粒子群优化算法在电网规划中的应用

粒子群算法适合求解连续变量优化问题,本文提出了粒子群算法的新离散化方法。常规粒子群算法在电力系统优化问题中取得了成功,但有“趋同性”。本文提出了改进多粒子群优化算法（IPPSO）,IPPSO是两层结构：底层用多个粒子群相互独立地搜索解空间以扩大搜索范围;上层用1个粒子群追逐当前全局最优解以加快收敛。粒子群以及粒子状态更新策略不要求相同。     

一种改进粒子群算法及其在水轮机控制器PID参数优化中的应用

提出一种改进的粒子群优化算法,除了个体极值和全局极值外,改进算法中还引入了粒子群的平均位置.因此,粒子可以获得更多的信息来调整自身的状态.基于3个基准测试函数的测试结果显示改进粒子群优化算法具有较好的全局收敛性和收敛精度.计算机仿真结果表明:改进粒子群优化算法应用于水轮机控制器PID参数的优化设计可以有效地改善水轮机控制系统过渡过程的动态性能.     

粒子群优化算法在Pt-Pd合金纳米粒子稳定结构优化中的应用

以Pt、Pd为代表的铂族金属在催化剂领域有着广泛的应用,其催化活性较其他金属具有无法比拟的优势,且PtPd合金纳米粒子相对于Pt及Pd单晶纳米粒子均具有更好的催化活性和选择性,研究它的稳定结构对进一步了解催化性能具有重要意义.基于改进粒子群算法和紧束缚二阶近似(TB-SMA)势能函数对不同尺寸、原子数目为1∶1比例的截角八面体Pt-Pd合金纳米粒子的结构稳定性进行了研究,结果表明:改进后的粒子群算法较之前性能得到了提升,能搜索到团簇的更低能量结构,即团簇粒子的更稳定结构;经过改进后,算法更好地克服了早熟收敛的缺点,并且算法的稳定性得到了进一步的改善.     

粒子群优化算法在水库调度中的应用

基于水库优化调度常用优化方法存在的不足,本文根据水库优化调度的数学模型,将粒子群优化算法运用到水库优化调度中。该算法通过个体间的协作与竞争,实现复杂空间中最优解的搜索分析,具有计算简便,收敛速度快等优点。将混沌优化算法运用到水库调度中,并与其它优化方法比较,获得了较为满意的结果。     

粒子群优化算法在无功优化问题中的应用

无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一,电力系统无功优化规划是一个较复杂、多目标、非线性的混合规划.它的目标是在满足约束条件的前提下,使系统的某个指标或多个指标达到最优.在分析配电网无功优化所面临困难的基础上提出了一种粒子群优化算法,并结合IEEE30节点试验系统利用粒子群算法以实现.计算结果表明,这种优化方法有利于提高配电网的无功优化水平.     

混沌免疫粒子群优化算法在BP网络训练中的应用

将人工免疫系统中的克隆选择和混沌算法引入粒子群优化算法,提出一种混沌免疫粒子群优化算法.算法的主要特点是利用克隆和混沌变异等操作,提高收敛速度和种群的多样性.结合Iris分类问题,将新算法应用到BP网络的权值优化中,并和基于标准PSO算法的方法和单纯BP网络训练进行比较.实验结果表明,该算法性能优于所比较的两种算法,并且具有良好的收敛性和稳定性.     

粒子群优化算法及其在水库优化调度中的应用

提出了基于粒子群优化算法求解梯级单目标优化调度问题的一般算法结构,该算法通过计算时段库水位的变化范围,把梯级优化调度问题转化为无约束的优化问题处理,使得算法具有稳定、高效的收敛性能.通过对三峡梯级发电优化调度问题的计算,表明该算法是求解梯级优化调度问题的一种有效的手段.     

粒子群优化算法在水文科学中的应用进展

介绍了粒子群算法的标准算法及流程,探讨了粒子群算法在水库优化调度、水电站经济运行、参数优选等水文领域中的研究成果和存在的问题,指出未来应该加强粒子群算法改进机理和收敛性能的研究,并与其他算法技术相比较、结合,拓展其在水文科学领域的应用范围,为解决水文领域中大量优化问题提供新途径。     

新型动态粒子群算法及其在工业控制中的应用

粒子群优化算法是一种在复杂优化问题的空间域探求最优解的启发式搜索方法。为了优化传统的PSO算法,缩短其运行时间,提出了一种动态收缩型的粒子群优化。收缩型粒子群算法在初始阶段含大量的粒子,随着迭代次数的增加,粒子数量不断减少,仿真结果显示,此方法相比于传统的PSO算法可减少近60%的运算时间。运用此改进的粒子群算法优化理论,实现了对PID控制参数的自适应调节。结果表明,新型的PSO算法可以使得PID控制参数调整速度更快,产生超调量小。     

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。     

基于天体系统粒子群算法的异步电机参数辨识

针对标准粒子群优化(PSO)算法存在易早熟收敛的缺点,提出了一种基于天体系统模型的粒子群优化算法(CSPSO).在CSPSO算法中,参照天文学中的天体系统模型,将种群划分为多个相对独立的天体系统,每个系统按照自己的运行规则在不同的空间中运行,在算法的后期引入混沌优化,最终确定出优化问题的全局最优解.将CSPSO算法应用于异步电机参数辨识问题中,仿真结果表明CSPSO算法比GA算法和PSO算法具有更精确的参数辨识能力.     

