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.     

微粒群算法的研究现状及发展趋势

微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)．算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。其优点是：计算速度快且简单易实现；缺点是容易陷入局部极值点，进化后期收敛速度慢且精度较差．本文对微粒群算法的研究现状进行了部分介绍，并对其研究的发展趋势进行了预测．     

基于离散粒子群算法的近似最大连通分量抽取

无向图中的最大连通分量抽取(Maximum Clique Problem,MCP)是一种具有重要应用价值的组合优化问题,已被证明属于NP问题．传统的深度优先、分枝限定等算法可以处理规模较小的MCP问题,所以提出处理大规模MCP问题的算法是非常必要的．粒子群优化算法是一种基于群智能的演化计算技术,离散粒子群算法(DiscretePSO)是其中解决离散编码的算法．提出了一种基于离散粒子群算法的近似连通图的抽取算法,通过定义连通图编码、合法随机初始化过程,编码校正算法使得DPSO能够解决最大连通图的抽取问题．为验证其效果及效率,将该算法与RAClique进行了比较．实验结果表明,该算法在解决此类问题时,执行的速度受节点规模变化不大,效率略优于RAClique其他算法．     

基于粒子群优化的神经网络算法的英语翻译

近年来出现的粒子群优化算法与神经网络相结合,可以有效地提升全局搜索最优的能力,同时也提升了收敛的速度。将粒子群算法与神经网络结合应用于英语教学,通过对提取的学生翻译样本进行学习训练,用训练好的粒子群优化的神经网络模型对学生的英语翻译能力进行正确程度的分析,帮助教师估计学生的翻译能力水平,为下一步的教学提供参考。深入从粒子群优化算法的数学模型和算法流程何人工神经网络模型的基本原理出发,提出了学习能力分析模型,确定该模型的神经网络的拓扑结构和隐藏层的节点数。案例应用结果表明,该研究模型可以促进英语翻译教学质量的提高和教学相长。     

量子粒子群算法在电网规划中的应用

量子粒子群是在粒子群算法的基础上,引入了量子机制,它具有较好的全局收敛性。将量子粒子群算法应用于电网规划问题,克服了传统优化方法易陷入局部最优等缺点。通过18节点实例验证了该算法的可行性和有效性。     

基于粒子群算法的智能换相策略研究

针对我国城乡配电台区中大量单相负荷在三相随机分布中造成的三相负荷不平衡现象,提出基于粒子群算法的智能换相开关,以解决三相不平衡问题.根据当前三相的电量信息及负荷状态,制定智能换相策略,指导换相开关切换负荷在三相中的连接相别,使三相达到平衡状态.针对粒子群算法本身缺陷进行改进,通过仿真及试验验证,证明了智能换相策略的可靠性.     

一种基于PSO-ABC的全局优化算法

针对粒子群算法和蜂群算法在寻优中存在的一些早熟和收敛速精度不高等问题,论文分别时粒子算法和蜂群算法的更新策略以及更新公式进行了改进,利用改进的粒子群算法和改进的蜂群算法同时对一个粒子位置进行部分算术更新的方法,提出了一种新混合的优化算法.并将其在12个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,笔者提出的混合优化算法收敛的速度和收敛精度大大提高了,其性大大优于改进的粒子群算法（CLPSO算法）和人工蜂群算法,对于高、低维复杂函数的优化均适用.     

一种改进的自适应粒子群优化算法

针对粒子群优化算法中出现对大规模问题搜索失败,分析了粒子群优化算法的收敛性,指出了粒子速度与搜索失败的关系,提出了一种根据速度信息自适应调整参数的粒子群优化算法,该算法在满足收敛性的条件下,搜索过程中粒子根据理想的速度自适应调整参数进行搜索。修改后的算法经过大量测试函数上的模拟实验验证,并与其他算法进行了比较。实验结果表明,该算法能克服基本PSO算法在求解高维、多峰等复杂非线性优化问题时易陷入局部最优和不收敛等搜索失败的问题。     

