基于改进粒子群算法的分布式电源定址定容寻优

针对配电网中分布式电源的选址和定容问题,建立了包括分布式电源的运行维护费用、环境因素费用、网损费用的目标函数,并把潮流约束、电压约束、系统容量约束作为约束条件,采用改进的粒子群优化算法,确定分布式电源的位置和容量。对33节点配电系统进行仿真计算,得到了较为合理的安装位置和容量。     

基于改进粒子群优化算法的闭环时滞系统辨识

闭环时滞模型参数的辨识一直是先进工业控制领域的一个重要课题。然而由于时滞的存在,被控量不能及时地反映系统所承受的扰动,从而产生明显的超调,使得控制系统的稳定性变差。本文充分利用粒子群优化算法收敛速度较快和混沌运动遍历性的优点,提出了一种基于混沌优化思想的混沌粒子群优化算法来直接辨识含有滞后环节的被控对象的闭环传递函数,而不用将其转化为状态方程。将闭环时滞系统的传递函数通过z变换转化为离散的差分方程,对于滞后环节的处理,用一阶Pade近似。利用CPSO的全局优化能力来极小化误差准则函数,从而获得模型参数的估计值。仿真实验结果证明:该方法收敛速度较快、辨识得到的参数精度较高,适用于实际的工业生产。该方法与辅助变量最小二乘方法相比,计算量小、过程简单、不用计算多重积分、辨识速度较快、辨识精度高。     

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.     

基于混沌粒子群算法的伺服阀动态参数寻优

以双喷嘴挡板伺服阀为研究对象,确定6个动态参数为待寻优参数,根据快速性和稳定性的优化目标,建立伺服阀动态参数优化模型。优化模型运用混沌粒子群优化算法对伺服阀的动态参数进行寻优,得出一组最优解。通过对寻优前后数据的MATLAB仿真对比分析,验证了优化模型和优化方法的有效性。     

基于改进粒子群算法的双馈感应发电机参数辨识

基本粒子群算法(PSO)存在早熟问题,且惯性权重对参数辨识结果的影响较大,为此提出将变权重PSO算法和全局最优位置变异PSO算法相结合的改进PSO算法,并将其应用于双馈感应发电机(DFIG)的参数辨识。分析了DFIG中各参数的可辨识性和辨识难易度,给出了基于改进PSO算法的参数辨识步骤。与采用基本PSO算法、变权重PSO算法和全局最优位置变异PSO算法的参数辨识结果相比较,该方法具有收敛速度快、辨识误差小的优点,即使在较大的搜索范围内仍具有较高的辨识精度。     

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.     

基于改进粒子群算法优化电梯群控系统

给出的粒子群优化算法是一种群智能优化技术,利用群体和个体的智能行为来求解组合优化问题,并将多目标问题分别在粒子的各子种群中以内在并行的方式搜索多个非劣解,同时对各子种群粒子的适应度采用积分排序,较好地解决了电梯群控系统的多目标问题。充分弥补了传统方法解决多目标问题出现的不足。针对不同客流强度进行分析,分别得到不同平均的候梯时间和乘梯时间,结果表明采用此种改进的粒子群算法充分保证了算法的收敛速度和精度。     

基于改进粒子群算法的云计算服务部署优化

针对云计算资源有限,传统穷举搜索算法求解效率低的问题,提出一种基于改进粒子群算法的云计算服务部署优化方法.首先对云计算服务部署问题进行分析,将其转换成一个多目标组合优化问题,并建立相应的数学模型;然后采用全局搜索能力强的粒子群算法对数学模型进行求解,并针对标准粒子群算法收敛速度慢、存在早熟现象进行改进;最后通过仿真实验验证其可行性.实验结果表明,该方法可以快速找到最优的云计算服务部署方案.     

基于改进粒子群算法的自适应波束形成

基于最小均方误差准则,将自适应波束形成的权值求解问题表示为多目标优化模型,利用提出的改进粒子群优化算法,获得了阵列最优权值向量.改进粒子群优化算法中引入动态邻域拓扑结构,自适应调整粒子的领域搜索范围,避免粒子陷入局部最优.仿真结果表明:所提算法的收敛速度优于传统算法.     

基于优化PSO的LU循环分块方法

循环分块技术可以提高Cache的命中率,而循环分块的规模是该技术的决定性因素。利用粒子群优化算法可以优化循环分块的规模,获取合适规模的分块,提高循环分块的效率。首先研究了LU分解算法,然后讨论了传统粒子群优化算法并针对用于循环分块方面的不足加以改进,最后把优化的粒子群优化算法用于LU分解算法之中,从而提出了一个PSO-LU循环分块算法。仿真实验结果表明,和原始基准测试程序相比,所提循环分块算法比性能有所提升,更充分地提高高速缓存运算效率。     

基于改进粒子群算法的分数阶系统辨识方法

为获取精确的分数阶系统模型,本文利用惯性权值自适应律来改进基本粒子群算法,基于所改进的粒子群算法提出了一种分数阶系统辨识方法,并选取实际系统与辨识系统的输出误差平方和为目标函数,实现了分数阶模型参数和阶次的同时辨识,适用于成比例和不成比例分数阶系统辨识。仿真结果表明了算法的有效性,辨识结果精度较高。     

采用改进PSO的LU循环分块优化算法

首先研究了LU循环分块算法,然后讨论了传统粒子群优化算法并针对用于循环分块方面的不足加以改进,最后把优化的粒子群优化算法用于LU分解算法之中,从而提出了1个PSO-LU循环分块算法.仿真实验结果表明,和原始基准测试程序相比,所提循环分块算法的性能有所提升,其更充分地提高高速缓存运算效率.     

