改进的PSO算法在重油热解模型参数估计中的应用

针对传统的粒子群算法(PSO)在解决复杂的优化问题时易陷入局部最优这一情况,提出了一种改进的粒子群算法(EPSO),该算法在传统的粒子群算法陷入局部最优的情况下引入了单个粒子的"Hooke-Jeeves模式搜索"操作和粒子之间的"启发式交叉"操作。仿真结果表明:EPSO算法的全局搜索性能和收敛速度比传统的PSO算法有明显的提高。采用EPSO算法进行非线性参数估计所得到的重油热解模型,其预报的平均相对误差比传统的PSO算法得到的模型提高了11.98%,比遗传算法(GA)得到的模型提高了38.76%。     

一种改进PSO算法在经济调度中的应用研究

粒子群优化算法是一类新的基于群体智能的启发式全局优化技术,群体中的每一个粒子代表待解决问题的一个候选解,算法利用粒子之间的相互作用发现复杂问题解空间的最优候选区域.综述了算法的基本形式及其多种改进形式,通过比较提出了一种用于求解一般形式的非连续、非凸、非线性约束优化问题的改进粒子群算法,用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题.仿真结果表明,所提出的方法搜索速度快,求解精度高,易于掌握,是解决电力系统经济负荷分配问题的有效手段.     

基于增量式PID的改进粒子群算法

基于粒子群优化(PSO)算法的简单模型和增量式PID控制原理,引入PID增量算子和4个新随机因子,对标准粒子群优化(SPSO)算法进行了扩展.扩展粒子群算法(EPSO)提升了粒子自身认知能力和社会认知能力,增加了粒子共享的信息量,粒子在运动过程中更加智能化.4个新随机因子的引入,提高了种群的多样性,一定程度上克服了PSO容易陷入局部最优的缺陷,提高了PSO算法全局搜索能力.对6个常用目标函数进行优化仿真,结果表明EPSO算法较SPSO算法收敛速度显著加快,且不易陷入局部极值点.SPSO算法是EPSO算法的一种特殊情形;EPSO算法作为SPSO的扩展,可应用于所有SPSO求解的优化问题.     

利用改进的并行粒子群算法对变分资料同化的研究

近年来,为了提高同化精度和减少同化时间,粒子群算法(PSO)被引入到数值天气预报资料同化中来.粒子群算法虽然令同化精度有所提高,但同化时间仍然存在较大缺陷.基于此,首先设计了一种改进的并行粒子群算法(P2PSO),然后应用于含不连续"开关"过程的变分资料同化中,与时变双重压缩因子粒子群算法(PSOTVCF)和动态权重粒...     

基于静态有向种群结构的EPSO算法研究

较弱的局部搜索能力是影响扩展的微粒群算法(EPSO)性能的重要因素。为了提高扩展微粒群算法的局部搜索能力,本文针对EPSO的特点设计了各种静态有向种群结构。通过研究静态有向种群结构的特征度量与EPSO算法性能的关系,得出微粒的出度值和适应值是影响EPSO局部搜索与全局搜索能力的重要因素等结论。     

竞争粒子群算法及其在UUV航迹规划中的应用

提出一种竞争粒子群算法. 在粒子进化过程中,每个粒子每次进化都会向两个速度方向进化,其中一个速度方向侧重于全局搜索,另一个速度方向侧重于局部搜索,然后对得到的两个同源子粒子进行比较,保留较优的子粒子,淘汰较差的子粒子,最终得到下一代子粒子种群. 利用几个测试函数对算法性能进行分析验证,并与BPSO、LWPSO、EPSO、TVAC算法进行比较,结果表明所提算法在搜索精度、稳定性以及搜索速度上均优于BPSO、LWPSO、EPSO、TVAC算法. 最后,将竞争粒子群算法应用于UUV航迹规划中,得到了较优的规划航迹.      

面向单目标优化的集成粒子群算法

串行粒子群算法广泛应用于多个领域,出现了多个变种,但解决不同种类的优化问题时性能有差异.为提高串行粒子群算法对各种优化问题的适应能力,提出一种集成粒子群优化算法.新算法使用Matlab的单程序多数据并行结构发挥单节点多核计算能力,通过设置外部档案分享不同粒子群的全局最佳位置,促进不同串行粒子群算法之间的信息交流,综合利用不同串行粒子群算法在解决不同类型优化问题的优势.在广泛使用的测试函数集上开展仿真实验,结果验证了新算法的有效性,与多个知名的串行粒子群算法相比,新算法在寻优性能上优势明显.新算法不仅能够提高粒子群算法的适应能力,而且,所采用的算法框架也适应于其他群智能算法,改善了算法的性能.     

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。     

粒子种群优化(PSO)算法的性能研究

近年来,一种新的基于种群优化的算法———粒子种群优化(PSO)算法,正受到人们的普遍关注。首先介绍了PSO原理及具体实现步骤,接着对各种常见PSO算法,例如原始算法、惯性权值算法、限制因子算法等进行了解释。在此基础上,对PSO算法典型模型的参数选择,如惯性权值、加权系数、最大速度等,进行了详细研究,并给出了实验结果,得出了相关结论,为今后参数的选择提供了参考。接着讨论了PSO在神经网络、模糊逻辑系统和进化计算等计算智能领域及其它工程领域的应用,最后给出了进一步的研究方向。     

微粒群优化算法研究

微粒群算法(PSO算法)是模拟鸟类、鱼群等的群体智能行为的一种启发式全局优化技术.通过介绍微粒群优化算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响,给出了各种改进的微粒群算法形式以及研究现状,归纳了微粒群算法的国内外应用进展及研究方向.     

