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1.
采用非固定多段映射罚函数法处理问题的约束条件,提出了一种用改进差分进化算法求解非线性约束优化问题的新方法.结合差分进化算法两种不同变异方式的特点,引入模拟退火策略,使算法在搜索的初始阶段有较强的全局搜索能力,而在后阶段有较强的局部搜索能力,以提高算法的全局收敛性和收敛速率.用几个典型Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,该方法全局搜索能力强,鲁棒性好,精度高,收敛速度快,是一种求解非线性约束优化问题的有效方法.  相似文献   
2.
基于复合微粒群算法的非线性系统模型参数估计   总被引:6,自引:2,他引:6  
在系统辨识理论的实际应用中根据不同的对象和建模的不同目的去选择合适的辨识算法是一件不容易的事。针对非线性系统模型的多样性,提出了适应于多种不同模型的基于复合微粒群优化算法(HPSO)的系统参数估计方法,并对多种模型实例进行了仿真研究。实验结果表明,该算法是一种有效的系统模型参数估计方法。  相似文献   
3.
鉴于Buck-Boost矩阵变换器输出电压波形的谐波失真度与其主电路参数直接相关,为此采用微粒群算法对其主电路参数进行优化.文中介绍了微粒群算法的基本原理,阐述了采用微粒群算法对BBMC主电路参数进行优化的具体设计方法,并利用Matlab/Simulink对其优化效果进行了仿真验证.结果表明,利用微粒群优化算法获得的主电路参数较传统计算方法获得的主电路参数其输出电压波形的谐波失真度更小,因而具有一定的应用价值.  相似文献   
4.
采用状态反馈方法,着重讨论一类具有非线性扰动的关联时滞大系统的分散稳定化设计。利用H∞理论方法和实对称矩阵性质,导出了具有非线性扰动和关联时滞的大系统可分散状态反馈镇定的充分条件。借助于LMI方法,获得了具有较小增益的状态反馈控制率。结论推广了现有文献的研究结果。数值实例说明了方法的有效性。  相似文献   
5.
针对微粒群算法全局最优(Gbest)模型收敛速度快、局部搜索能力强、鲁棒性差,局部最优(Lbest)模型全局搜索能力强、鲁棒性好、收敛速度慢的特点,提出了一种结合全局最优和局部最优两基本模型特点的复合最优模型微粒群优化算法。用4个Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,与微粒群算法的两种基本模型相比,该复合模型算法能有效提高算法的收敛速度及全局搜索能力。最后将算法应用于一个非线性系统模型的辨识,辨识结果验证了该算法的有效性。  相似文献   
6.
由于风电具有随机性和波动性的特点,大规模风电并网使得电力系统经济调度更加复杂。结合参数自适应差分算法(ADE )和纵横交叉优化算法(CSO )各自的优点,提出一种自适应差分纵横交叉(ADE-CSO )混合智能优化算法。为了满足负荷平衡等式约束和机组功率爬坡约束,提出一种启发式约束处理方法。在接入风电的5 机系统上对ADE-CSO 算法进行仿真,并与4 种其他智能优化算法进行比较。实验结果表明,提出的算法具有良好的优化性能和全局收敛性能,是一种求解含风电场电力系统动态经济调度的有效方法。  相似文献   
7.
随着产教融合项目在各高校落地生根,高校教育模式发生了很大改变为评估高校产教融合项目发展情况并及时调整产教融合项目,采用网络问卷调查的方式在湖南高校开展产教融合问卷调查首先提炼出调查项制作初始调查问卷,进行必要的预测试并修改相关问卷项后确定正式调查问卷,然后在高校师生里开展网络问卷调查,最后利用SPSS 12.0等统计分析软件对问卷结果进行了信度、效度差异性、相关性和现状等统计分析分析结果表明:高校教师对产教融合的接受程度高于学生,师生们对产教融合项目的参与度和积极性很高  相似文献   
8.
网带式加热炉具有非线性、时变参数、大时滞等特点,常规PID或FUZZY控制都难以满足工艺的要求.针对网带式加热炉系统本身的复杂性,提出了FUZZY-PID复合控制策略.以AT89C51单片机为核心,设计了完善的I/O接口电路、人机接口电路和系统软件.实践表明,该系统的控制品质能满足生产工艺要求,产品质量、合格率和生产效益有了较大提高,产品能耗得到了降低.  相似文献   
9.
基于混沌变量的模式搜索法及其应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了基于混沌变量的模式搜索法.在探索移动中,由混沌遍历性来生成移动方向和步长;在模式移动中,针对粗搜索与细搜索分别采取最优一维搜索和直接模式搜索.将全局优化能力强的混沌优化融入到模式搜索法中,且采取二级模式移动,搜索效率高.算法应用于模糊神经网络权值优化,仿真验证了其优良性能.  相似文献   
10.
多目标优化问题的差分进化算法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性,提出了一种精英保留和根据目标函数值进行排序的多目标优化差分进化算法.对排序策略中目标函数的选择方式进行了分析和比较,并提出了一种确定进化过程中求得的精英解是否进入Pareto最优解集的阈值确定方法.用多个经典测试函数进行了实验分析,并与NSGA-Ⅱ算法进行了比较.实验结果表明,该方法收敛到问题的Pareto前沿效果良好,能有效保持所求得的Pareto最优解的多样性.  相似文献   
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