结合PSO的改进压缩跟踪方法

针对基于在线检测的跟踪方法中目标在多尺度空间中的搜索和匹配问题,结合粒子群优化算法(PSO)和压缩感知思想,提出一种鲁棒的多尺度目标跟踪算法.首先,通过粒子群在多尺度空间中采集样本;然后,经过压缩感知提取特征;最后,通过粒子的迭代计算,搜索出当前目标的最佳匹配位置.实验结果表明:提出的算法能较好地适应目标的多尺度变化,在快速性和鲁棒性上具有更好的性能.     

基于矩阵力法的杆系结构可靠度计算方法

在基于矩阵力法的单位载荷算法计算出杆系结构破坏过程中结构内力的基础上 ,使用一次二阶矩法计算了元件的可靠度 ,并通过结构失效的判断准则确定结构失效路径 ,采用分枝 -限界法从众多的失效模式中搜索结构的主要失效模式。使用PNET方法计算了结构的失效概率。     

制作基于数据库报表的一种方法

对管理信息系统来说 ,报表的制作始终是一个难点。利用PowerBuilder的动态SQL功能 ,在数据库里建立一些辅助表 ,把相应的SQL语句装入辅助表中 ,报表的输出内容由其对应的SQL来产生 ,使MIS使用者能自己维护报表的输出内容。     

惯性导航系统极区导航参数解算方法

针对惯性导航系统(INS)极区航向、速度误差增大和大圆航线航向角快速改变的问题,提出了一种INS极区导航参数解算方法.首先研究了极区INS误差抑制机制,构建了椭球面栅格航向基准模型,然后利用INS解算的导航参数信息,实现了栅格航向和栅格速度解算,最后完成了极区导航参数导航性能评估.理论分析和仿真结果表明,该方法计算简单,解算的导航参数有利于极区航行监控和航行绘算;栅格航向和速度精度明显优于地理航向和速度精度,可以满足极区载体航行需求,提高了INS极区导航性能.     

PID控制器参数的ITAE最佳设定公式

针对一类可以由带有纯时间延迟的一阶模型来近似描述的被控对象,运用参数寻优及曲线拟合等方法得到了一组基于被控对象特征参数的PID控制器最佳设定公式.仿真结果表明:应用该方法所设计的PID控制系统具有超调小、调整时间短、稳态误差小等特点,系统的动态特性较以往的经验公式有了大幅度提高.即使当对象纯滞后时间与时间常数的比值较大时仍然具有较好的控制效果.该方法简洁实用,不仅解决了常规PID控制系统参数整定不良的难题,同时也为进一步构造基于过程特征参数的自适应PID控制系统提供了有力的依据.     

基于解空间划分的PSO改进算法

 提出一种基于解空间划分的粒子群优化算法, 该算法在保持粒子群搜索能力的前提下对解空间进行预处理, 寻找最佳搜索区间, 提高了粒子群搜索效率; 在粒子群搜索过程中设置检查点, 动态更新解空间区间划分. 实验结果表明, 该算法有效提高了粒子群的搜索效率, 并使粒子群算法不易陷入局部极值. 同时, 在自适应状态下, 该算法能搜寻到指定精度下粒子群所需的最小迭代次数, 并得到较满意的最优值.     

基于改进BP算法的岩石宏细观参数轻量化分析方法

针对PFC 3D细观参数多、宏细观参数间影响机制分析难度大、参数标定模型可解释性不足等问题,以细观参数轻量化分析目标,通过引入含陡度因子的功能函数、自适应Nesterov动量法及自适应学习率提出了一种改进的BP算法进行轻量化建模.与传统BP算法对比表明：改进算法提升了传统算法的稳定性与收敛速度,能够合理准确的对宏细观参数间的敏感性进行量化,筛选出关键的细观参数并获得轻量化的宏细观参数分析模型.基于轻量化模型对宏细观参数间的相关性及影响机制进行分析,研究了单个及多个关键细观参数对宏观参数的影响规律,研究发现：弹模随等效模量增大呈线性增长;平行黏结刚度比对弹模的增长具有抑制作用且当刚度比较高时弹模减小幅度较大.泊松比和颗粒刚度比及平行黏结刚度比间均存在线性关系,而摩擦系数的增大将引起泊松比的非线性减小.强度参数对峰值强度均具有激励作用,当平行黏结抗拉及抗剪强度在较高水平下的组合对峰值强度的提升作用最为显著,内摩擦角主要对岩石的峰后强度具有一定影响,这是由于试样在峰后加载时,内摩擦角对于剪切带两侧的颗粒滑动具有一定的控制作用.研究成果对于PFC参数标定问题具有一定的参考价值.