足球联赛竞争算法-投影寻踪模型在区域水资源承载力评价中的应用

从水资源系统、经济社会系统和生态环境系统遴选15个指标构建区域水资源承载力评价指标体系及分级标准,提出足球联赛竞争(SLC)算法-投影寻踪(PP)水资源承载力评价模型,构建粒子群优化(PSO)算法、差分进化(DE)算法、和声搜索(HS)算法优化的PP模型作对比分析模型,以云南省16个州市水资源承载力评价为例进行实例分析.结果表明,SLC算法优化PP模型获得的适应度值和最佳投影方向均优于PSO、DE和HS算法,具有较好的求解精度和全局极值寻优能力.SLC-PP模型对昆明市、玉溪市的评价结果为"绝对可承载";对曲靖、红河、大理、文山、德宏的评价结果为"可承载";对怒江、迪庆的评价结果为"不可承载";其余州市的评价结果为"基本可承载".SLC-PP模型对实例评价及排序结果与PSO-PP、DE-PP、HS-PP模型存在差异,验证了智能算法极值寻优能力的强弱决定了评价精度的高低.本文提出的模型及验证方法可为相关优化研究及高维、多指标类综合评价提供参考.     

水循环算法-投影寻踪模型在水环境承载力评价中的应用——以文山州为例

利用4个典型测试函数对水循环算法(WCA)进行仿真验证,仿真结果与文化算法(CA)、布谷鸟搜索(CS)算法和粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较.从水资源、水污染、社会经济3个系统遴选12个指标构建区域水环境承载力评价指标体系,利用WCA优化PP模型最佳投影方向,提出WCA-PP水环境承载力动态评价模型,并构建CA-PP、CS-PP和PSO-PP模型作对比,以文山州2006~2015年水环境承载力动态评价为例进行实例验证.结果表明:无论是单峰还是多峰函数,WCA寻优精度与收敛稳定性均优于CA、CS和PSO算法,具有较好的收敛速度、求解精度和极值寻优能力;WCA优化PP模型获得的适应度值为1 248.202 6,均优于CA、CS和PSO算法.WCA-PP模型对实例2006~2011年水环境承载力评价为"基本可承载",2012~2015年评价为"可承载";水环境承载力随时间呈提升趋势,且提升趋势显著.WCA-PP模型对实例的评价及排序结果与CS-PP模型相同,与CA-PP模型在各年度排序上存在差异,与PSO-PP模型在评价及排序上均存在差异.实例验证了智能算法的优化性能决定了评价精度的高低.模型及验证方法具有实际应用价值,可为区域水环境承载力计算分析提供新的思路和方法.     

文山州近10年水资源利用效率评价SLC-PP模型及应用

为科学、客观地评价区域水资源利用效率,提出足球联赛竞争(SLC)-投影寻踪(PP)水资源利用效率评价模型,以文山州2006—2015年水资源利用效率评价为例进行实例分析。通过6个典型高维测试函数对SLC算法进行验证,并将仿真结果与教学优化(TLBO)算法、灰狼优化(GWO)算法、差分进化(DE)算法、混合蛙跳算法(SFLA)、粒子群优化(PSO)算法和帝国竞争算法(ICA)的寻优结果进行比较。从综合、工业、农业、生活和生态环境用水5个方面选取23个指标构建水资源利用效率评价指标体系,应用SLC-PP模型,并基于投影系列均值z及标准差σ构造低水平、较低水平、中等水平、较高水平和高水平5个等级的水资源利用效率评价标准对实例进行评价,并分析近10年的水资源利用效率变化趋势。结果表明:(a)无论是单峰还是多峰函数,SLC算法寻优精度优于TLBO和GWO算法,远优于DE、SFLA、PSO和ICA算法,具有寻优精度高、收敛速度快、极值寻优能力强以及收敛稳定性与可靠性好等特点。(b)SLC-PP模型对实例水资源利用效率评价结果均为:2006—2007年处于低水平,2008—2012年处于中等水平,2013—2015年处于较高水平,水资源利用效率随时间呈提升趋势,且提升趋势显著。     

