新的混沌粒子群优化算法 被引量：126

1

作者 胥小波 郑康锋 +2 位作者 李丹 武斌 杨义先 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期24-30,37,共8页

针对传统粒子群算法初期收敛较快,而在后期容易陷入早熟、局部最优的特点,提出了一种新的混沌粒子群优化算法,不同于己有的混沌粒子群算法的简单粒子序列替换,该算法将混沌融入到粒子运动过程中,使粒子群在混沌与稳定之间交替运动,逐步... 针对传统粒子群算法初期收敛较快,而在后期容易陷入早熟、局部最优的特点,提出了一种新的混沌粒子群优化算法,不同于己有的混沌粒子群算法的简单粒子序列替换,该算法将混沌融入到粒子运动过程中,使粒子群在混沌与稳定之间交替运动,逐步向最优点靠近。并提出了一种新的混沌粒子群数学模型,进行了非线性动力学分析。数值测试结果表明该方法能跳出局部最优,极大提高了计算精度,进一步提高了全局寻优能力。 展开更多

关键词 粒子群 混沌 混沌粒子群 优化算法

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混沌粒子群优化算法研究 被引量：76

2

作者 高尚 杨静宇 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期266-270,共5页

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出一种求解优化问题的混沌粒子群优化(CPS0)算法.该算法的基本思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.典型复杂函数优化仿真结果表明该方法是一... 利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出一种求解优化问题的混沌粒子群优化(CPS0)算法.该算法的基本思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.典型复杂函数优化仿真结果表明该方法是一种较简单有效的算法. 展开更多

关键词 粒子群 混沌 混沌扰动 混沌粒子群优化算法

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混沌模拟退火粒子群优化算法研究及应用 被引量：75

3

作者 刘爱军 杨育 +3 位作者 李斐 邢青松 陆惠 张煜东 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1722-1730,共9页

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点,提出混沌模拟退火粒子群优化(PSO)算法.引入混沌理论对粒子群优化算法的参数进行自适应调整,提高了算法的全局收敛性能;采用模拟退火(SA)算法,依据概率性的... 针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点,提出混沌模拟退火粒子群优化(PSO)算法.引入混沌理论对粒子群优化算法的参数进行自适应调整,提高了算法的全局收敛性能;采用模拟退火(SA)算法,依据概率性的劣向转移,以一定概率接受劣解,使算法具有跳出局部最优而实现全局最优的能力.引入自适应温度衰变系数,使模拟退火算法能够根据当前环境自动调整搜索条件,从而提高算法的搜索效率.通过7个经典函数测试混沌模拟退火粒子群优化算法的性能,并将其应用于Job Shop调度问题.仿真实验结果表明,采用新算法有效地克服了停滞现象,增强了全局搜索能力,与遗传算法、粒子群优化算法相比寻优性能更佳. 展开更多

关键词 混沌 JOB shop调度 粒子群优化算法 模拟退火算法

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混沌优化PSO-LSSVM算法的短期负荷预测 被引量：14

4

作者 郝晓弘 刘鹏娟 汪宁渤 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第1期85-90,共6页

高渗透率随机性、间歇性分布式电源的大量接入,给传统配电系统的安全、经济和可靠运行带来了一系列的问题,使得传统的负荷预测方法已不再适用.针对这一问题,提出了利用混沌优化粒子群最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的算法实现对短期电... 高渗透率随机性、间歇性分布式电源的大量接入,给传统配电系统的安全、经济和可靠运行带来了一系列的问题,使得传统的负荷预测方法已不再适用.针对这一问题,提出了利用混沌优化粒子群最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的算法实现对短期电力系统负荷的精确预测.利用粒子群(PSO)算法的全局搜索能力和混沌算法随机、遍历的特性,使其分别克服选参时的盲目性和寻优时粒子群(PSO)算法易出现早熟而陷入局部最优的缺点.最后在Matlab2014a软件平台上验证了混沌优化PSO-LSSVM算法的有效性和收敛性. 展开更多

关键词 智能配电网 负荷预测 短期 混沌算法 粒子群算法 最小二乘支持向量机

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一种基于自抗扰控制的电子差速控制策略研究 被引量：13

5

作者 姚芳 赵晓鹏 +2 位作者 吴正斌 林祥辉 郑帅 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期177-191,共15页

