基于自适应粒子群优化算法的光伏电池参数辨识

利用双二极管等效电路模型进行光伏电池输出特性仿真,基于光伏电池的U-I数据建立了目标寻优函数,采用自适应粒子群优化算法对光伏电池参数进行了反演计算.结果表明:U-I反演曲线与实际曲线基本吻合,自适应粒子群算法与单纯形方法的参数辨识结果均与理论值相符,权重因子策略和种群规模对自适应粒子群优化算法寻优结果具有显著影响,基于自适粒子群优化算法的光伏电池参数辨识方法具有更高的求解精度和寻优效率.     

基于自适应粒子群优化FastSLAM算法的改进

快速同时定位与建图(FastSLAM)算法中的重采样过程会带来粒子退化和粒子多样性减弱问题,为了改进算法的性能、提高估计精度,针对FastSLAM算法的特点,设计了一种改进的FastSLAM算法,将FastSLAM算法中的粒子滤波部分用自适应粒子群优化算法来代替,并且引入了粒子的筛选区间,通过改善算法初期的粒子分布情况,以及采用交叉变异操作这种自适应优化策略来对粒子种群进行调整.最后在MATLAB仿真平台针对三种算法进行了对比并验证改进后算法的优越性,实验结果表明基于自适应粒子群优化的FastSLAM算法在估计精度和计算效率方面都具有较好的性能.     

基于Kriging代理模型的PX氧化过程优化

基于流程仿真模型的复杂化工过程优化,往往需要较长的优化时间,效率低下,因此提出了用拉丁超立方采样和Kriging建模法构造流程仿真模型的代理模型,建立基于Kriging代理模型的多目标优化策略。将该策略应用于PX氧化反应过程优化,结果表明:所建立的Kriging代理模型的3个目标的输出精度都控制在1%以内,建模精度高。采用改进的多目标粒子群算法对此Kriging代理模型进行优化,不但能收敛到全局最优解,而且与PX流程仿真模型优化相比,优化时间大大减少,提高了优化效率。因此,在满足精度要求的前提下,Kriging代理模型可以代替PX流程仿真模型来进行优化,并具有较高的优化效率。     

压力铸造成型工艺参数优化数学模型研究

针对压铸成型的工艺参数系统难以建立精确的数学模型,参数优化凭经验试凑,难以得到最优成型工艺参数的问题。本文提出了一种基于量子粒子群算法改进的Kriging算法来建立压铸成型工艺参数系统精确的数学模型,通过Kriging代理模型技术建立工艺参数与控制量之间的精确数学模型,采用量子粒子群算法对Kriging代理模型的变差函数的参数进行优化,提高KRIGING建立的工艺参数与控制量之间的数学模型精度。仿真结果表明:基于量子粒子群算法改进后的Kriging模型精度评价指标的R²提高了9. 4741%,RMSE降低了82. 3207%,RMAE降低了84. 9139%,预测误差更小,由原来的[-2,10]优化为[-2,1]之间,提高了Kriging模型的拟合精度。     

基于熵模型的粒子群优化算法

为了改善粒子群算法在解决高维优化问题时易早熟收敛且存在大量无效迭代的问题,提出了一种基于熵模型的粒子群优化(EPSO)算法.通过引入信息熵模型,精确分析了粒子群搜索过程中的聚集特性,将粒子群搜索过程划分为3个阶段进行优化.第1阶段引入粒子迭代熵差,优化调整惯性权重;第2阶段根据粒子群熵值变化,适时重置惯性权重;第3阶段采用截断策略,减少粒子群的无效迭代.实验结果表明,在Sphere、Rosenbrock、Ackley、Griewank、Rastrigin五个标准测试函数中,EPSO算法的求解精度和收敛速度都优于传统粒子群算法、经典粒子群算法、自适应惯性权重粒子群算法以及新的自适应惯性权重粒子群算法,并且减少了算法的大量无效迭代,从而验证了EPSO算法的有效性.     

基于全参数自适应变异粒子群算法的单目相机标定

针对传统粒子群方法求解相机内参时的局部最优解问题,提出一种基于全参数自适应调节和变异机制的粒子群单目相机内参优化方法.首先,基于向量约束关系对单应性矩阵进行变形,利用最小二乘法求得相机的初始内参.然后,考虑在迭代过程中局部最优粒子、全局最优粒子对各个粒子的作用不同,分别给出了基于粒距的自适应的局部因子学习调节策略和全局因子学习调节策略;同时,设计了基于粒子群平均粒距的改进的粒子自适应变异率.最后,给出了基于全参数的自适应变异机制的粒子群相机内参优化算法.实验结果表明,与张正友标定方法、传统粒子群优化标定方法相比,该方法具有较好的标定精度和收敛速度.     

