提供参考。     

基于自适应粒子群优化算法的神经网络的优化研究

针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,提出一种新的自适应粒子群优化算法用于神经网络的训练.该算法通过改进自适应搜索策略以提高网络泛化性能,并结合Ionosphere雷达信号分类数据集进行仿真测试.研究结果表明:基于自适应粒子群优化算法训练的神经网络在分类准确率和分类误差上明显优于传统的BP算法,且很好地提高了网络泛化能力和优化效果.     

改进粒子群算法的风电场多目标无功优化

采用基于场景的思想确定了风电机组功率输出,通过在潮流计算中增加对风电场节点电压的迭代解决了含风电场的潮流计算问题。建立了有功网损最小、电压偏差最小、静态电压稳定裕度最大的多目标无功优化模型,提出了多目标归一化处理方法,通过改变各分量权重系数解决了多目标无功优化问题。分析了基于遗传交叉因子的粒子群优化算法,通过父代的遗传交叉产生代表解的新粒子,有效避免了粒子解陷入局部最优。算例表明,该模型和算法可有效解决含风电场的多目标无功优化问题。     

基于扰动的自适应粒子群优化算法

【目的】针对标准粒子群优化算法在应用中暴露出的缺点,如在迭代后期收敛速度慢、搜索精度不高、容易陷入局部最优等,提出一种基于扰动的自适应粒子群优化算法。【方法】该算法将扰动因子加入速度更新公式中,使种群搜索范围扩大;采用自适应的惯性权重,以起到平衡全局和局部寻优能力的作用;对最优粒子进行自适应的柯西变异,拓展最优粒子的搜索空间,降低粒子陷入局部最优的可能性;最后对算法进行仿真实验。【结果】新算法能够增强全局搜索能力,有效避免局部最优,具有更快的收敛速度。【结论】新算法克服了标准粒子群优化算法的缺点,为进一步研究粒子群优化算法的改进和应用提供科学依据。     

基于自适应粒子群算法的电动汽车充电桩布局优化

为了优化城市汽车充电桩布局,本文在主要考虑建设成本和运营成本最小化的基础上,结合居民用电和土地成本等因素构建了社会总成本最小的规划模型,并运用Floyd最短路径算法以进行选址约简。为避免传统粒子群算法（PSO）收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,本文采用了自适应粒子群优化算法（CPSO）对模型进行求解,并结合一个算例分析验证了所提出算法在城市电动汽车充电桩选址布局规划中的可行性。     

带自适应压缩因子粒子群优化算法

针对函数全局优化问题,提出了一种自适应压缩因子粒子群优化算法。研究的结果是对粒子群优化算法定义了一个与迭代步有关的压缩因子,随着迭代步不断增大压缩因子逐渐减小,使得在算法初期,压缩因子较大,提高算法的全局搜索能力,在算法后期,压缩因子较小,提高算法的局部搜索能力,另外,把差分进化算法中的交叉与变异思想引入到该粒子群优化算法中,改善了粒子的多样性。最后把算法应用到两类测试问题中,并与其他粒子群优化算法进行比较分析,数值结果表明,算法是可行的、有效的。该成果对全局优化问题的求解具有一定的参考价值和指导意义。     

风电场尾流干涉效应及布局优化研究

为探寻风电场尾流干涉效应及定量预报不同风电场布局下整体输出效能,从工程中预报单台风电机尾流效应使用最普遍的Jensen模型出发,基于风电场布局中上游风力机对下游风力机的遮蔽效应及遮蔽模式,构建尾流干涉效应数学模型,编制风电场尾流干涉效应预报程序,研究齐位排列方式下风电场整体输出效能随风电场规模、行列间距及风向角的变化规律,以及错位排列方式下风电场整体输出效能随错位间距和风向角的变化规律。结果表明：不同风电场规模下整体输出效能均随着行列间距的增大而增大,不同行列间距下整体输出效能均随着风电场规模的增大而减小;不同错位间距和风向角下风电场整体输出效能差异明显,需根据风电场所在地风向来合理安排风力机行列间距,以最大化整体输出效能。研究可为工程中预报任意风电场布局下风电机组尾流干涉效应及合理化设计风电场布局提供技术支撑。     

