组合核支持向量机在放电模式识别中的优化策略 被引量：25

1

作者 王瑜 苑津莎 +1 位作者 尚海昆 靳松 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期229-236,共8页

传统的单一核函数SVM无法实现局部放电中的多特征空间向量的映射分类,且目前SVM大都采用不同尺度的径向基函数作为核函数,核的调整空间较为有限,无法针对不同特征空间的放电参数达到普适的效果。针对上述问题,本文提出一种基于多分组特... 传统的单一核函数SVM无法实现局部放电中的多特征空间向量的映射分类,且目前SVM大都采用不同尺度的径向基函数作为核函数,核的调整空间较为有限,无法针对不同特征空间的放电参数达到普适的效果。针对上述问题,本文提出一种基于多分组特征的组合核多分类SVM的局部放电识别方法。该方法首先完成多类特征空间在不同类型SVM核函数中的映射分类,再采用骨干粒子群(BBPSO)优化方法选取最佳核参数,并求解核函数权值系数,最终形成最优核函数组合分类模型。实验结果表明,该方法对多个特征空间数据具有普适性,且融合效果理想,分类精度高于误差反向传播神经网络(BPNN)和SVM识别方法。 展开更多

关键词 局部放电 组合核 支持向量机 骨干粒子群 模式识别

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基于改进多目标骨干粒子群算法的电力系统环境经济调度 被引量：17

2

作者 帅茂杭 熊国江 +1 位作者 胡晓 陈锦龙 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期997-1004,共8页

针对粒子群优化算法种群多样性不足、易陷入局部寻优的问题,提出一种基于改进多目标骨干粒子群优化算法(improved bare-bones multi-objective particle swarm optimization,IBBMOPSO)的电力系统环境经济调度的求解方法.IBBMOPSO采用一... 针对粒子群优化算法种群多样性不足、易陷入局部寻优的问题,提出一种基于改进多目标骨干粒子群优化算法(improved bare-bones multi-objective particle swarm optimization,IBBMOPSO)的电力系统环境经济调度的求解方法.IBBMOPSO采用一种搜索权重非线性递减策略改进骨干粒子群的位置更新模式,并在不同搜索阶段对最差粒子设计不同的位置更新策略,以平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.IBBMOPSO根据粒子拥挤距离选择全局最优解,采用距离评价指标选择折衷最优解.最后对6机IEEE 30节点的标准测试系统进行仿真计算,并与其他算法进行对比分析,结果显示IBBMOPSO在解决电力系统环境经济调度问题上优于其他算法,具有良好的可行性和有效性. 展开更多

关键词 环境经济调度 多目标优化 骨干粒子群 折衷最优解 拥挤距离 距离评价

原文传递

基于剪枝策略的骨干粒子群算法 被引量：8

3

作者 张震 潘再平 潘晓弘 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期1591-1596,共6页

为了优化算法的全局探索能力和局部开发能力,提出一种基于两方面改进的骨干粒子群算法.提出一种进化方程,通过即时搜索域的分析说明该方程可以改善粒子多样性.提出粒子群"剪枝"策略:每当粒子搜索到新的群体最优位置时,剪去该... 为了优化算法的全局探索能力和局部开发能力,提出一种基于两方面改进的骨干粒子群算法.提出一种进化方程,通过即时搜索域的分析说明该方程可以改善粒子多样性.提出粒子群"剪枝"策略:每当粒子搜索到新的群体最优位置时,剪去该粒子,同时初始化一个新位置以安插该粒子.理论分析指出,在增强全局探索能力的同时,合适的剪枝策略能增加局部开发能力.实验结果表明,所提出算法的性能较几种经典PSO算法有显著的提升. 展开更多

关键词 骨干粒子群 剪枝策略 粒子多样性 全局探索能力 局部开发能力

原文传递

基于骨干粒子群的混合遗传算法及其应用 被引量：8

4

作者 雷阳 李树荣 +1 位作者 张强 张晓东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第36期7-10,共4页

采用骨干粒子群的位置更新操作改进遗传算法的变异算子,提出一种新的混合遗传算法。利用三个benchmark函数测试了新的混合遗传算法的性能,并将测试结果与标准遗传算法进行比较。利用该方法,对聚合物驱最优控制问题的进行了仿真求解,结... 采用骨干粒子群的位置更新操作改进遗传算法的变异算子,提出一种新的混合遗传算法。利用三个benchmark函数测试了新的混合遗传算法的性能,并将测试结果与标准遗传算法进行比较。利用该方法,对聚合物驱最优控制问题的进行了仿真求解,结果表明该方法优于标准遗传算法。 展开更多