压缩搜索空间与速度范围粒子群优化算法

为了改善粒子群优化(PSO)算法的搜索性能,提出一种改进的粒子群算法CSV PSO算法·该算法在粒子群进化的过程中根据粒子群的最佳适应值动态地压缩粒子群的搜索空间与粒子群飞行速度范围;针对PSO算法可能出现的暂时停滞现象,引入分区重新初始化机制·数值仿真结果表明:随着粒子群进化,适当的压缩粒子群搜索空间与飞行速度范围,有利于加速算法收敛,提高收敛精度;该算法收敛速度更快,精度更高,运行更为稳定·     

粒子群优化算法求解非线性问题的应用研究

引入粒子群优化算法求解非线性方程组,利用粒子群优化算法所具有的群体智能和记忆功能,较快地求解复杂非线性方程组的最优解,克服了牛顿-拉普辛方法求解该类问题时对初值的敏感性以及需要函数求导的困难,同时无需关心方程组的具体形式.将该算法应用于几何约束问题的求解,取得了良好效果.     

PSO算法在电力系统中的应用现状和前景探析

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的群体智能优化技术,在简要介绍PSO算法工作原理的基础上,描述了粒子群优化方法在电网规划、检修计划、短期发电计划、机组组合、负荷频率控制、最优潮流、无功优化、谐波分析与电容器配置、参数辨识、状态估计、优化设计等方面的应用,并对今后可能的应用指出了研究方向．     

基于移动性优化PSO的LEACH路由算法

针对LEACH算法存在随机选择簇首、没有考虑节点剩余能量对节点地位的影响以及节点位置和密集度不同造成节点能量失衡的问题,研究使用移动性优化PSO来改进LEACH算法以均衡不同位置簇头间的能耗.移动性优化PSO使粒子根据速度信息自适应调整参数进行搜索,可避免因PSO算法早熟收敛、易陷入局部最优而导致的不能有效控制网络分簇均匀性的问题.理论分析和仿真结果表明,基于移动性优化PSO的LEACH路由算法可以有效地提高节点能量利用率,均衡网络能耗,延长网络生命周期.     

基于改进PSO算法的分布式能源供应链配置研究

传统能源储备量不足导致的能源危机使得分布式能源在能源网中占比越来越高,高效而环保的分布式能源供应链为能源互联网+智慧能源奠定了基础,为解决分布式能源供应链供给侧各分布式模块配置问题,以分布式能源供应链中各分布式模块的经济性问题和环保性问题为目标函数建立相关模型,分析了分布式风能、分布式太阳能和分布式天然气模块,研究分布...     

基于离散粒子群算法的近似最大连通分量抽取

无向图中的最大连通分量抽取(Maximum Clique Problem,MCP)是一种具有重要应用价值的组合优化问题,已被证明属于NP问题．传统的深度优先、分枝限定等算法可以处理规模较小的MCP问题,所以提出处理大规模MCP问题的算法是非常必要的．粒子群优化算法是一种基于群智能的演化计算技术,离散粒子群算法(DiscretePSO)是其中解决离散编码的算法．提出了一种基于离散粒子群算法的近似连通图的抽取算法,通过定义连通图编码、合法随机初始化过程,编码校正算法使得DPSO能够解决最大连通图的抽取问题．为验证其效果及效率,将该算法与RAClique进行了比较．实验结果表明,该算法在解决此类问题时,执行的速度受节点规模变化不大,效率略优于RAClique其他算法．     

改进的粒子群算法在太阳能光伏发电资料同化中的应用研究

资料同化是目前太阳能光伏发电预测研究的一个关键和难点.近年来,遗传算法和粒子群算法等智能优化算法被引入到四维变分同化中.针对基于分子运动论的粒子群算法(MPSO)在处理大量数据时速度慢的不足,该文提出了并行分子运动论粒子群算法(PMPSO),并行计算的基本思想是将粒子群分成N个子集,每个子集交给一个线程控制,同时进行粒...     

基于电惯量的汽车惯性式制动试验系统的设计

传统的汽车惯性式制动试验系统采用机械惯量盘模拟汽车运动惯量,这种系统体积大、惯量调整困难、自动化程度不高,针对这些问题,提出了基于电惯量的汽车惯性式制动试验系统的设计思想.该设计通过对机械惯量数学模型的分析,提出了用控制算法控制电动机,使它的输出惯量能模拟机械式惯量盘的惯量,即用"电惯量"代替"机械惯量".文中用MATLAB软件对系统性能进行了仿真研究并作了可行性的分析,研究结果表明设计是可行的.     

基于协同进化粒子群算法的无线传感器网络节能优化覆盖算法

针对当前无线传感器网络覆盖算法存在能耗较高、节点大量冗余的缺陷,提出一种基于协同进化粒子群算法的WSN节能优化覆盖算法.以WSN的网络覆盖率、剩余能量和冗余程度为优化目标,建立粒子群优化模型.采用遗传算法的交叉变异算子,加强算法寻优能力.仿真结果表明,新的算法在提高能量利用效率的同时维护了良好的网络覆盖率,有效延长了网络生命周期,达到了节能优化覆盖的目标.     

面向高维度目标函数的微粒群优化算法

针对基本微粒群算法在处理高维度目标函数容易出现早熟的问题,提出了一种新的微粒群算法面向高维度目标函数的微粒群算法(HDOF-PSO).分析了基本微粒群算法难以处理高维度目标函数的原因.通过引入信心度和试探策略,算法的收敛速度得到提高;通过引入成功度,搜索过程中的变异概率能够自适应修正.在特定测试函数集上的实验表明,HDOF-PSO在处理高维目标函数时,比基本微粒群算法和一个改进的微粒群算法具有更快的收敛速度和更好的收敛性.