基于遗传-粒子群优化算法带有缓存机制的卸载策略

为了满足移动边缘计算(Mobie Edge Computing, MEC)场景中时延敏感型应用的需求,提出一种基于遗传-粒子群优化算法(Genetic-Particle Swarm Optimization Algorithm, GA-PSO)和缓存机制的卸载策略。该策略将遗传算法和粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法融合起来,以便求取边缘计算卸载中的最优卸载比例和缓存决策;将已完成且重复请求的任务及相关数据在边缘云上进行缓存,用以最小化任务的卸载时延。仿真实验结果表明,该策略可以有效降低移动边缘计算的时延。     

基于尾流试验的风电场装机容量估算方法

结合对我国风电场装机容量的现状分析,指出风电场装机容量的确定受政策及主观因素影响较大,缺乏有效的技术手段支持。提出了一种装机容量估算的思路,即:以控制风电场平均尾流损失为目标,由风能资源决定风机排布,继而由风机排布来估算装机容量。为此,基于风机风能利用效率相近的特点,通过引入参考风机并进行尾流试验,给出了在不同风速下风电场风机的推荐排布方式,根据风机额定功率与直径平方的关系,得出了一定技术安装高度上单位面积区域内装机容量的估算方法。结合我国风能资源评估国家标准,给出了对应不同风功率密度等级的场址区域,其50 m高度上单位面积可装机容量的推荐值。提出的估算方法可为风电场建设前期进行装机规模的确定提供参考。     

基于期望生存率的动态自适应粒子群算法

针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDPSO)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法(DAPSO).在该算法中引入期望生存率的概念,并根据它对粒子群算法搜索能力的影响,将惯性因子表示为期望生存率的函数.每次迭代时算法可根据当前粒子群平均期望生存率的大小动态地改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性.对6个典型函数的测试结果表明,DAPSO算法的收敛速度明显优于LDPSO算法,收敛精度也有所提高.     

基于混沌理论和自适应惯性权重的PSO算法优化

针对粒子群算法固定惯性权重和早熟收敛的缺陷,提出一种动态自适应惯性权重调整策略,有效增强了算法的全局和局部寻优能力;并针对早熟问题,采用混沌映射方法增加种群多样性,同时利用负梯度方向调整群体极值,极大降低了算法陷入局部极值的概率.通过在多个常用测试函数上与其他算法比较,证明了所提改进粒子群算法的正确性和有效性.     

采用动态灰聚类算法的风电场动态等值方法

针对风电机组运行状况间具有动态灰色关联性的特点,提出一种基于动态灰聚类算法的风电场动态等值方法.首先,根据实测运行数据对风电机组间的关联性进行分析,并确定数据样本的跨度选取时长.然后,采用动态灰关联分析,构造一个可以体现风电机组运行状况间动态灰色关联性的关联度矩阵G;进而以G中的样本组作为聚类指标进行K均值聚类,得出更合理的机群划分结果.最后,采用容量加权法计算机群等值参数,完成风电场的动态等值.仿真实验结果表明:所建立的动态等值模型与详细模型较接近,能够较准确地反映风电场的动态响应特性.     

基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法(AWOA).设计一种随着鲸鱼种群变化情况而自适应调整权重的方法,提高了算法的收敛速度; 设计一种自适应调整搜索策略,提高了算法跳出局部最优的能力.利用23个标准测试函数,分别针对高维和低维问题进行测试,仿真结果表明,AWOA在收敛精度和收敛速度方面总体上明显优于其他多种改进的鲸鱼优化算法.     

一种基于双子群的改进粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题,提出了一种基于双子群的改进粒子群优化算法(TS-IPSO),通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同,扩大搜索范围,借鉴遗传算法的杂交机制,并采用惯性权值的非线性递减策略,加快算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力,降低了算法陷入局部极值的风险.实验结果表明该...     

基于自适应模拟退火算法的CSTR的动态优化

首先分析了连续搅拌釜式反应器的动态优化模型。基于对自适应模拟退火算法的研究,提出了一种改进的邻域调整方案,并将其应用于求解连续搅拌釜式反应器的动态优化问题。仿真结果表明,改进后的算法大大加快了搜索速度,提高了最优解的质量,为工业过程控制的设计提供了高效、可靠的参考依据。