电动车辆转向时,复杂路况及车况综合作用下,驱动轮承载更强扰动的负荷,驱动轮滑移运动所占比重不确定性增大,影响行车稳定与安全。为此,设计基于自抗扰控制(ADRC)的电子差速控制(EDC)策略,并利用混沌粒子群优化算法(CPSO)设计控制器参... 电动车辆转向时,复杂路况及车况综合作用下,驱动轮承载更强扰动的负荷,驱动轮滑移运动所占比重不确定性增大,影响行车稳定与安全。为此,设计基于自抗扰控制(ADRC)的电子差速控制(EDC)策略,并利用混沌粒子群优化算法(CPSO)设计控制器参数。构建7自由度整车模型,以滑移率为控制量、驱动轮电机转矩为输出,设计基于CPSO-ADRC的电子差速控制器,使转向过程中滑移率始终保持在目标值上;提出的EDC系统与配置有模糊PID控制器和滑模控制器(SMC)的EDC系统进行了对比分析,在Simulink/Carsim平台和实车上进行不同路况的EDC实验。结果表明,基于CPSO-ADRC的EDC策略具有强抗干扰能力,其快速性相较其他两种策略提高了20%和14.4%,横摆角速度的波幅均降低了约50%,增强了EDC的快速性和鲁棒性,更有效保证电动车辆转向过程的行驶安全。 展开更多

关键词 滑移率 自抗扰控制 电子差速控制 混沌粒子群优化算法 Simulink/Carsim

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基于混沌粒子群优化的微电网短期负荷预测 被引量：10

6

作者 唐菁敏 马含 《云南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1123-1129,共7页

针对粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)时存在非最优解问题,提出了一种基于混沌理论(Chaos theory)的粒子群优化LSSVM参数的短期负荷预测的方法.该预测... 针对粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)时存在非最优解问题,提出了一种基于混沌理论(Chaos theory)的粒子群优化LSSVM参数的短期负荷预测的方法.该预测模型首先引入混沌理论,对粒子群算法加以改进;然后让结合混沌理论的PSO对LSSVM回归估计进行参数优化,得到CPSO-LSSVM;最后将该方法应用于短期负荷预测,通过Matlab仿真训练得到预测结果.仿真实验结果表明该方法不仅可以降低算法陷入局部极值的可能性,还提高了学习能力,从而提高了预测的精准度. 展开更多

关键词 混沌理论 粒子群算法 最小二乘向量机 短期负荷预测

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混沌粒子群优化神经网络的井下人员无线定位方法研究 被引量：9

7

作者 莫树培 唐琎 +5 位作者 李国良 陈明 金礼模 周龙龙 朱超 赵大磊 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期456-463,共8页

针对井下人员定位系统定位精度较低,不能满足智慧煤矿的需求,提出一种基于混沌粒子群算法优化Elman神经网络的井下人员无线定位方法。该定位方法首先在井下巷道无线网络环境中,利用无线终端采集一定数量的样本点指纹数据库。其次初始化E... 针对井下人员定位系统定位精度较低,不能满足智慧煤矿的需求,提出一种基于混沌粒子群算法优化Elman神经网络的井下人员无线定位方法。该定位方法首先在井下巷道无线网络环境中,利用无线终端采集一定数量的样本点指纹数据库。其次初始化Elman神经网络,利用混沌粒子群优化算法对神经网络权值和自连接反馈增益因子寻优。再次用指纹数据库对优化过的Elman神经网络进行训练和测试,建立神经网络定位算法模型。最后通过无线终端采集定位点的指纹数据,由神经网络定位算法模型进行实时定位。经试验表明,该井下人员无线定位方法平均定位误差为1.35 m;而混沌粒子群算法优化Elman神经网络定位算法,其算法全局搜索能力更强,更适合井下时变环境中应用。 展开更多

关键词 无线移动定位 井下无线定位 ELMAN神经网络 混沌优化算法 粒子群优化算法

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含STATCOM的风电场级多PI控制器参数优化 被引量：9