基于PSO算法的PID控制参数优化

微粒群算法（PSO）是一种随机全局优化技术,算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.但基本微粒群算法不能保证全局收敛,本文将改进的PSO算法（SPSO）应用于PID控制器的参数优化.经仿真证明PSO算法参数优化的有效性.     

基于微粒群算法的投资决策研究

投资组合是现代金融领域的一个研究热点,本文将投资模型中控制投资风险过大的风险因子e引入的基本微粒群算法,用来解决投资决策问题,取得较好的效果。实验数据表明微粒群算法高效、可靠,具有很强的使用价值。     

基于改进粒子群优化PID参数的风力除尘控制系统的研究

对卷接机组集中工艺风力除尘系统控制需求及工艺特点进行了研究,针对风力系统中压力和流量之间存在非线性与强耦合性的特点,以及控制系统中传统自动化科学技术(proportional plus integral plus derivative controller,PID)控制和现有的模糊PID控制自适应和鲁棒性较差、系统稳定性能不理想的问题,文中提出对角矩阵解耦方法将压力和流量进行解耦,利用改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化参数的PID控制器对两者进行独立控制。通过仿真软件和可编程序逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)程序对算法进行实现。位置阶跃响应实验粒子寻优实验结果表明:该方法在阶跃响应上升时间、最大超调量和响应速度上均有很好的优化效果,即时控制调整变频器频率以及阀门开度,使主风管压力波动在0. 5%～1%内,流量波动控制在0. 4%～0. 8%内。     

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.     

一种改进的粒子群算法

为提高粒子群算法的寻优速度和精度,提出了一种改进的粒子群算法,新算法是在标准粒子群算法的基础上对个体极值作变异操作.通过三个基准函数的测试,结果表明新算法在收敛速度、收敛精度和全局寻优能力方面均明显优于其它几种粒子群算法.     

基于粒子群优化的多处理器任务调度算法

对于NP(Non-Polynomial)完全问题,现有的算法主要是启发式算法,性能还有待提高。基于粒子群优化智能算法,提出一种新的任务调度算法,目标是在满足任务之间优先关系的条件下,使所有任务整体完成时间最小。算法将粒子位置和任务高度作为任务的优先级,通过表调度技术生成有效的调度方案,并将调度方案对应的调度长度作为粒子的适应值。首先随机产生一群粒子,然后通过使用全局模型的粒子状态更新策略不断迭代,获得可以接受的任务调度方案。仿真实验结果表明,与遗传算法相比,调度长度提高14.7%,运行时间缩短近一半,特别适合于求解规模较大的多处理器任务调度问题。     

基于模糊推理的粒子群优化算法

针对无约束优化问题,提出了基于模糊推理的粒子群优化算法,该算法针对粒子群优化算法搜索能力的不足,先引入平均粒子,然后引入模糊推理来改进粒子群的速度更新公式,再利用模糊推理动态地改进算法惯性权重和速度更新公式的权重因子,再结合混沌扰动增加算法后期的局部搜索能力.数值试验采用12个测试函数并有5个算法进行对比,数值试验证明,改进算法的搜索能力有较大的提高.     

采用权重粒子群算法的照明控制

针对传统建筑照明系统中存在不能同时兼顾大面积照明环境舒适性及节能性的两大问题,引入了权重粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO),并将其应用到照明控制系统中;首先通过采用多个传感器采集照度信息,随之将信息输入算法中,通过算法进行优化处理,最后系统自动寻出最优的光通量组合方式;算法可帮助场所内部照度分布均匀,在提升建筑光环境舒适度的同时也可大幅度降低照明损耗,提高能源利用效率;通过DIALux evo软件仿真验证,实验结果表明方案切实可行。     

基于模糊粒子群算法的非线性函数优化

针对非线性函数优化问题,提出一种新型的模糊粒子群算法.该算法基于模糊控制器中输入输出的模糊化处理和粒子群寻优的特点.算法在Matlab 2008环境下编程实现,针对几个典型复杂的非线性函数进行优化测试.实现结果表明:模糊粒子群算法是一种简单有效的算法,具有良好的有效性和鲁棒性.