改进鸟群算法及其在梯级水库优化调度中的应用

介绍一种新型群智能仿生算法—鸟群算法(BSA),针对BSA算法进化初期种群多样性的不足,提出基于Lévy飞行策略改进的LBSA算法,并通过2个实例对该算法进行验证:1)利用6个不同维度的典型测试函数对LBSA算法进行仿真测试,仿真结果与基本BSA算法、教学优化算法(TLBO)、差分进化算法(DE)、改进粒子群优化算法(IPSO)、粒子群优化算法(PSO)和混合蛙跳算法(SFLA)的仿真结果进行对比分析.2)为进一步验证LBSA算法的有效性,将其与BSA、TLBO等6种算法用于求解某梯级水库中长期优化调度问题.结果表明:LBSA算法寻优精度优于其他6种算法,具有全局探索及空间勘探能力强、求解精度受维度影响较小、运行速度快、求解精度高等优点,适合求解高维多极值复杂优化问题.LBSA算法优化调度发电量为38.357 3亿kW·h,分别比TLBO、IPSO、DE、PSO和SFLA算法的优化调度结果增加发电量0.005 5、0.008 4、0.010 5、1.467 3和2.678 4亿kW·h,具有较好的优化调度效果.本文通过典型测试函数及实际工程验证了LBSA算法的可行性和高效性,为求解复杂高维的梯级水库群优化调度模型提供了一种全新的途径和方法.     

灰狼优化算法-投影寻踪模型在云南省水量分配中的应用

基于尊重现状和效率原则,选取水资源开发用率、总人口等11个指标构建云南省水量分配指标体系和水量分配投影寻踪(PP)模型.利用灰狼优化(GWO)算法搜寻PP模型最佳投影方向,构建GWO-PP水量分配模型对云南省16个州(市)水量进行分配.并通过4个典型测试函数对GWO算法进行仿真验证,仿真结果与文化算法(CA)、萤火虫算法(FA)和粒子群优化(PSO)算法进行对比.结果表明:GWO算法寻优效果优于CA、FA和PSO算法,具有收敛速度快、寻优精度高和全局寻优能力强等特点.GWO-PP模型水量分配结果较综合法水量分配结果更科学客观.模型及方法具有一定的可操作性和有效性,可为水量分配提供新的途径和方法.     

基于混合DE—PSO算法的水库优化调度模型及其应用

水库优化调度实质上是一个非线性的不等式约束优化问题,在现行的求解方法中,对计算精度和复杂约束处理这两个问题一直考虑不足,相关方面的研究也较少．将粒子群算法和差分进化算法引入到水资源系统工程中,建立了水库调度的DE—PSO优化模型,避免了寻优瓶颈;针对复杂约束问题,提出退火罚函数法,有效地解决了水库调度问题．通过实例分析,验证了所给方法的可靠性．     

基于AFSA-PSO-LSSVM的风电机组齿轮箱故障诊断

针对LSSVM算法参数优化选取的问题,提出一种结合人工鱼群(AFSA)和粒子群优化(PSO)的混合智能算法,优化LSSVM的参数,利用AFSA算法进行全局寻优搜索参数初值,PSO算法局部更新最优解、加速跳出局部最优.最后通过对风电机组齿轮箱振动加速度数据进行模拟实验,建立了PSO-LSSVM、AFSA-LSSVM和AF...     

基于投影寻踪的水资源脆弱性S型函数模型及其应用

针对传统脆弱性评价方法无法同时体现脆弱性的内涵及脆弱性与各影响要素间的相互作用机制,本文建立了基于投影寻踪的脆弱性S型函数模型体系.首先建立水资源脆弱性评价指标体系;其次是建立投影寻踪模型进行指标的降维处理;再次是建立水资源脆弱性S型函数模型;最后利用快速样本聚类对水资源脆弱性进行分类.针对泉州市2000~2012年的水资源脆弱性的实例研究,表明了模型的适用性.地下水超采比例、水资源开发利用率及人均水资源量是影响泉州市水资源脆弱性的敏感因子.2020年,在50%、75%及95%保证率下,泉州市水资源分别处于轻度脆弱、中等脆弱和极度脆弱水平;在空间分布上,鲤城区和石狮市的水资源处于极度脆弱水平,丰泽区、晋江市与惠安县的水资源处于强脆弱水平,泉港区的水资源处于中度脆弱水平,洛江区和南安市的水资源处于轻度脆弱水平,其它区县的水资源不脆弱.     