8

作者 魏薇 史林军 +2 位作者 赫卫国 史江峰 吴峰 《广东电力》 2018年第9期62-69,共8页

针对含静止同步补偿器(static synchronous compensator,STATCOM)的双馈型异步风力发电机(doublefed induction generator,DFIG)风电场,通过优化DFIG及STATCOM的多个比例积分(proportional integral,PI)控制器参数,既能有效提高风电场... 针对含静止同步补偿器(static synchronous compensator,STATCOM)的双馈型异步风力发电机(doublefed induction generator,DFIG)风电场,通过优化DFIG及STATCOM的多个比例积分(proportional integral,PI)控制器参数,既能有效提高风电场的整体动态特性,又能在风电场电网发生故障后促进公共连接点(point of common coupling,PCC)电压的快速恢复。以风电场DFIG输出的有功功率、直流母线电压和风电场PCC电压响应的时间乘以误差的绝对值积分(integrated time and absolute error,ITAE)最小为优化目标函数,提出混沌正交粒子群优化求解算法。该算法利用正交优选和正交优选趋势法得到多PI控制器参数的寻优范围以及相应权重,采用混沌算法进行初始化,并应用粒子群优化算法迭代求解,有效提高了求解效率。不同工况下基于MATLAB/Simulink的某区域内含STATCOM的风电场仿真算例表明:应用优化后的PI控制器具有良好的动态性能,由此验证了该优化算法的有效性。 展开更多

关键词 风力发电 双馈型异步风力发电机 静止同步补偿器 参数优化 混沌算法 正交粒子群算法

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基于混沌粒子群算法的车间作业调度优化 被引量：8

9

作者 张飞 耿红琴 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2013年第3期19-22,37,共5页

为提高车间作业调度效率,提出一种基于混沌粒子群算法的车间作业调度优化方法。首先以机器加工时间最短为优化目标,建立一个多约束的车间作业调度数学模型,然后采用粒子群算法对其进行求解,并通过采用混沌机制保持粒子多样性。仿真测试... 为提高车间作业调度效率,提出一种基于混沌粒子群算法的车间作业调度优化方法。首先以机器加工时间最短为优化目标,建立一个多约束的车间作业调度数学模型,然后采用粒子群算法对其进行求解,并通过采用混沌机制保持粒子多样性。仿真测试表明,混沌粒子群算法可以获得车间作业调度方案,具有一定应用价值。 展开更多

关键词 车间作业 混沌粒子群算法 多样性保持 调度优化 数学模型 仿真

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改进PSO算法在多水源供水系统优化调度中的应用 被引量：7

10

作者 黄廷林 戴雪峰 +2 位作者 张卉 何文杰 韩宏大 《中国给水排水》 CAS CSCD 北大核心 2013年第23期64-68,共5页

针对大城市多水源供水系统的特征,以测压点压力的BP神经网络模型代替管网水力平衡方程组,建立了多水源供水系统的一级优化调度模型。采用混合罚函数法处理约束条件,将约束优化问题转化为无约束问题,然后采用粒子群算法(PSO)对问题进行... 针对大城市多水源供水系统的特征,以测压点压力的BP神经网络模型代替管网水力平衡方程组,建立了多水源供水系统的一级优化调度模型。采用混合罚函数法处理约束条件,将约束优化问题转化为无约束问题,然后采用粒子群算法(PSO)对问题进行求解。为避免算法陷入局部最优,提高算法精度,将混沌搜索引入到标准粒子群算法中形成了混沌粒子群算法,能够充分发挥二者的优势。最后,将上述模型应用于天津市供水系统,优化后的供水方案每日可使泵站电耗降低4 087 kW·h,年节省电量约149.2×104kW·h,总费用减少2.13%,经济效益明显,证明了模型的适用性和算法的可行性。 展开更多

