改进PSO 算法在振荡式注汽速度优化中的应用

针对蒸汽驱恒定式注汽速度驱油效果差的现状,提出了一种基于改进PSO( Particle Swarm Optimization) 算法的蒸汽驱振荡式注汽速度优化方法。该方法建立了蒸汽驱注汽速度数学模型,采用改进粒子群优化算法对此模型进行求解并优化振荡式注汽速度,最后得到蒸汽驱振荡式注汽速度最优方案。改进粒子群优化算法引入混沌优化算子产生初始解,依据各粒子适应值的距离,完成对各个粒子的自适应变异,同时引入极值扰动算子对个体历史最优值和全局最优值实施随机扰动,加快了收敛速度,提高了种群的可进化能力。实验结果表明: 所建立模型准确,优化算法有效。通过此方法可指导蒸汽驱注采方案合理编制,指导蒸汽驱高效运行。     

基于粒子群优化算法的井下目标定位方法

针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示:信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877 m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21 m增长到4.65 m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82 m下降到0.76 m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。     

海洋源乳酸菌在黄花鱼肉保鲜中的应用研究

研究了分离自海洋鱼类的乳酸菌对黄花鱼肉的保鲜作用,通过牛津杯法抑菌实验测定海洋鱼类来源乳酸菌对7株指示菌Listeria monocytogenes、Salmonella enterica、Staphylococcus aureus、Vibrio parahaemolyticus、Serratia marcescens、Acinetobacter spp.、Pseudomonas spp.的抑制作用,发现Lactobacillus plantarum Y12、L. plantarum Y3-1、L. plantarumY42抑制指示菌生长的效果最好;接种菌株Y12、Y3-1、Y42的鱼肉在4℃保藏8d,其挥发性盐基氮(TVBN)含量与未接菌鱼肉TVBN含量之间无显著差异(p>0.05),证明菌株Y12、Y3-1、Y42对鱼肉无致腐作用。将Pseudomonas spp.单独或L. plantarum Y12与Pseudomonas spp.混合接种于灭菌鱼汁,发现第5天混合培养鱼汁TVBN值((24.55±1.00)mg/100g)显著低于(p<0.05)单独接种鱼汁的TVBN值((29.09±0.60)mg/100g);混合培养鱼汁的pH值低于单独接种鱼汁的pH值,而感官得分高于单独接种鱼汁感官得分。新鲜黄花鱼肉中接种Pseudomonas spp.或混合接种L. plantarum Y12与Pseudomonas spp.,保藏第5天,混合接种的鱼肉TVBN值((27.30±1.97)mg/100g)显著低于(p<0.05)单独接种鱼肉的TVBN值((34.30±0.01) mg/100g),并且混合培养的感官评分高于单独培养的鱼肉。结果表明,海洋鱼类来源的L. plantarum Y12具有抑制鱼肉中腐败菌生长、防止鱼肉腐败的功能。     

智能混合动力汽车经济性自适应巡航控制策略研究

针对智能混合动力汽车自适应巡航过程中的能量控制策略问题,结合模型预测控制在处理多目标、多约束优化问题方面的优势和粒子群算法运算量小、收敛快的特点,将粒子群算法作为模型预测控制的滚动优化方法,构造基于模型预测控制的粒子群算法.仿真结果表明,文中算法能够使绝大部分工况点落在较低燃油消耗率区域,只有少部分工况点落在非经济区域,虽然多消耗了1.06%的燃油,但在运算速度上却获得了60.3%的提升.     

基于分组简化粒子群算法的盲源分离

传统盲源分离算法普遍存在收敛精度低和易陷入局部最优的缺点,针对上述问题,提出将蛙跳算法的分组思想应用到盲源分离算法中.该分组思想是将整个粒子群分为多组子群体,每组粒子在进行组内寻优的同时进行全局寻优,从而增加了粒子之间的差异性,可以有效避免早熟收敛.该算法以负熵为目标函数,通过对分离矩阵进行调整,使各个信号分量之间相互独立,从而完成对瞬时混合信号的盲源分离.实验仿真结果表明,提出的算法与基本的粒子群盲源分离算法相比,能有效避免早熟收敛并进一步提高收敛精度和算法的稳定性.     

基于粒子群算法的微电网动态经济调度

微电网的动态经济调度不仅要考虑一个调度周期内经济费用最低,还需考虑多时段设备运行之间的协调配合,使其更加符合系统的实际运行要求.建立了含有风力发电机、光伏阵列、柴油机及燃料电池等多种分布式电源且能够实现热电联产的微电网系统,研究了当微电网系统处于并网运行状态时,以微电网的运行费用和污染物处理费用的综合效益最大(总费用最低)作为目标函数,并计及可再生能源波动、负荷预测误差以及机组故障停运等不确定性因素影响的动态经济调度模型,模型采用改进的粒子群算法进行求解.通过算例讨论了微电网并网运行情况下不同的控制策略、优化目标及可靠性指标对动态经济调度的影响,为结合可再生能源的微电网动态经济调度以及提升微电网并网运行的可靠性研究提供了一种参考.     

用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化

为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.     

求解通信优化问题的一种微粒群优化方法

简述了微粒群优化算法的原理、流程及其参数,在此基础上,针对其在通信中的应用,提出了一种基于分布式计算的多目标微粒群算法分割域多目标PSO算法(简称DRMPSO),并将其用于基站优化问题·仿真研究结果表明,它能很好地解决移动通信中的基站优化问题,并可被有效推广到处理诸如信道分配、网络拓扑优化设计、IP组播、Adhoc簇结构及组播路由等通信服务·     

酶性DNA（Ⅲ）：鱼精DNA酯酶活性的初步研究

从鱼精提取的ＤＮＡ表现酯酶活性。用α或β萘酯作底物，坚牢蓝作显色偶合剂，发现萘酯能被此ＤＮＡ水解从而导致坚牢蓝出现特征性的紫红色。ＤＮＡ溶液中的Ｈ＾＋或ＯＨ＾－并不能使坚牢蓝显色。     

改进的粒子群优化算法用于芳香化合物毒性的定量构效关系分析

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的优化技术,该算法简单易实现,可调参数少,已广泛应用于许多研究领域．但PSO在化学中的应用还较少。本文将改进的粒子群优化算法用于多元线性回归的变量选择,并将其用于芳香胺的致癌活性的构效关系研究．结果表明：改进的粒子群优化算法能搜索到最优的变量组合,具有较快的收敛速度。