PSO优化算法的微粒寻优过程移动规律研究

为了更好地扩展和应用粒子群优化(PSO)算法,明确其寻优过程中微粒的移动规律十分必要.基于PSO算法简化模型,建立了围绕平衡点振动的微粒寻优过程的运动学方程,然后给出参数选择与微粒运动的振动角频率和振幅之间的关系,进而给出了基本粒子群优化算法的微粒寻优运动规律.仿真实验表明,(1)简化PSO模型中粒子的寻优运动规律为:粒子以当前最佳适应值为平衡点进行围绕振动;(2)基本PSO模型中粒子的寻优运动规律为:粒子以随机的角频率和振幅围绕平衡点进行振动.这两条规律填补对微粒寻优过程移动规律认识的空白,有利于推广和改进PSO算法,以便使得其适合解决实际优化问题.     

PSO优化算法的微粒寻优过程移动规律研究简

为了更好地扩展和应用粒子群优化(PSO)算法,明确其寻优过程中微粒的移动规律十分必要.基于PSO算法简化模型,建立了围绕平衡点振动的微粒寻优过程的运动学方程,然后给出参数选择与微粒运动的振动角频率和振幅之间的关系,进而给出了基本粒子群优化算法的微粒寻优运动规律.仿真实验表明,(1)简化PSO模型中粒子的寻优运动规律为:粒子以当前最佳适应值为平衡点进行围绕振动;(2)基本PSO模型中粒子的寻优运动规律为:粒子以随机的角频率和振幅围绕平衡点进行振动.这两条规律填补对微粒寻优过程移动规律认识的空白,有利于推广和改进PSO算法,以便使得其适合解决实际优化问题.     

一个与信籁域搜索技术相结合的微粒群算法

微粒群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术.文章针对利用微粒群优化算法进行多极值点的函数优化时,存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题,把信籁域搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于信籁域搜索的微粒群优化算法(TRPSO).该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真计算结果表明,该算法的性能优于混沌微粒群优化算法(CPSO)和基本微粒群优化算法(PSO).     

粒子群与差异演化的混合进化算法研究

将差异演化(DE)算法和标准PSO算法混合进行进化,把DE算法的优势带入到粒子群算法中,利用DE算法其本身具备的对粒子个体的交叉和变异操作使PSO算法种群保持寻优所需的多样性.文中将这种算法成功应用到神经网络的优化中,从而保证粒子速度能获得较大程度的更新保持较好的搜索能力,避免陷入"早熟"或"停滞"的能力大大提高.     

基于改进混合粒子群优化的特定谐波消除脉宽调制策略

针对传统迭代法求解特定谐波消除脉宽调制策略(SHEPWM)开关角方程组需要合适的初值和难收敛的问题,提出一种改进的混合粒子群优化(HPSO)算法对其进行求解.该算法对粒子群(PSO)算法的权重系数和学习因子进行了改进,并且提出了一种温度系数线性递减的模拟退火(SA)算法与粒子群算法结合,有效弥补了传统粒子群(CPSO)算法求解开关角收敛速度慢和精度低的缺点.仿真分析表明,该算法消除了对初值的依赖,提升了算法寻优的能力,从而提高了求解速度与精度,并且通过实验验证了该算法的可行性.     