关键词 供水系统 优化调度 混沌搜索 粒子群算法

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基于双混沌优化搜索的改进粒子群算法及应用 被引量：1

11

作者 张晓勇 王仲君 +1 位作者 闫军 杨忠保 《数学的实践与认识》 北大核心 2024年第4期151-161,共11页

针对现有算法在智能电阻箱动态误差校正方面存在的收敛速度慢、计算精度低,且易进入“局部最优”的陷阱等缺点,展开对智能电阻箱动态示数校正过程的重构及设计,并对动态误差校正优化算法进行研究.在双混沌优化系统中添加扰动因子与指数... 针对现有算法在智能电阻箱动态误差校正方面存在的收敛速度慢、计算精度低,且易进入“局部最优”的陷阱等缺点,展开对智能电阻箱动态示数校正过程的重构及设计,并对动态误差校正优化算法进行研究.在双混沌优化系统中添加扰动因子与指数自适应学习方式改进搜索策略;在粒子群算法中将惯性权重因子修正为自适应权重因子,将学习因子修正为异步线性学习因子以优化算法,进而提出一种改进的粒子群优化算法(AL-DCPSO).利用8个经典函数对算法性能进行测试后,将这种算法应用在某型号智能电阻箱动态误差校正的过程中,研究结果表明:改进后的算法具有更高的计算精度(达到0.001)与更强的寻优能力,且在优化过程中呈现出较强的自适应学习能力,计算过程较为稳定,鲁棒性有效提升,耗时在阈值范围内有所增加.其创新性在于将双混沌优化机制的优点与粒子群算法相结合,应用到智能电阻箱动态误差校正的过程中,对动态误差校正方法进行了一定拓展,为粒子群优化算法在具体实际优化过程中的关键参数选取与策略设计,有效提升算法优化性能提供了一些借鉴. 展开更多

关键词 智能电阻箱 双混沌优化 扰动因子 自适应学习 粒子群算法 测试函数 寻优策略 动态误差校正

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基于混沌粒子群与Taylor算法的协同定位算法研究 被引量：7

12

作者 康婷 魏胜非 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2019年第1期118-121,共4页

针对无线传感器网络中运用TDOA方法定位时,Taylor算法容易受到初始估计值影响,导致节点定位精度低、不容易收敛,因此提出了一种基于混沌粒子群与Taylor算法协同定位的方法。该算法首先运用混沌粒子群算法求解TDOA方程组,得到一个具有较... 针对无线传感器网络中运用TDOA方法定位时,Taylor算法容易受到初始估计值影响,导致节点定位精度低、不容易收敛,因此提出了一种基于混沌粒子群与Taylor算法协同定位的方法。该算法首先运用混沌粒子群算法求解TDOA方程组,得到一个具有较高精度的未知节点的估计坐标值,将这个估计值作为Taylor算法的初始值进行迭代运算,最终完成对未知节点的坐标估计。仿真结果表明,该算法提高了节点的定位精度和定位速度。 展开更多

关键词 无线传感器网络 混沌粒子群算法 Taylor算法 节点定位

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基于混合粒子群算法的水轮发电机组调速器PID参数优化 被引量：7

13

作者 张剑焜 李志红 +3 位作者 李燕 梁兴 魏志芳 朱政 《中国农村水利水电》 北大核心 2019年第1期180-183,192,共5页

针对水轮发电机组调速器PID的参数优化问题,建立了水轮机调节系统仿真模型,引入混沌扰动理论的混合粒子群算法,实现了水轮机调速器PID参数整定优化。仿真表明,混合算法整定PID参数后的调节系统具有超调量小、稳定性好特点,能有效改善水... 针对水轮发电机组调速器PID的参数优化问题,建立了水轮机调节系统仿真模型,引入混沌扰动理论的混合粒子群算法,实现了水轮机调速器PID参数整定优化。仿真表明,混合算法整定PID参数后的调节系统具有超调量小、稳定性好特点,能有效改善水轮机调节系统过渡过程的动态性能,同时算法收敛速度快、准确度高,有效地克服了标准粒子群算法易早熟等缺点,提高了算法的精确性。 展开更多

关键词 混沌扰动 粒子群算法 调速器 参数优化

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基于动态函数连接神经网络的自适应逆控制系统辨识研究 被引量：6

14

作者 虎涛涛 康波 单要楠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第10期203-208,共6页

