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基于混沌变异的小生境粒子群算法 被引量：50
1
作者 贾东立 张家树 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期117-120,共4页
针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度低的问题,提出了基于混沌变异的小生境粒子群算法(NCPSO).该算法结合小生境技术并加入了淘汰机制,使算法具有良好的全局寻优能力.变尺度混沌变异具有精细的局部遍历搜索性能,使算法具有较高的搜索精度... 针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度低的问题,提出了基于混沌变异的小生境粒子群算法(NCPSO).该算法结合小生境技术并加入了淘汰机制,使算法具有良好的全局寻优能力.变尺度混沌变异具有精细的局部遍历搜索性能,使算法具有较高的搜索精度.实验结果表明,NCPSO算法可有效避免标准PSO算法的早熟收敛,具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点,适合于工程应用中的复杂函数优化问题. 展开更多
关键词 混沌变异 小生境 粒子群优化算法
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基于粒子群优化算法的电网GIC-Q多目标优化策略 被引量：21
2
作者 杨培宏 刘连光 +2 位作者 刘春明 冯士伟 郑许朋 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期93-99,共7页
地磁感应电流(GIC)流经变压器绕组会产生直流偏磁现象,造成变压器无功损耗增加,破坏电网无功平衡,影响电网安全稳定运行。为了有效地抑制GIC对电网的不良影响,以无功补偿设备成本和电压偏移量最小为目标,提出一种基于粒子群优化算法的... 地磁感应电流(GIC)流经变压器绕组会产生直流偏磁现象,造成变压器无功损耗增加,破坏电网无功平衡,影响电网安全稳定运行。为了有效地抑制GIC对电网的不良影响,以无功补偿设备成本和电压偏移量最小为目标,提出一种基于粒子群优化算法的多目标无功优化策略,保证地磁场扰动下电网无功平衡。所提策略利用小生境共享机制不断更新粒子位置,并依据拥挤距离排序对Pareto最优解进行存档,保持解的多样性和均匀性;引入混沌变异避免陷入局部最优解,同时提高全局搜索能力。GIC标准算例的仿真结果验证了所提策略的准确性和有效性。 展开更多
关键词 地磁场扰动 地磁感应电流 无功优化 电压偏移 多目标优化 小生境 粒子群优化算法 混沌变异 PARETO最优
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基于小生境粒子群算法的公差多目标优化设计 被引量：16
3
作者 刘海博 刘检华 +2 位作者 何永熹 郭崇颖 蒋科 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期585-592,共8页
为解决产品设计中的公差优化问题,提出一种基于小生境粒子群算法的公差多目标优化方法。以加工成本、质量损失成本和公差敏感性为优化目标,以装配功能要求和加工能力为约束条件,建立了公差多目标优化模型。对标准粒子群算法进行改进,根... 为解决产品设计中的公差优化问题,提出一种基于小生境粒子群算法的公差多目标优化方法。以加工成本、质量损失成本和公差敏感性为优化目标,以装配功能要求和加工能力为约束条件,建立了公差多目标优化模型。对标准粒子群算法进行改进,根据小生境数和Pareto优劣性确定孤立粒子,并通过个体历史最优粒子与孤立粒子的变异、选择操作更新粒子的个体历史最优位置;利用Pareto支配数排序更新粒子群的全局最优位置。利用改进的粒子群算法对公差多目标优化模型进行求解,得到分布均匀的Pareto前沿。设计并开发了原型系统,通过实例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 公差优化 多目标 PARETO最优解 小生境粒子群算法 产品设计
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基于粒子群神经网络的高炉炉温预测 被引量：12
4
作者 刘景艳 张伟 《电子测量技术》 2018年第3期42-45,共4页
高炉冶炼过程中通常以铁水硅含量来反映高炉炉温，由于影响铁水硅含量的参数较多，且各参数之间相互影响，传统的基函数（BP）神经网络在炉温预测中存在着收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点，提出了一种基于小生境粒子群算法优化的径... 高炉冶炼过程中通常以铁水硅含量来反映高炉炉温，由于影响铁水硅含量的参数较多，且各参数之间相互影响，传统的基函数（BP）神经网络在炉温预测中存在着收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点，提出了一种基于小生境粒子群算法优化的径向基函数（RBF）神经网络预测模型，将RBF神经网络和小生境粒子群算法有机地结合起来，利用小生境粒子群算法来优化RBF神经网络的隐层基函数宽度和中心，并利用优化后的RBF神经网络对炉温进行预测，建立了神经网络训练和检验样本集，对预测模型进行训练和检验。仿真结果表明该预测模型加快了网络收敛速度，改善了神经网络的泛化能力，具有稳定性好、预测精度高的特点。 展开更多
关键词 炉温预测 铁水硅含量 神经网络 小生境粒子群算法
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小生境微粒群优化算法 被引量：3
5
作者 滕居特 顾幸生 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期133-136,共4页
将小生境技术引入到微粒群优化算法之中,设计出一种小生境微粒群优化算法。该算法除了始终赋予微粒生命力,还将位置重叠的差适应值微粒在搜索空间重新启动。通过对4个常用测试函数进行优化计算,仿真结果表明小生境微粒群优化算法比基本... 将小生境技术引入到微粒群优化算法之中,设计出一种小生境微粒群优化算法。该算法除了始终赋予微粒生命力,还将位置重叠的差适应值微粒在搜索空间重新启动。通过对4个常用测试函数进行优化计算,仿真结果表明小生境微粒群优化算法比基本微粒群优化算法具有更好的优化性能。 展开更多
