粗糙表面反射辐射偏振特性研究

为分析和研究粗糙表面反射辐射偏振特性及在目标表面二维空间的分布状况,基于偏振双向反射分布函数模型,推导出了粗糙表面反射辐射偏振度的一般表达式.针对不同材料涂层表面,综合考虑了表面漫反射和镜面反射,对偏振度进行了计算,分析了不同材料折射率及粗糙度下偏振度的分布.计算结果与实际测量数据基本吻合,为实际测量提供一定的理论指导.     

基于随机权重粒子群算法的SCARA机器人动力学参数辨识

针对SCARA机器人在负载条件下末端动力学参数难以辨识的问题,在分析负载对各关节力矩影响的基础上,对SCARA机器人进行了结构简化,利用Lagrange法建立带负载机器人的动力学数学模型,确定了需要辨识的机器人末端动力学参数。在传统粒子群算法的基础上,提出一种随机权重粒子群算法对机器人动力学参数进行辨识,并编写了相应的程序。仿真辨识结果表明:随机权重粒子群算法的收敛速度与参数粒子搜索范围得到明显提升,辨识出的机器人力矩与实际输出力矩基本吻合,说明该算法对机器人动力学参数的辨识具有较高的精度;与遗传算法、基本粒子群算法相比,随机权重粒子群算法辨识得到的适应度函数最优值最小,不易陷入局部最优,便于全局搜索,参数辨识精确更高。     

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logistic分布密度函数的粒子群优化算法研究

针对粒子群算法求解精度低、收敛速度慢和"早熟现象"等问题,通过正态分布的形式初始化粒子种群和logistic分布密度函数改进权重值ω,提出了一种基于logistic分布密度函数的粒子群优化算法,同时对logistic分布密度函数进行一定的修正,并与典型的自适应权重法、随机权重法和线性递减权重法进行对比测试.实验测试表明...     

基于DNPSO的支持向量机的发动机故障诊断

设定了基于粒子序号和粒子邻居数量的动态邻域粒子群模式,并通过田口试验分析了6种测试函数的优化性能,选定了粒子群算法的惯性权重、粒子邻居数量及加速系数等参数的较优渐变模式,建立了具有较为广泛适应性且运算量相对较低的动态邻域粒子群模型.利用该模型优化了支持向量机的惩罚参数和核函数评估参数,在发动机的故障特征识别过程中,通过与BP神经网络及标准粒子群算法优化参数的支持向量机等分类器的比较,动态邻域粒子群算法优化的支持向量机具有较高的特征识别能力和较强的鲁棒性.     

基于Kriging代理模型的注塑产品翘曲优化

针对传统的基于CAE的注塑产品工艺优化方法精度不高、效率低,提出了Kriging模型与自适应粒子群算法相结合的集成优化策略.Kriging模型代替CAE分析作为粒子群算法迭代过程中的适应函数,大大减少了优化算法的计算量;同时,通过在粒子群算法中引入自适应惯性权系数,加快了粒子群算法的收敛速度.算例表明,基于Kriging模型与自适应粒子群算法的优化策略可以在小样本情况下获取较高的求解精度,并通过与标准遗传算法做比较,表明该优化策略同时具有较高的计算效率.     

多类目标样片BRDF三维统计建模及优化

在Torrence-Sparrow模型的基础上,修正和简化了五参数模型,对多类目标样片双站多角度双向反射分布函数(BRDF)测量数据进行了拟合,在二维情况下与五参数模型进行了比较,两者均与实验数据吻合,表明了五参数模型良好的适应性,能够对不同粗糙度,不同光学特性的材料进行拟合.优化过程采用遗传算法与退火算法相结合,具有把握全局和较快收敛速度的特点,对于问题的解决起到了关键作用.五参数模型是三维空间模型,通过对某些样片的多组多角度双站三维实验数据进行的拟合充分利用了三维空间信息,建立了BRDF空间分布图,进而获得粗糙表面的更多光散射信息.     