自适应逆控制将系统扰动消除和动态响应性能独立分开控制,其性能的优劣取决于系统对象、逆对象及逆控制器模型辨识精度的高低。文中提出用动态函数连接神经网络来实现自适应逆控制系统对象、逆对象的同时在线建模和逆控制器的离线建模,... 自适应逆控制将系统扰动消除和动态响应性能独立分开控制,其性能的优劣取决于系统对象、逆对象及逆控制器模型辨识精度的高低。文中提出用动态函数连接神经网络来实现自适应逆控制系统对象、逆对象的同时在线建模和逆控制器的离线建模,并将模型参数的辨识转化为空间参数寻优。针对混沌初始化对已收敛种群结构的破坏性,提出用变参数混沌粒子群优化算法对神经网络权值进行全局寻优,通过仿真实验可以看出基于动态函数连接神经网络的建模误差小,辨识精度高;与当前的参考模型自适应控制方法进行对比分析,所提方法能取得较好的扰动消除效果,并能使系统的跟踪响应性能得到提高,从而验证了方法的有效性、可行性。 展开更多

关键词 自适应逆控制 扰动消除 系统辨识 动态函数连接神经网络 变参数 混沌粒子群算法

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基于混沌粒子群算法的多目标无功优化研究 被引量：6

15

作者 魏宇存 贺晓 +2 位作者 周建 庞霞 刘崇新 《陕西电力》 2013年第9期10-15,共6页

针对传统无功优化的不足,建立了以电网有功损耗最小、节点电压偏移最小、静态电压稳定性最好和无功成本最小的多目标无功优化模型。为了将这4个目标同时进行优化,提出了基于Pareto解的混沌粒子群算法多目标无功优化方法,求出该多目标优... 针对传统无功优化的不足,建立了以电网有功损耗最小、节点电压偏移最小、静态电压稳定性最好和无功成本最小的多目标无功优化模型。为了将这4个目标同时进行优化,提出了基于Pareto解的混沌粒子群算法多目标无功优化方法,求出该多目标优化问题的Pareto最优解集,供决策者根据实际情况进行科学决策选择。为证明提出方法的有效性,对IEEE30节点系统进行了多目标无功优化分析,结果表明本文提出的方法能够得到良好的无功优化结果。 展开更多

关键词 无功优化 混沌优化 PSO算法 PARETO解 多目标优化

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基于混沌粒子群算法的Tikhonov正则化参数选取 被引量：6

16

作者 余瑞艳 《数学研究》 CSCD 2011年第1期101-106,共6页

Tikhonov正则化方法是求解不适定问题最为有效的方法之一,而正则化参数的最优选取是其关键.本文将混沌粒子群优化算法与Tikhonov正则化方法相结合,基于Morozov偏差原理设计粒子群的适应度函数,利用混沌粒子群优化算法的优点,为正则化参... Tikhonov正则化方法是求解不适定问题最为有效的方法之一,而正则化参数的最优选取是其关键.本文将混沌粒子群优化算法与Tikhonov正则化方法相结合,基于Morozov偏差原理设计粒子群的适应度函数,利用混沌粒子群优化算法的优点,为正则化参数的选取提供了一条有效的途径.数值实验结果表明,本文方法能有效地处理不适定问题,是一种实用有效的方法. 展开更多

关键词 混沌粒子群算法 TIKHONOV正则化方法 不适定问题

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基于PCA-ISVM的软件缺陷预测模型 被引量：6

17

作者 刘芳 高兴 +1 位作者 周冰 邓娟 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2014年第3期397-401,共5页

在软件缺陷检测中,常常伴有大量的冗余干扰信息,给准确检测造成困难。为了提高对软件缺陷预测准确率,提出了一种主成分分析和混沌粒子算法优化支持向量机的软件缺陷预测方法(PCA-ISVM)。首先利用主成分分析消除软件数据冗余信息,然后处... 在软件缺陷检测中,常常伴有大量的冗余干扰信息,给准确检测造成困难。为了提高对软件缺陷预测准确率,提出了一种主成分分析和混沌粒子算法优化支持向量机的软件缺陷预测方法(PCA-ISVM)。首先利用主成分分析消除软件数据冗余信息,然后处理后软件数据输入到支持向量机进行训练,并通过混沌粒子群算法优化支持向量机参数,建立最优软件缺陷预测模型,最后采用仿真对模型有效性验证。仿真结果表明,提出的模型有效消除软件数据中冗余信息,获得最优支持向量机参数,从而提高了软件缺陷预测准确率和加快软件缺陷预测速度。 展开更多

