工程项目多目标协同优化研究

将微粒群算法(particle swarm optimization,PSO)引入工程项目多目标协同优化领域,研究工程项目的质量、费用、资源和工期的协同优化问题。文章首先系统介绍微粒群算法原理、流程以及算法的改进发展,然后研究了工程项目质量、费用、工期和资源的协调功效系数,并建立了质量、费用、工期和资源的多目标协同优化模型,接下来介绍了应用微粒群算法编码解决工程项目多目标优化的方法步骤。最后,通过一个应用实例,计算表明微粒群算法可以准确快速地解决工程项目多目标协同优化问题。     

基于模拟退火的进化算法性能对比研究

将模拟退火算法和遗传算法、粒子群优化算法分别进行结合，形成模拟退火-遗传算法以及模拟退火-粒子群优化算法，并作性能对比分析。研究结果表明，这两种算法都在进化代数和全局寻优能力方面有较大突破，在找寻最佳个体解的效率士，模拟退火-粒子群优化算法更突出。     

基于GA-PSO-BP神经网络的气象能见度预测

针对安徽省气象能见度数据缺测问题,本文选取安徽省四种不同地形条件下的自动气象站点(黄山站、灵璧站、山南溪谷站、白泽湖站)2017-2019年的气象数据,首先采用灰色关联分析法筛选出与能见度联系紧密的气象要素,然后构建遗传算法(Genetic algorithm, GA)和粒子群算法(Particle swarm optimization algorithm, PSO)混合算法优化BP(Back Propagation)神经网络的预测模型,对四种不同地形条件下的自动气象站点的能见度进行预测,并与RF预测模型、XGBoost预测模型的预测效果进行对比,结果表明采用GA-PSO-BP神经网络预测模型无论在哪种地形条件下,预测误差更小,模型精度更高。     

一个基于Agent的股票市场仿真模型的Swarm实现

Swarm是一个实现基于Agent的仿真模型的软件工具。首先介绍了使用Swarm仿真平台实现基于Agent的仿真模型的一般方法和应考虑的关键问题,然后详细地阐述了使用Swarm来实现一个基于Agent的连续竞价股票市场仿真模型中的Agent和Agent交互的方法与过程。为该领域的研究者在模型的实现这一问题上提供了一定的参考和借鉴。     

多UCAV协同控制中的任务调度问题研究

任务调度包括任务分配和任务排序两个紧密耦合的问题,是多UCAV协同控制的核心和有效保证。分析了任务和UCAV的特性,针对带时间约束的复杂情况,建立了多机协同任务调度的数学模型。通过建立可行解到粒子间的映射,设计了粒子群优化算法求解,仿真实验验证了算法的可用性和有效性。     

基于粒子群优化聚类算法的点模型简化

为了有效地简化稠密采样点模型,提出了一种基于粒子群优化聚类算法的点模型简化方法.引入了具有强大全局寻优能力的粒子群优化算法,对传统的k-均值聚类算法进行改进,基于改进的聚类算法对点模型进行简化,选取具有最优个体适应度函数的粒子作为原始采样点集的最终简化模型.算法聚类依据采样点的空间位置、法向和曲率的邻近性,实现了点模型表面区域几何特征保持的简化.同时在聚类区域的划分中考虑了曲率阈值和区域半径,使得算法在有效地保持特征边界和曲面细节的同时,能够生成高质量的简化曲面.实验结果表明,粒子群优化的k-均值聚类算法克服了传统聚类算法容易陷入局部极小的缺点,具有更好的全局收敛性和较快的收敛速度.该简化方法在有效简化点模型的同时,很好地保持了原始模型的几何形状,且在相同简化效率下能够生成更高质量的简化曲面.     

基于定向极限环的Cucker-Smale群体避障模型

针对多障碍物环境下的群体避障问题,本文在改进Cucker-Smale(CS)群体运动模型和传统的极限环避障算法的基础上提出了一种基于定向极限环的CS群体避障模型.该模型改进了多障碍物的合并方式,引入了定向的运动规则.仿真结果显示,在整个群体避障过程中该算法的碰撞个体数和避障时间较传统的极限环避障法有较大的改善.     

基于PSO算法的海运集装箱超订模型

在海运集装箱重箱舱位和空箱舱位同时存在超订的情况下,将集装箱船的运输能力设定为离散型的随机变量,建立了极小化期望总成本的海运集装箱超订模型.模型中假定重箱和空箱的单位舱位超订成本均随着超订水平单调递增.针对最优超订问题设计了粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法进行求解,并以数值算例表明了该方法的有效性.     

近程毫米波合成孔径辐射计被动测距原理

毫米波合成孔径技术利用了物体自身辐射电磁波的相位信息,采用很少阵元就能实现实时成像,但目前合成孔径技术只是限于亮温成像,缺少了目标的距离信息,这对于目标探测与识别很不利。提出在近程条件下合成孔径被动测距原理和相应的双正交傅立叶变换算法,并给出了近程距离分辨率公式,近程成像的特点是成像公式中存在二次相位因子,而且距离分辨率和距离的平方成反比。毫米波合成孔径被动成像可以同时得到物体辐射的亮温分布和距离分布,能够有效克服离焦引起的图像模糊,对图像的反降晰和目标识别具有重要意义。     

基于粒子群算法的智能换相策略研究

针对我国城乡配电台区中大量单相负荷在三相随机分布中造成的三相负荷不平衡现象,提出基于粒子群算法的智能换相开关,以解决三相不平衡问题.根据当前三相的电量信息及负荷状态,制定智能换相策略,指导换相开关切换负荷在三相中的连接相别,使三相达到平衡状态.针对粒子群算法本身缺陷进行改进,通过仿真及试验验证,证明了智能换相策略的可靠性.