基于改进粒子群优化算法和极限学习机的混凝土坝变形预测

混凝土坝变形预测是评价大坝运行状态和预测大坝行为的重要方法.但是,混凝土坝的随机荷载和强非线性变形限制了传统多元线性回归模型的应用.而人工神经网络模型则对复杂和高度非线性行为具有良好适应性.针对基于梯度下降法的常规神经网络模型收敛速度慢和过度拟合等问题,提出了一种基于改进型粒子群优化算法选取极限学习机(ELM-IPSO)最优参数的大坝变形预测模型.针对传统粒子群算法搜索时间长、容易陷入局部最优的特点,采用自适应惯性权重和动态调整学习因子,对粒子群算法进行了改进.研究表明,IPSO算法提高了粒子群优化的全局搜索能力,提高了计算效率.应用IPSO优化ELM模型的初始权值和阈值.通过东江混凝土拱坝的实测资料,验证ELM-IPSO模型的预测性能.将计算结果与BPNN模型、ELM模型和传统ELM-PSO模型的结果进行比较.BPNN模型、ELM模型、ELM-PSO模型和ELM-IPSO模型的平方相关系数R2分别为89.15%、91.13%、93.87%和94.36%.ELM模型的R2大于BPNN模型,说明ELM模型比常规的BPNN模型预测精度更高,泛化性能更好.ELM-PSO模型的预测精度大于ELM模型,说明PSO对ELM的优化在提高预测精度方面具有良好的作用.4个模型中,ELM-IPSO模型的R2最大,预测精度最高,这表明提出的ELM-IPSO模型能够有效提高混凝土坝变形的预测能力.     

基于自适应随机惯性权的粒子群优化算法

分析惯性权值对粒子群优化算法(PSO)优化性能的影响,提出了基于自适应随机惯性权(ARIW)的改进粒子群优化算法.在进化过程中,为粒子群中的各个粒子随机选取惯性权值,并随进化代数自适应地调整随机惯性权值的概率分布.使用四个基准函数进行测试,结果表明基于ARIW的PSO算法不但计算简便,而且能有效地调整算法全局与局部的搜索能力,显著提高了全局搜索的速度与精度.     

基于分群式粒子群算法的压裂水平井试井曲线自动拟合

为提高压裂水平井试井多参数自动拟合的计算精度、速度和稳定性,将传统方法、智能算法和并行算法相结合,提出并行分群式粒子群优化算法,并将高斯-牛顿法与粒子群算法相结合,同时采用OpenMP并行算法求解。结果表明:在粒子群优化算法中,通过粒子分群使粒子搜索方向趋近于线性,避免了粒子群算法易陷入局部最优的问题,加快了搜索速度;与高斯-牛顿法相结合保证了计算的稳定性;采用OpenMP并行算法求解降低了模型的复杂度,提高了计算效率;分群式粒子群优化算法比其他优化算法计算速度更快,计算精度更高,并可在一定程度上为多裂缝水平井试井解释划分流动阶段。     

一种基于Kriging模型加点策略的多目标粒子群优化算法

针对工程问题中优化结果误差较大的不足, 提出一种基于Kriging模型的多目标粒子群优化算法. 先利用Kriging模型的响应信息对误差进行预测, 并将预测误差引入Pareto支配关系比较、 全局领导者和局部领导者的选取及变异机制的进行过程中, 再结合文中加点策略使优化过程在少量抽样的前提下快速准确地逼近Pareto前沿解集. 性能测试结果表明, 该算法可提高复杂系统模型的优化效率及准确性.     