PSORP航迹规划算法设计与实现

针对飞行器航迹规划与重规划进行了研究,提出了一种基于粒子群的航迹规划与重规划算法（Particle Swarm Optimization Route Planner,PSORP）。在该方法中,使用了特定的粒子群编码方式、构造了适当的适应度函数并建立了有效的航迹评价规则。仿真实验表明该算法可以有效利用各种环境信息,在实时环境下处理各种航迹约束,并最终获得近似的最优航迹。     

基于图像采集的电梯控制粒子群算法研究

论文对以往的电梯派梯算法进行改进.在电梯信息采集模块中加入图像处理模块,来增加电梯呼梯信号的可信度.派梯算法模块中采用多目标粒子群优化算法,对电梯的耗能,乘客乘梯和候梯时间等几个目标进行优化.     

用粒子群算法求解迷宫问题

针对传统算法求解迷宫问题存在效率较低的问题,提出了用粒子群算法求解迷宫问题的方法。重新设计了粒子的编码和定义了粒子的适应度值,成功实现了问题到算法的建模。针对不同类型的迷宫问题进行了实验,结果表明:算法具有较好的性能和效率。     

带有种群平均信息和保持活性策略的粒子群优化算法

利用种群的平均信息和保持活性策略,试图改变粒子群优化算法的性能,从而提出了一种带有种群平均信息和保持活性策略的粒子群优化算法,对典型优化问题的实例仿真说明带有种群平均信息和保持活性策略的粒子群优化算法比保持活性的粒子群优化算法具有更好的性能和全局搜索能力.     

粒子群优化算法的改进

粒子群优化算法在众多的优化问题上表现出良好的性能,已广泛应用于很多领域,但存在早熟收敛的问题,粒子极易陷入局部最优解.从提高收敛速度等方面对算法改进进行研究,并通过仿真实验证明改进算法的可行性,一定程度上提高了算法的性能.     

基于坐标旋转角的均值粒子群优化算法

文中提出了基于坐标旋转角的均值粒子群算法,其原理是:在每次迭代中,粒子的下一个飞行位置的方向与当前最好位置的方向之间偏角较大时,则粒子的位置和速度更新中加入一个角度来改变位置和速度的方向,同时角度也更新。通过典型函数优化实验表明,本文算法具有较高的计算精度和较快的收敛速度。     

不完全判断矩阵权值的粒子群优化算法计算

不完全判断矩阵权值求解是一个重要问题。在分析不完全判断矩阵权值求解的各种方法基础上，提出以使判断矩阵的最大特征值达到最小为目标，建立求解权值准则。给出利用粒子群优化算法解决此问题，实例表明该方法比较有效。     

不完全判断矩阵权值的粒子群优化算法计算

不完全判断矩阵权值求解是一个重要问题.在分析不完全判断矩阵权值求解的各种方法基础上,提出以使判断矩阵的最大特征值达到最小为目标,建立求解权值准则.给出利用粒子群优化算法解决此问题,实例表明该方法比较有效.     

求解函数优化问题的自适应粒子群算法

本文提出了一种新的自适应粒子群优化算法(ASPO)。该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性的调整,并在算法的后期引入速度变异算子和位置交叉算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚。将其应用于函数优化问题中,仿真结果表明APSO算法能有效的解决函数优化问题。     

基于粒子群优化算法的微生物发酵过程控制

微生物发酵是一类典型的生化反应过程,在各个工业领域的应用都很广泛。针对微生物发酵中的溶解氧浓度、pH和发酵温度彳4用粒子群优化算法的基本原理和算法流程,阐述了基于粒子群优化算法的微生物发酵控制．而后用硬件电路设计实现了微生物发酵过程的控制。实践表明,该控制方法对微生物发酵过程控制性能优良,提高了发酵精度,控制效果显著。     

一个与信籁域搜索技术相结合的微粒群算法

微粒群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术.文章针对利用微粒群优化算法进行多极值点的函数优化时,存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题,把信籁域搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于信籁域搜索的微粒群优化算法(TRPSO).该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真计算结果表明,该算法的性能优于混沌微粒群优化算法(CPSO)和基本微粒群优化算法(PSO).