水泥板表面BRDF统计建模的优化与实现

分析了水泥板表面光散射的特点,结合图像处理方法计算了水泥板表面CCD图像像素的灰度梯度。通过遗传模拟退火算法反演出双向反射分布函数（BRDF）中遮蔽函数的参数,将反演的参数替换遮蔽函数中的经验参数计算水泥板表面的BRDF,并将拟合值和BRDF的实验值相比较,结果显示,随入射角增大遮蔽函数参数取反演值时的BRDF比取经验值时的BRDF精度更高,为目标表面BRDF统计建模的优化提供一种方法。     

一种融合梯度信息的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)存在盲目搜索、收敛速度慢的问题，提出一种融合梯度信息的改进粒子群优化算法，简记为GIPSO(Gradient Information based PSO)。利用目标函数的梯度信息指导粒子朝着适应值更低的方向搜索，可有效避免粒子的盲目搜索行为。首先，在线性权重粒子群算法的进化公式中嵌入目标函数的梯度信息，有效提升了改进方法的收敛精度；其次，随机选择一半的粒子使用含有梯度信息的速度进化公式以降低算法的计算量，在标准测试函数上的仿真实验结果表明，GIPSO算法在收敛速度与收敛精度方面，均优于基本PSO算法，线性权重衰减PSO算法，正太分布权重PSO算法等传统方法。     

基于改进PSO的高分子材料降解模型参数优化

为提高可降解高分子材料降解模型仿真的准确程度,结合高分子材料降解的实际原则和所要考虑的各种因素,建立了适合优化的参数优化模型,并将粒子群优化算法(PSO)用于模型的求解.针对标准粒子群算法存在的一些不足,提出了一种改进的粒子群优化算法来求解最优值,改进的算法引入了动态自适应惯性权重和异步时变学习因子.采用5个标准测试函数对改进的粒子群算法进行了测试,并将算法应用于参数优化模型的求解.测试与试验结果表明:新算法有效地避免了过早陷入局部最优,提高了收敛速度和收敛精度,并且采用优化所得参数显著地提高了高分子材料降解模型仿真的精准度,有利于揭示降解机理的科学意义和指导实际医用器件的设计与生产.     

粒子群算法在金融风险模型中的研究与改进

在一种非线性金融风险模型中引入粒子群算法,针对粒子群算法在迭代后期搜索能力不高、粒子容易陷 入局部最优的问题,基于对惯性权重的优化以及对每个粒子个体位置变异,提出一种改进后的粒子群算法。 利用粒子群算法选择最优控制参数,以最大程度降低金融系统的总风险值。仿真结果表明,改进后的粒子群算 法在全局最优以及搜索速度方面优于传统的粒子群算法。     

基于PPSO算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化可以降低系统的有功损耗,保证系统运行的安全性和经济性.采用向量粒子群优化（PPSO）算法求解电力系统无功优化问题,在算法中通过初始化得到向量的相位角,并将相位角引入速度更新过程,这样可以更有效地提高搜索精度.在IEEE-14节点系统中,采用PPSO算法、标准粒子群优化算法、随机惯性权重粒子群优化算法和改进吸引排斥粒子群优化算法进行无功优化仿真实验对比,结果表明,PPSO算法可以更好地降低有功损耗.     

一种TDCS自适应粒子群导频优化设计算法

为了解决变换域通信系统(transform domain communication system,TDCS)基函数存在不可用频带而产生的导频优化设计问题,提高TDCS的信道估计精度,提出了基于自适应粒子群算法的TDCS导频优化设计.构建TDCS信道估计模型,分析不可用频带对信道估计性能的影响并建立导频优化模型,设计导频优化的适应值函数和自适应惯性权重,通过粒子群算法对导频的位置和功率进行优化.在不同干扰环境下的仿真结果表明,新算法较传统粒子群算法收敛速度更快,优化能力更强,其信道估计精度和误码率性能接近最优导频.与等间隔等功率导频相比,在单干扰和多干扰频带下误码率分别有2.6 dB和2.2 dB的性能增益.     