关键词 软件缺陷 主成分分析 混沌粒子群优化算法 支持向量机

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混合市场环境下计及电转气的园区燃气机组调峰优化模型 被引量：5

18

作者 林宏宇 闫庆友 +5 位作者 德格吉日夫 杨莘博 吴静 樊伟 谭忠富 崔战涛 《电力建设》 北大核心 2020年第10期106-115,共10页

清洁能源消纳是当前我国电力市场改革加速推进的一项重要目标。在此背景下,文章构建了混合市场环境下计及电转气(power-to-gas,P2G)的园区燃气机组调峰优化模型。首先,设计了风光机组、燃气机组、电转气和储气罐参与的园区电力系统运行... 清洁能源消纳是当前我国电力市场改革加速推进的一项重要目标。在此背景下,文章构建了混合市场环境下计及电转气(power-to-gas,P2G)的园区燃气机组调峰优化模型。首先,设计了风光机组、燃气机组、电转气和储气罐参与的园区电力系统运行结构;其次,计及绿证交易市场和调峰辅助服务市场机制,分别构建了园区发电机组绿证交易模型和调峰补偿模型;然后,以清洁能源消纳最大化、燃气调峰意愿最大化、CO2排放最小化和系统净收益最大化为目标,构建了清洁能源驱动下含P2G设备的园区供电系统经济调度数学模型;最后,采用混沌粒子群算法对模型求解。结果表明,此模型兼顾了P2G设备以及调峰补偿机制的园区电力系统,清洁能源消纳率提升了6.69%,CO2排放量减少了14.66 t;燃气机组积极参与了调峰,系统净收益最高提升了18.706万元,验证了所提模型的有效性,并体现了求解算法较好的收敛效果。 展开更多

关键词 电转气(P2G) 绿证交易市场 燃气调峰优化模型 混沌粒子群算法

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混沌压缩非线性粒子群算法求解车间调度问题 被引量：5

19

作者 包贤哲 丁稳房 宋阿妮 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2020年第9期15-22,52,共9页

针对大规模车间调度问题,提出了一种混沌压缩非线性粒子群算法。首先运用多种群策略增加粒子多样性,结合混沌策略和非线性策略改进惯性权重,以平衡全局和局部搜索能力,加快算法后期收敛速度;再引入压缩因子改进算法速度更新公式,加大算... 针对大规模车间调度问题,提出了一种混沌压缩非线性粒子群算法。首先运用多种群策略增加粒子多样性,结合混沌策略和非线性策略改进惯性权重,以平衡全局和局部搜索能力,加快算法后期收敛速度;再引入压缩因子改进算法速度更新公式,加大算法前期搜索范围,以防止算法陷入局部最优;最后用6种车间作业经典算例分别对粒子群算法、遗传算法、灰狼算法和混沌压缩非线性粒子群算法进行检验。实验结果表明,该方法可以显著提升粒子群算法的收敛精度和速度,对于实际大规模车间调度问题适应性较好,能有效提高车间的生产效率。 展开更多

关键词 车间调度 混沌 压缩因子 非线性 粒子群算法

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基于混沌PSO算法优化LS-SVM的惯导系统测试 被引量：4

20

作者 王成 郝顺义 +1 位作者 翁大庆 冯文 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2011年第2期125-128,共4页

基于混沌PSO算法优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)实现惯导系统初始对准测试。通过小波包分解消除陀螺漂移数据的噪声,获取LS-SVM的训练与测试样本。针对LS-SVM解决大规模数据样本回归问题时所出现的训练时间长、收敛速度慢等缺点,提出... 基于混沌PSO算法优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)实现惯导系统初始对准测试。通过小波包分解消除陀螺漂移数据的噪声,获取LS-SVM的训练与测试样本。针对LS-SVM解决大规模数据样本回归问题时所出现的训练时间长、收敛速度慢等缺点,提出了混沌PSO算法优化LS-SVM的模型参数。该方法不仅克服了传统PSO算法早熟、容易陷入局部最小值等缺点,同时显著提高了LS-SVM的预测能力。将一般LS-SVM和GM(1,1)模型的预测结果与本算法预测结果进行对比,验证了本方法在预测精度上具有明显优势。 展开更多

关键词 最小二乘支持向量机 混沌粒子群优化算法 惯导系统 初始对准

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