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

粒子群算法是近几年来迅速发展起来的,得到广泛应用的一种新型模拟进化优化算法.研究表明该算法具有简单易于实现,可调参数少等优良性质.对粒子群算法理论及其进展情况做了阐述,介绍了该算法在理论和实际问题中的应用,并对其前景进行了展望.     

粒子群优化算法综述

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用。详细介绍了PSO的基本原理、各种改进技术及其应用等,并对其未来的研究提出了一些建议。     

粒子群优化算法的研究

粒子群优化算法算法原理简单，所需参数较少，易于实现，目前已经应用到很多领域。文章阐述了基本PSO的原理，给出了各种改进技术．并展望了PSO的发展方向。     

基于改进粒子群优化算法的电机故障诊断研究

针对电机转子故障,利用神经网络方法进行故障诊断研究。将基本粒子群优化(PSO)算法进行改进,并用其训练反向传播(BP)神经网络,对电机转子进行故障诊断。选用电机转子振动频谱分量作为神经网络的训练样本,将故障信息数据作为输入量代入已训练好的神经网络,通过输出结果即可诊断故障类型。仿真结果表明,基于改进PSO算法的BP神经网络可以有效地识别电机常见故障,具有较快的收敛速度和较高的诊断精度。     

自适应粒子群优化BP神经网络的变压器故障诊断

在分析粒子群参数特征的基础上,提出自适应粒子群优化算法,使用自适应粒子群优化BP神经网络,建立基于自适应粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)的变压器故障诊断系统.通过对52组训练样本和28组测试样本的仿真实验,可知自适应PSO-BP法能提高变压器故障诊断的准确率,有效减小网络的误差精度.     

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.     

粒子群优化算法在非线性模型预测控制中的研究应用

提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的非线性模型预测控制（NMPC）。作为NMPC重要组成的滚动优化部分对控制效果的好坏起着关键的作用,因而寻求一种可靠的优化算法十分必要。PSO算法是一种群集智能方法,通过粒子之间的合作与竞争及进化实现对多维复杂空间的高效搜索,属于一类随机全局优化技术,已成功应用于各科学和工程领域。本文在滚动优化部分应用粒子群优化算法来求解预测控制律,对非线性系统施加优化控制,此外,对常规线性递减加权因子ω策略进行了讨论,提出了非线性递减策略,可进一步缩短优化时间和优化精度。仿真实验效果良好,验证了这种优化算法的正确性和有效性。     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化(PSO)算法是一种源于人工生命和演化计算理论的新兴优化技术.其基本思想为:每个粒子被随机的初始化以表示一个可能的解,并在解空间通过更新迭代搜索最优解.PSO的优势在于算法简单,对目标函数要求少,易于实现而又功能强大.目前,已受到演化计算领域的学者们的广泛关注,并提出了许多改进的算法.本文阐述基本粒子群的原理,给出了各种改进的算法,并展望了PSO的发展方向.     

基于自适应粒子群优化算法的神经网络的优化研究

针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,提出一种新的自适应粒子群优化算法用于神经网络的训练.该算法通过改进自适应搜索策略以提高网络泛化性能,并结合Ionosphere雷达信号分类数据集进行仿真测试.研究结果表明:基于自适应粒子群优化算法训练的神经网络在分类准确率和分类误差上明显优于传统的BP算法,且很好地提高了网络泛化能力和优化效果.     

Cultural Binary Particle Swarm Optimization Algorithm and Its Application in Fault Diagnosis

Binary particle swarm optimization algorithm(BPSOA) has the excellent characters such as easy to implement and few set parameters.But it is tendentious to stick in the local optimal solutions and has slow convergence rate when the problem is complex.Cultural algorithm(CA) can exploit knowledge extracted during the search to improve the performance of an evolutionary algorithm and show higher intelligence in treating complicated problems.So it is proposed that integrating binary particle swarm algorithm into...     