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.     

一种自适应改变惯性权重的粒子群算法

针对标准粒子群算法收敛性和收敛速度的问题,分析标准粒子群算法惯性参数对算法性能优化的影响,提出一种自适应改变惯性权重的粒子群算法（ACPSO）。通过对粒子速度和位置变化过程的分析,并结合早熟收敛程度和个体适应值自适应的调整惯性权重,使得算法能在全局收敛性和收敛速度之间找到良好的平衡关系,并且通过典型的函数测试,表明此方法有效的控制了粒子群的多样性,而且具有良好的收敛速度。     

风、光、燃、储多源互补微电网的日优化运行

为了提高微电网经济运行水平,首先,针对粒子群算法前期容易早熟收敛的问题,提出了一种分段非线性惯性系数调整的方法,在此基础上,将Metropolis接受准则加入粒子群算法中,增加粒子跳出局部最优解的概率。采用改进算法及其相关的3种算法对4个基准函数作优化对比测试,验证了改进算法的有效性和可靠性。然后,以微电网发电成本最低和环境效益最优为目的,考虑了实际微网运行的约束条件,建立了包含有光伏阵列、风力发电机、微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池的多源互补微电网日优化运行数学模型。最后,将改进算法与标准粒子群算法分别用于微网日运行优化模型求解,验证了采用改进算法能够使微网获得更佳的综合效益。     

基于改进粒子群算法的海洋钻机系统布局优化

为提高海洋钻机的工作效率和平台的空间利用率,应用改进的粒子群算法对海洋钻机系统进行布局优化研究。针对多目标、多约束的钻机系统布局优化问题,建立钻机系统布局优化数学模型,应用多目标粒子群算法直接求解,得出相应的最优解集。利用线性加权法将多目标转变为单目标进行求解分析,针对单目标粒子群算法的缺点,基于约束条件、惯性权重以及遗传算法的选择和杂交对粒子群算法进行改进,完成不同改进算法的测试实验。结果表明,在应用粒子群算法求解布局问题时将约束条件作为目标函数、单独引入遗传算法的杂交思想求解速度和精度更好。提出的基于杂交的动态惯性权重粒子群算法的布局优化问题求解性能更优,得到的优化方案符合海洋钻井作业要求且占用甲板面积较小。     

基于改进粒子群算法的码书设计方法

基本的矢量量化码书设计方法的性能易受到初始码书的影响,采用群体优化的粒子群算法是克服这一缺陷的有效手段。在粒子群算法中,惯性权重因子的大小决定了粒子的搜索能力。为了权衡粒子群算法中全局搜索能力与局部搜索能力,提出了一种非线性递减的惯性权重粒子群优化算法。该算法能够自适应地调整惯性权重因子的大小,从而有效地改善粒子的全局搜索能力。     

基于独立权重和分级变异策略的粒子群算法

针对粒子群优化算法中存在的局部收敛问题,提出一种融合惯性权重调整和群体最佳位置变异两种策略的粒子群优化算法.该算法将个体粒子的状态信息引入惯性权重策略,独立调整每个粒子的惯性权值,体现个体粒子对权重需求的差异.在最佳位置变异策略中采用分级思想,根据粒子群的搜索状态选择相应的极值变异方式,使变异操作更具针对性.实验结果表明,该算法对多个测试函数都表现出良好的优化性能,能有效避免局部收敛问题,提高了粒子群的全局搜索能力.     

解多目标优化问题的新粒子群存档算法

通过把Pareto优与粒子群优化(PSO)算法相结合,利用给出的粒子的序值定义对粒子群中的粒子进行分离存档,给出了一种求解多目标优化问题的新粒子群存档算法。为了提高算法的全局收敛性,对PSO算法中的惯性因子ω执行自适应调节。数据实验比较表明该算法能找到问题数量更多、分布更广、更均匀的Pareto最优解。