融合多种策略的改进粒子群算法及其在电子商务多级物流中的应用研究

为了提高粒子群优化算法(PSO)求解复杂优化问题的能力,本文对基于细菌趋化的粒子群优化算法(PSOBC)进行改进。PSOBC算法是PSO算法的一种新思路,可以有效地克服其易陷入局部最优、后期粒子多样性差的缺点,故将一般反向学习策略和自适应惯性权重与PSOBC算法相结合,得到一种改进的粒子群优化算法。改进的粒子群优化算法的开发能力和勘探能力都得到了很大的提高;在求解复杂性优化问题时种群能够在搜索范围内快速收敛到局部最优处,并且当种群密度足够小时,及时增大种群密度即进行去全局寻优。最后将改进后算法应用到电子商务多级物流中心选址及路径规划问题上。     

基于自适应粒子群支持向量机的短期电力负荷预测

针对粒子群优化算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种新的基于平均粒距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调整,并在算法的后期引入速度变异算子和交换算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚,同时又保持前期搜索速度快的特性.将该算法应用到基于支持向量机的短期电力负荷预测模型中,对支持向量机的参数进行优化.对某电网的短期负荷预测实际算例仿真分析表明,所提出的基于APSO-SVM方法的预测精度明显优于传统的SVM方法,且速度较快,因此,该算法用于短期电力负荷预测是有效可行的.     

智能混合动力汽车经济性自适应巡航控制策略研究

针对智能混合动力汽车自适应巡航过程中的能量控制策略问题,结合模型预测控制在处理多目标、多约束优化问题方面的优势和粒子群算法运算量小、收敛快的特点,将粒子群算法作为模型预测控制的滚动优化方法,构造基于模型预测控制的粒子群算法.仿真结果表明,文中算法能够使绝大部分工况点落在较低燃油消耗率区域,只有少部分工况点落在非经济区域,虽然多消耗了1.06%的燃油,但在运算速度上却获得了60.3%的提升.     

基于约束粒子群优化的克里金插值算法

针对常规克里金插值算法中的不足之处,通过改变粒子群算法中粒子多样性,结合地质变量的特征和数据特征,提出了一种改进的插值方法——基于约束粒子群优化的克里金插值算法,在粒子群优化过程中,通过高斯变异、样本点权重系数设定、搜索范围约束等方式提高了插值精度。实验结果表明:基于约束粒子群优化的克里金插值算法可以获得高精度的插值效果,优于常规的克里金插值。     

面向绿色再制造系统的AGV路径规划研究

为了解决绿色再制造系统中的自动导引运输车(AGV)路径规划问题的问题,提出一种粒子群遗传融合的AGV全局路径优化的自适应算法.该方法集成了遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)二者的优点,为了改善传统PSO-GA融合算法迭代前期寻优速度慢的问题,引入了自适应惯性权重;为了提高算法进入迭代后期的收敛精度,提出了一种双重交叉变异策略,使得改进的PSO-GA融合算法比传统的PSO-GA融合算法搜索能力更强,进化速度更快,收敛精度更高.为了验证改进后算法的优越性,采用栅格法模拟自动导引运输车运行环境并通过MATLAB对标准粒子群、遗传、传统的PSO-GA融合、改进PSO-GA融合四种算法解决路径优化问题进行试验对比,结果证明了改进后的PSO-GA算法的可行性和有效性.     

Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒

提出一种求解无约束最优化问题的新的混合算法Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒群算法的混合算法. 该算法不需要计算梯度, 容易应用于实际问题中. 通过对微粒群算法的修正, 使混合算法具有更加精确和快速的收敛性. 首先利用20个基准测试函数进行仿真计算比较, 计算结果表明, 新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其他算法（PSO, GPSO和NM PSO算法）. 其次, 将新混合算法和最新的各种协同PSO算法进行分析比较. 结果表明, 新混合算法在解的搜索质量、 效率和关于初始点的鲁棒性方面都远优于其他算法.     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

基于自适应网格混合机制的多目标粒子群算法

当粒子群算法(PSO)解决多目标优化问题时,由于PSO有较快的收敛效果,使得种群在寻优过程中多样性不足,易使算法早熟收敛.为有效设计多目标粒子群算法,提出基于自适应网格混合机制的多目标粒子群算法(ammmMOPSO).该算法采用自适应网格和混合机制的一种双重维护策略,以保证外部存档中的非劣解分布均匀,避免种群快速退化,...     

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。     

一种动态惯性权重的自适应粒子群优化算法

在标准粒子群算法中,权重过大导致最优点的搜寻能力降低,不能适应复杂的非线性优化搜索过程,动态惯性权重的自适应粒子群算法(APSO)解决了这一问题。在该算法中,粒子群中所有粒子适应度的整体变化可以跟踪粒子群的状态,在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。通过对几种典型函数的测试结果表明,APSO算法的收敛速度和收敛精度明显优于LDW算法,从而提高了算法的性能。