关键词 小生境 微粒群优化算法 优化 仿真
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基于优化算法的新安江模型参数的估计 被引量：3
6
作者 张刚 解建仓 +1 位作者 罗军刚 汪妮 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2011年第1期229-234,共6页
【目的】解决传统优化算法在新安江模型参数估计中存在的早熟、收敛速度慢和易陷入局部最优等问题。【方法】在标准PSO算法的基础上,引入小生境和交叉选择算子,对寻优过程中粒子的个体历史最好位置进行多样化处理,提出基于小生境和交叉... 【目的】解决传统优化算法在新安江模型参数估计中存在的早熟、收敛速度慢和易陷入局部最优等问题。【方法】在标准PSO算法的基础上,引入小生境和交叉选择算子,对寻优过程中粒子的个体历史最好位置进行多样化处理,提出基于小生境和交叉选择算子的粒子群算法(NCSPSO),建立基于NCSPSO算法的新安江模型参数估计数学模型,并给出具体求解步骤。最后将该方法在具体流域的洪水预报中进行应用。【结果】NCSPSO算法计算时间短,参数估计精度大大提高,且预报结果均达到了规范要求。【结论】NCSPSO算法为新安江模型参数估计提供了一条新途径。 展开更多
关键词 参数估计 新安江模型 小生境 交叉选择 粒子群算法
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电动公交车光储充电站的分层分级充电优化控制策略 被引量：1
7
作者 朱珈汛 刘德宝 张钰 《吉林电力》 2022年第5期36-40,共5页
为实现电动公交车光储充电站对光伏能源的充分利用,降低大规模电动公交车充电对配电网系统运行带来的负面影响,提出了电动公交车光储充电站的分层分级充电优化策略。首先,从光储充电站的系统结构、电动公交车的运营特性和充电站的电能... 为实现电动公交车光储充电站对光伏能源的充分利用,降低大规模电动公交车充电对配电网系统运行带来的负面影响,提出了电动公交车光储充电站的分层分级充电优化策略。首先,从光储充电站的系统结构、电动公交车的运营特性和充电站的电能补充模式三个方面分析电动公交车的充电场景;然后,基于上述电动公交车的充电场景制定光储充电站分层分级充电控制策略;最后,以购电成本最低和光伏利用率最高为目标建立多目标优化模型,并通过小生境粒子群算法进行求解,验证了所提方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 电动公交车 光储系统 充电站 充电策略 小生境粒子群算法
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基于NPSA算法的ZnO镀膜光纤传感器反射系数研究
8
作者 刘奇 周力 周雅 《武夷学院学报》 2012年第2期68-71,共4页
根据ZnO镀膜光纤传感器的几何结构和等效网络模型,建立了目标函数压电层反射系数模型。提出了一种交叉算子的小生境粒子群算法,优化后的压电层反射系数收敛性较高,入射波的接收效率大大提高。得出了一系列器件参数数据,为ZnO镀膜光纤声... 根据ZnO镀膜光纤传感器的几何结构和等效网络模型,建立了目标函数压电层反射系数模型。提出了一种交叉算子的小生境粒子群算法,优化后的压电层反射系数收敛性较高,入射波的接收效率大大提高。得出了一系列器件参数数据,为ZnO镀膜光纤声光相位传感器的制作提供了理论参考。 展开更多
关键词 光纤传感器 反射系数 基本粒子群算法 小生境粒子群算法
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考虑成本、排污及风险的微电网运营多目标优化模型 被引量：39
9
作者 李存斌 张建业 李鹏 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1051-1058,共8页
从运营成本、污染物排放及运营风险水平3方面入手,构建智能电网下微电网运营管理多目标优化模型,考虑微电网系统各方面约束,提出采用小生境多目标粒子群优化算法进行求解,并仿真验证模型有效性。结果表明:提出的微电网运营管理多目标优... 从运营成本、污染物排放及运营风险水平3方面入手,构建智能电网下微电网运营管理多目标优化模型,考虑微电网系统各方面约束,提出采用小生境多目标粒子群优化算法进行求解,并仿真验证模型有效性。结果表明:提出的微电网运营管理多目标优化模型可实现成本、排污及风险多目标的综合考虑,尤其是分布式电源出力波动性对微电网运营的影响,能够有效提升微电网运营管理水平,确保供用电安全。 展开更多
关键词 微电网 运营管理 多目标优化模型 小生境多目标粒子群优化算法
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基于小生境粒子群优化特征图的矿井通风网络设计
10
作者 刘海胜 陈诚 +1 位作者 李瑞卿 郑义 《矿山机械》 2024年第10期5-9,共5页
传统的矿井通风系统设计忽视了系统内部微小生态环境的差异,限制了通风系统的性能和能效性,具有极大安全隐患。针对此类问题,设计基于小生境二进制粒子群算法(Niche Binary Particle Swarm Optimization,NBPSO)的融合优化通风网络。NBPS... 传统的矿井通风系统设计忽视了系统内部微小生态环境的差异,限制了通风系统的性能和能效性,具有极大安全隐患。针对此类问题,设计基于小生境二进制粒子群算法(Niche Binary Particle Swarm Optimization,NBPSO)的融合优化通风网络。NBPSO算法以其收敛速度快、全局寻优能力强等优点,克服了传统优化算法迭代慢、寻优能力差等劣势,实现了网络模型设计快速、精准成型。对比试验引入三维通风网络测试系统和Q-H网络示意图,试验结果表明,NBPSO局部搜索精度高,复杂通风网络结构优势明显。 展开更多
关键词 矿井通风系统 小生境二进制粒子群算法 收敛速度 通风网络 Q-H图
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