基于混沌粒子群优化的系统级故障诊断策略优化

针对诊断设计优化过程中的关键问题--故障诊断策略优化,提出了基于混沌粒子群优化算法的系统级故障诊断策略优化方法。该算法利用混沌优化不重复遍历系统所有状态的特点,引导粒子在全局范围内搜索,从而克服了粒子群算法“早熟”收敛的缺点。这使算法不仅具有较快的收敛速度,又保证了获得的最优解的可靠性,为获得有效的系统级故障诊断策略提供了可行的方法。最后,给出了该算法在诊断策略优化过程中的关键步骤,通过仿真证明了该算法对于系统级故障诊断策略优化的有效性。     

混沌粒子群优化及其分析

通过分析了经典的粒子群优化中单个粒子模型,发现其具有混沌Hopfield神经网络的特点.提出了一种新的粒子群优化模型,该模型不像以往的粒子群算法那样包含随机参数,而是一个确定性的混沌Hopfield神经网络群,其搜索轨道展现了从混沌到周期分岔再到汇的逆周期分岔演化过程.初始混沌式搜索模式展宽了搜索范围,逆周期分岔演化过程决定了搜索的稳定性和收敛性.另外,理论上给出了新的粒子群优化的收敛性结论.最后,通过数值仿真给出了与经典的粒子群优化结果的不同点,并且说明了混沌粒子群优化的有效性.     

一种新型自适应混沌粒子群算法在联盟运输调度问题中的研究

提出了一种新的自适应混沌粒子群优化算法.该算法在运行过程中根据群体适应度方差和最优解的大小确定当前最佳粒子引入混沌搜索有效位置的概率,有效结合粒子群全局和混沌局部搜索,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决联盟运输调度问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

基于优化SVM的反渗透脱盐水故障诊断

针对反渗透脱盐水系统中的反渗透膜故障问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法.为了解决SVM的参数优化问题,采用一种基于改进的混沌粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法.将混沌理论引入粒子群优化算法中,提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,有效地提高了粒子群算法的收敛速度和精度,得到了优化的SVM模型.并将此模型应用于反渗透脱盐水系统的故障诊断中.仿真结果表明,改进的SVM分类器能有效地诊断出反渗透膜故障,并且取得了较高的准确率和诊断效率.     

基于Tent映射的混沌混合粒子群优化算法

为改善基本粒子群优化算法的寻优性能,通过算法混合,在粒子群优化算法中逐步引入优进策略和混沌搜索机制,以加强粒子群的局部寻优效率和全局寻优性能。并将粒子分为两类,分别执行不同的进化机制,实现协同寻优,从而构建为一种新的混沌混合粒子群优化算法。标准测试函数的仿真优化结果表明,该混合算法对较大规模的复杂问题具有较强的求解能力。算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定,性能明显优于标准粒子群优化算法以及遗传算法等单一的随机搜索方法。     

混合粒子群算法在柔性工作车间调度中的应用

混沌是一种新颖的优化技术,具有随机性、遍历性的特点和易跳出局部极值的能力。为了提高粒子群优化算法(PSO)的性能,在PSO中引入混沌,优势互补,提出了一种混合PSO算法,并应用于柔性工作车间调度问题的求解。首先基于混沌对PSO的参数进行自适应优化,实现全局搜索与局部搜索间的有效平衡;然后,在PSO的搜索过程中引入混沌局部搜索策略,来提高解的精度和收敛速度。实验比较结果验证了该算法的全局搜索性能。     

基于CCPSO及PP模型的洪灾评估方法及其仿真应用

以求解洪水灾情评估问题为背景,针对洪灾评估模型参数难以优化这一问题,研究了一种混沌文化粒子群算法(CCPSO)。该算法将PSO纳入文化算法的框架,并在算法中引入局部遍历搜索性能较强的混沌搜索,组成基于PSO的群体空间以及基于混沌优化的信念空间,通过两个种群的独立演化及信息交流来提升算法的全局寻优能力。典型的测试函数的测试结果表明,CCPSO可以有效克服PSO存在的早熟收敛问题,全局收敛能力较PSO有较大提高。同时,为提高洪水灾情评估的灾情分辨率,提出一种基于CCPSO及投影寻踪模型的洪灾评估方法,该方法采用一种修正Logistic曲线来建立洪灾评估的投影寻踪模型,并使用CCPSO来优化投影指标函数以及模型参数。仿真应用结果验证了该方法的合理性及有效性。     

混沌粒子群混合优化算法的研究与应用

为使粒子群优化算法(PSO)初始粒子均匀分布在解空间,分析了混沌运动的遍历性并根据粒子间欧式距离大小改进了PSO初始种群提取方法。提出了一种混沌粒子群混合优化算法,该算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用PSO算法和混沌优化算法同时进行。对四个高维复杂函数寻优测试表明算法的鲁棒性、收敛速度和精度,全局搜索能力均优于常规PSO。将提出的改进算法用于乙烯收率软测量建模,应用结果表明模型精度较高、泛化性能好。     

一种基于混沌映射的粒子群优化算法及性能仿真

粒子群算法收敛速度快,规则简单,但易陷入局部极值.在粒子群算法中引入混沌序列,提出一种优化策略,以分阶段的思想进行寻优,使其在搜索初期更具遍历性,在搜索中后期,通过人为改变个别粒子的速度和位置,使算法具有更快的收敛速度与更好的全局搜索能力.在此基础上,提出一种改进Tent映射的策略,并将优化策略分别应用于基于Logistic映射的粒子群和改进的Tent映射的粒子群,同标准粒子群算法在寻优速度、精度、成功率等方面进行仿真与比较.     

离散粒子群算法的发散性分析及其改进研究

针对粒子群优化算法无法有效地解决离散及组合优化问题,首先从微观角度对粒子状态的变化轨迹进行分析,得出进化过程中单维粒子表现出聚散结构以及多维粒子整体呈现无规则的发散性,这导致粒子搜索的盲目性以及无法深入地进行局部搜索.然后,从粒子间的位置运算和粒子的位置转移两个方面对粒子运动方程进行修正,进而提出一种改进的离散粒子群算法.最后,以经典的背包问题为例进行验证,结果表明该算法有效地降低了粒子搜索的发散度,解的质量明显优于相关算法.