SCA-SVM模型在年径流丰枯识别中的应用

通过4个典型测试函数对一种新型全局优化算法——正弦余弦算法(SCA)进行仿真验证,仿真结果与粒子群优化(PSO)算法、模拟退火算法(SA)、布谷鸟搜索(CS)算法和人工蜂群算法(ABC)进行对比.利用SCA搜寻SVM最佳学习参数,提出SCA-SVM年径流丰枯识别模型.以龙潭寨水文站为例进行实例研究,利用月径流序列均值及标准差构建月径流分类标准,并基于该分类标准构造样本对SCA-SVM模型进行训练及检验,利用训练好的SLC-SVM模型对实例年径流丰枯进行识别.结果表明:SCA算法寻优精度远优于SA、CS、PSO和ABC算法,具有调节参数少、收敛速度快、寻优精度高和全局寻优能力强等特点;SCA-SVM模型对训练及检验样本的识别率均为100%,具有较好的识别效果和精度.     

一种求解TSP问题的改进粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优的缺点,将遗传算法、模拟退火算法与粒子群算法结合,提出一种改进的粒子群优化算法.在PSO的快速寻优基础上,融入遗传算法的交叉与变异操作,使粒子群具有变异能力,同时引入模拟退火算法的Metropolis准则,允许粒子在目标函数有限范围内变坏,防止陷入局部最优,形成一种新的算法模型,应用于TSP问题求解.采用TSPLIB中burma 14和att 48作为实验数据,对算法求解旅行商问题进行模拟与分析.仿真实验结果表明该改进算法提高了求解质量,全局搜索能力得到增强.     

基于粒子群优化的移动通信功率控制方法

功率控制技术是移动通信中最为关键的技术之一,在分析移动通信的功率控制模型基础上,提出基于改进的粒子群优化(PSO)算法的功率控制方法,主要包括功率控制模型的建立,PSO寻优求解等过程.仿真实验表明,采用改进的PSO算法可以完成功率控制,大大提高工作效率;此外,基于业务优先级的功率控制模型在应用中更符合实际情况.     

融合模拟退火的改进教与学优化算法

针对教与学优化算法(TLBO)在解决复杂优化问题时易陷入局部最优的缺点,提出了一种融合模拟退火的改进教与学优化算法(SAMTLBO).该算法首先对学员阶段做了改进,在保持TLBO算法简单易实现的基础上,利用模拟退火方法增强了TLBO算法摆脱局部最优的能力,最后用4种算法对8个无约束优化函数仿真.数值实验表明,该算法无论是在收敛速度还是在寻优精度上均优于基本TLBO算法、ETLBO算法和DMTLBO算法.     

基于粒子群优化的LS-SVM短期风电功率预测研究

风电的波动性、间歇性和随机性导致风电功率预测时间较长、误差较大;为提高预测精度,缩短预测时间,采用粒子群算法(PSO)对最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法进行参数寻优,进而建立优化预测模型进行仿真;结果表明:优化的模型比RBF和LS-SVM具有更高的预测精度.     

机器人逆运动学的微分进化与粒子群优化BP神经网络求解

针对采用传统反向传播(BP)神经网络算法进行逆运动学求解收敛速度慢的问题,提出将微分进化(DE)与粒子群优化(PSO)算法相结合,对用于机器人逆运动学求解的BP神经网络进行优化。基于机器人正解映射建立优化算法的目标函数,在PSO过程中,引入DE操作优化粒子进化方向,并将此混合算法用于BP神经网络权值与阈值的优化。对KUKA机器人进行仿真实验,结果表明:采用该文方法对机器人逆运动学问题的求解精度高,求得的关节角度误差小于0.1°;逆运动学求解结果所对应位姿矩阵的位置误差在0.1 mm数量级,具有较好的泛化能力。该文方法满足机器人位置和姿态方面的精度要求。     

一种改进的基于教与学的优化算法求解旅行商问题

提出了一种改进的基于教与学的优化算法(TLBO)求解旅行商(TSP)问题,阐述了TLBO算法的基本思想和求解步骤,给出了算法流程,针对算法在解决大规模问题时易陷入局部最优的缺陷,引入混沌搜索机制对其进行了改进.着重研究了改进后的TLBO算法求解TSP问题的求解结果和性能分析,通过benchmark实例进行了仿真实验,结果表明:与诸如遗传算法和粒子群优化算法等已有启发式算法相比,改进后的TLBO算法在求解TSP问题时性能更为优越,从而为TSP问题的求解找到了一条新途径.