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题名基于混合PSO算法的简化群桥水域航路规划研究
被引量：2
- 1
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作者
徐言民
杨柯
高如江
金城
陈敏
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机构
武汉理工大学航运学院
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出处
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
2015年第3期455-458,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(批准号:51109173)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(批准号:2013-II-019)资助
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文摘
针对群桥水域航路规划问题,分析了群桥水域特征,建立了群桥水域航路代价模型,分别运用基于自然选择的PSO、基于杂交思想的PSO和基于模拟退火的PSO对该问题进行了求解.通过与标准PSO算法规划结果对比,发现3种混合算法均能快速找到最优解,并且精度较高,得出了3种混合PSO算法在解决群桥水域航路规划问题方面均优于标准PSO算法的结论.
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关键词
群桥水域
航路规划
标准pso算法
混合pso算法
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Keywords
multi-bridges water area
route planning
pso
hybrid pso algorithms
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分类号
U612.1
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名惯性权值和学习因子对标准PSO算法性能的影响
被引量：3
- 2
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作者
宋梦培
莫礼平
周恺卿
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机构
吉首大学信息科学与工程学院
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出处
《吉首大学学报（自然科学版）》
CAS
2019年第4期24-32,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61462029)
湖南省自然科学基金面上项目(2019JJ40234)
吉首大学研究生科研项目(JDY1816)
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文摘
基于标准PSO算法,通过分析惯性权值和学习因子2类参数不同的取值策略对常用测试函数优化结果的影响,来探究2类参数对算法性能的影响.实验结果表明,2类参数恰当的动态改变不仅能明显提高单峰函数的寻优精度和收敛速度,而且能提高双峰和多峰函数的寻优概率;惯性权值主要影响算法的收敛速度,随着惯性权值的递增,算法收敛速度逐渐加快;学习因子主要影响算法的寻优精度,当反映粒子的自我学习能力和向群体最优粒子学习的能力的学习因子同增同减变化时,寻优精度提高;惯性权值递增结合2种学习因子的同增同减变化,或惯性权值递减结合2种学习因子的一增一减变化,均可使标准PSO算法性能得到显著提高.
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关键词
标准pso算法
惯性权值
学习因子
收敛速度
寻优精度
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Keywords
standard particle swarm optimization
inertia weight
learning factors
convergence speed
optimization accuracy
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名粒子群算法在水电站引水系统优化方面的应用
被引量：2
- 3
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作者
顾晓亮
徐得潜
刘灿
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机构
合肥工业大学土木与水利工程学院
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出处
《水力发电》
北大核心
2009年第7期57-59,共3页
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文摘
水电站引水管道直径的取值影响水电站工程的造价和发电效益,是水电站引水系统优化设计的重要内容。以引水管道直径为变量,水电站净收益最大为准则,建立了水电站引水系统优化模型,分别采用标准PSO算法和改进PSO算法进行计算。结果表明,这两种方法均可用于水电站引水系统的优化,改进PSO算法优于标准PSO算法。
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关键词
水电站
净收益
引水系统优化
引水管道直径
标准pso算法
改进pso算法
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Keywords
hydropower station
net benefit
diversion system optimization
diameter of diversion pipe
standard particle swarm optimization algorithm
modified particle swarm optimization algorithm
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分类号
O22
[理学—运筹学与控制论]
TV742
[理学—数学]
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题名带有梯度加速的粒子群算法在边坡稳定分析中的应用
被引量：2
- 4
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作者
任锐
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机构
南海舰队工程办公室
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出处
《中国高新技术企业》
2009年第14期15-16,共2页
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文摘
基于圆弧滑动面的假设,采用标准粒子群算法和加入梯度信息的粒子群算法进行边坡最危险滑动面的搜索及确定其最小安全系数,并与二分法的计算结果进行对比。研究表明,加入梯度信息的粒子群算法在保证结果有效的前提下提高了粒子群算法的收敛速度,是一种很好的改进方法。
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关键词
粒子群算法
梯度
边坡稳定性
安全系数
标准pso算法
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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