采用多目标粒子群算法的模拟电路故障诊断研究

提出了一种容差条件下基于多目标粒子群(MOPSO)算法的模拟电路软故障诊断方法.通过灵敏度分析,建立模拟电路故障诊断的约束线性规划方程组,以元件参数变化量与标称值的百分比作为故障判据.针对MOPSO中目标空间增加时种群选择压力影响算法性能的问题,采用阶有效优化准则代替传统的Pareto优化准则,引入最优折中解作为全局最优解,从而提出基于阶有效的平衡全局搜索策略多目标粒子群(ESEO-MOPSO)算法,并将其用于模拟电路故障诊断的约束线性规划方程组的求解中.仿真结果表明,该方法兼顾故障元件的定位和故障元件参数变化量的估计,可以有效地实现模拟电路在容差条件下的软故障定量诊断.     

一种新的求解优化问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与一种自适应局部搜索算法相结合,提出了一种新的混合粒子群优化算法,使粒子群算法寻优过程中的全局搜索能力和局部搜索能力良好平衡;采用了典型函数和模糊神经网络优化问题对算法性能进行测试,并与其它方法进行比较.实验结果表明,这种混合粒子群优化算法能获得质量更好的解,具有较高的收敛性,特别是在高维复杂函数优化上具有很强的竞争力,其性能大大优于单一的优化方法.     

一种基于粒子群优化算法的神经网络训练方法

介绍了粒子群优化(PSO)算法的原理,研究了将PSO算法应用于神经网络训练的方法,给出了算法软件实现的基本流程,并对Iris分类问题做了仿真实验,通过与BP算法的比较,结果表明基于PSO的神经网络训练算法操作简单,易于实现,而且训练精度较高,有良好的收敛性.     

一种新的求解优化问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与一种自适应局部搜索算法相结合,提出了一种新的混合粒子群优化算法,使粒子群算法寻优过程中的全局搜索能力和局部搜索能力良好平衡;采用了典型函数和模糊神经网络优化问题对算法性能进行测试,并与其它方法进行比较.实验结果表明,这种混合粒子群优化算法能获得质量更好的解,具有较高的收敛性,特别是在高维复杂函数优化上具有很强的竞争力,其性能大大优于单一的优化方法.     

一种动态非线性改变惯性权的自适应粒子群优化算法

惯性权值线性递减(LDI)的粒子群算法不能很好地反映粒子搜索过程的复杂非线性行为,收敛速度和收敛精度仍不够理想。对此,提出一种动态非线性改变惯性权(DNI)的自适应粒子群算法。在该算法中通过引入非线性指数函数来描述惯性权值在进化过程中的动态变化特性,并通过数值实验确定了非线性函数关键控制参数的合适取值范围。通过典型测试函数验证算法的性能,并与文献报道的已有结果比较。实验表明:对单峰值函数优化问题,DNI自适应粒子群算法收敛速度明显优于LDI算法;对多峰值函数优化问题,DNI算法跳出局部最优的能力及收敛精度也好于LDI算法。     

微粒群优化算法的研究现状与发展

针对群体智能算法(SIA)中引起广泛兴趣的微粒群优化算法(PSO)的基本原理、框架,介绍了PSO的一些研究现状及其进展,最后提出了PSO有待进一步研究的若干方向和工作.     

区间多目标粒子群优化算法及其应用

提出了一种区间多目标粒子群优化(IMOPSO)算法,用于解决多目标下区间变量的优化问题.基于区间可信度定义两个区间解的占优关系,通过归一化方法和区间拥挤度距离对Pareto最优解排序,并设立归档机制,利用外部存储器保存Pareto最优解集.针对有界误差系统的建模问题,提出了基于IMOPSO算法训练区间神经网络(INN)模型参数的建模方法,解决了误差界已知和误差界未知两种情况下的有界误差系统建模问题.最后,以一阶不确定系统为例,利用所提算法进行了建模仿真,验证了建模方法的有效性.