粒子群优化模糊PID的塔式起重机定位和防摆研究

针对塔式起重机控制系统是一个大时滞性、时变及非线性的控制系统,无法建立准确数学模型,难以进行精确控制的问题,设计了模糊PID控制器,通过模糊推理对PID的参数进行在线调整,但由于专家经验具有局限性、盲目性以及模糊控制内不确定因子过多,导致控制性能较差.因此,本文采用粒子群算法对量化因子和比例因子先在离线状态下进行迭代优...     

珊瑚礁算法的改进研究

珊瑚礁算法易于陷入局部最优且寻优精度低,因此提出一种改进的珊瑚礁算法.此算法借鉴粒子群算法、高斯变异和模拟退火算法的思想改进珊瑚礁算法的内部有性繁殖、无性繁殖和更替机制,提高了算法的寻优精度并可跳出局部最优.在仿真实验中,将改进珊瑚礁算法与基本珊瑚礁算法和粒子群算法等10种算法分别在高维和低维测试函数下进行比较.实验结果表明,改进的珊瑚礁算法不仅较其他算法具有更好的收敛速度和精度,而且在高维测试函数中,仍然可以保持良好的性能.     

一种基于动物自治体的寻优模式:鱼群算法

根据鱼群的行为特点 ,并应用动物自治体的模型 ,提出了一种自下而上设计的新型的寻优策略 -人工鱼群算法 (Artificial Fish-swarm Algorithm) .通过仿真试验的研究表明 ,这是一种有效的寻优模式.     

基于细菌觅食优化算法的图像聚类方法研究

利用细菌觅食优化算法研究图像聚类问题,采用群体智能模式实现问题解的搜索.首先提取图像特征以确定解的编码形式,初始化种群,在此基础上利用细菌觅食优化算法的细菌迁徙算子、繁殖算子和趋化算子实现群体内个体之间的相互合作和竞争,提高了算法的搜索能力,实验证明该算法具有较强的适应性和鲁棒性.     

基于改进引力搜索算法的励磁控制PID参数优化

在引力搜索算法（GSA）基础上,结合PSO算法中粒子的运动特点,提出了改进引力搜索算法（IGSA）,并将其应用到励磁控制系统PID参数优化．IGSA嵌入了引力搜索和粒子群搜索,使其在保留引力搜索特点的前提下增加了信息共享及记忆能力,进一步提高了搜索能力．定义了同时考虑ITAE指标和超调量指标的加权目标函数,提出了基于混沌引力搜索的参数优化策略．将IGSA与传统群体优化算法进行了充分对比试验,验证了提出的励磁控制系统PID参数优化方法的有效性．     

基于多智能体的虚拟企业任务调度研究

采用多智能体技术构建了虚拟企业任务调度运行模型,该模型包括管理智能体、任务智能体、资源智能体等。针对模型中的调度优化问题,以资源智能体所承担的生产任务为对象,综合考虑资源智能体自身已确定的生产任务、完成虚拟企业生产任务所需作业时间及转运时间等因素,建立了以生产延续时间最小化为目标的优化调度模型,并给出了粒子群优化求解算法。工业机械手实例说明了任务调度模型及实现方法的有效性。     

基于粒子群算法的数字电路测试生成

在已有的数字电路测试生成算法基础上，通过对一种结构简单且容易实现的算法——粒子群算法的研究，提出了一种基于模拟的测试矢量生成的新方法，即应用粒子群算法来进行数字电路的测试生成．对一些组合电路进行了仿真，并将其与基于遗传算法的测试生成方法进行比较，实验结果表明该方法比基于遗传算法的测试生成更为有效．     

基于改进PSO算法的连铸二冷过程优化仿真

连铸小方坯二冷过程优化是在实现二维传热建模和数值求解的基础完成的。冶金准则的多目标性,模型数值离散化大的计算量以及凝固相变存在引起模型求解的非线性,导致传统优化方法搜索效率低下。采用粒子群算法优化连铸二冷过程。为加强局部搜索能力,引入混沌序列对陷入局部极小点的惰性粒子重新初始化,在迭代中产生局部最优解的邻域点,帮助惰性粒子逃离束缚并且快速搜寻到最优解。仿真结果表明,改进的PSO算法有更好的搜索效率,取得了较好的效果。     

基于禁忌退火粒子群算法的火力分配

火力分配问题是典型的NP完全问题,传统的求解算法存在指数级的时间复杂度。给出具体实用的防空火力分配模型,提出一种基于禁忌搜索与退火粒子群优化的新算法,并针对多种空袭规模的实例进行计算机仿真。仿真结果表明,与禁忌搜索、标准粒子群优化、退火粒子群优化等智能算法相比,新算法在解决火力分配问题时具有更优良的收敛精度和时间性能。