关键词 混合遗传算法 骨干粒子群 最优控制 聚合物驱

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三目标混合骨干粒子群算法的电力系统无功优化 被引量：7

5

作者 马立新 王继银 +1 位作者 项庆 黄阳龙 《电力科学与工程》 2015年第11期18-23,共6页

电力系统无功优化通常以降低有功网损和减小电压偏移为目标,建立了综合考虑有功网损和电压偏移最小及电压稳定裕度最大的三目标无功优化模型。首次引入混合骨干粒子群算法用于解决电力系统无功优化问题。该算法利用关于粒子个体极值和... 电力系统无功优化通常以降低有功网损和减小电压偏移为目标,建立了综合考虑有功网损和电压偏移最小及电压稳定裕度最大的三目标无功优化模型。首次引入混合骨干粒子群算法用于解决电力系统无功优化问题。该算法利用关于粒子个体极值和全局极值的高斯分布对粒子位置进行更新,再通过K-均值聚类的方式,引入单纯形法对有代表性的粒子进行单纯形搜索,使算法既能够具备较强的全局搜索能力,又能够提高收敛速度和精度。将该算法和其他算法应用于IEEE-14节点系统中进行无功优化,通过数据的计算和比较,结果验证了该模型和算法用于解决多目标电力系统无功优化问题的优越性和实用性。 展开更多

关键词 骨干粒子群 K-均值 单纯形 三目标优化 电压稳定裕度

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应对10 kV配电网电流保护失配问题的整定优化方案

6

作者 栾琨 戴志辉 史琛 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第15期155-166,共12页

针对现有辐射型配电网多级电流保护因速动段保护范围重合而引起的保护误动问题,提出一种电流保护整定优化方案。首先以配电网整体故障切除时间最短、保护灵敏度最高、故障影响负荷最少等为目标函数,考虑上下级线路保护配合等约束条件,... 针对现有辐射型配电网多级电流保护因速动段保护范围重合而引起的保护误动问题,提出一种电流保护整定优化方案。首先以配电网整体故障切除时间最短、保护灵敏度最高、故障影响负荷最少等为目标函数,考虑上下级线路保护配合等约束条件,建立保护整定优化数学模型。然后,采用含约束的多目标骨干粒子群算法和K-means聚类算法求解、分析最优解特征并得到最终优化定值。其次,针对特定拓扑优化筛选后无最终优化定值的“死区”问题,提出加入主干线分段断路器位置优化的解决方案。最后,在Matlab中进行仿真验证,结果表明所提方案能够解决保护失配问题并适应不同配电网结构,有效提升配电网保护整体性能。 展开更多

关键词 继电保护 多目标优化 骨干粒子群 配电网

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基于RBF神经网络的油藏相对渗透率曲线计算 被引量：3

7

作者 葛玉磊 李树荣 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期4571-4577,共7页

提出了一种基于改进的RBF神经网络的相对渗透率曲线计算方法。利用骨干粒子群的位置更新操作更新RNA遗传算法的变异算子得到混合RNA遗传算法(HRGA),针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用HRGA算法对其进行优化,并用于相对渗... 提出了一种基于改进的RBF神经网络的相对渗透率曲线计算方法。利用骨干粒子群的位置更新操作更新RNA遗传算法的变异算子得到混合RNA遗传算法(HRGA),针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用HRGA算法对其进行优化,并用于相对渗透率曲线的计算。将HRGA优化的RBF神经网络和标准RBF神经网络计算的相对渗透率曲线与真实值误差对比分析,实验结果表明HRGA优化的RBF神经网络明显提高了计算精度。 展开更多

关键词 RBF神经网络 混合RNA遗传算法 骨干粒子群 径向基中心值 相对渗透率

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基于约束多目标骨干粒子群的污水处理过程优化控制 被引量：2

8

作者 周红标 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第9期1488-1498,共11页

为了取得污水处理过程能耗和出水水质这对冲突目标之间的最佳平衡,提出一种基于约束多目标骨干粒子群的污水处理过程智能优化控制方法。首先,利用数据驱动的思想建立能耗和出水水质的模糊神经网络预测模型;其次,利用带自适应扰动的约束... 为了取得污水处理过程能耗和出水水质这对冲突目标之间的最佳平衡,提出一种基于约束多目标骨干粒子群的污水处理过程智能优化控制方法。首先,利用数据驱动的思想建立能耗和出水水质的模糊神经网络预测模型;其次,利用带自适应扰动的约束多目标骨干粒子群优化算法对溶解氧和硝态氮浓度的设定值进行动态寻优,并利用模糊隶属函数法设计智能决策系统用于从Pareto最优解集中确定最优设定值;最后,利用模糊逻辑控制器实现底层跟踪控制。基于国际基准平台BSM1实验结果表明,建立的数据驱动模型能够有效辨识污水处理过程;同时,所提的多目标优化控制方法在保证出水水质参数达标前提下,能够有效地降低污水处理过程的能耗。 展开更多

关键词 污水处理过程 数据驱动 优化控制 多目标优化 骨干粒子群

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一种基于Logistic混沌映射的骨干粒子群改进算法 被引量：1

9

作者 朱雅敏 薛鹏祥 《西安文理学院学报（自然科学版）》 2016年第1期1-4,11,共5页

针对骨干粒子群算法因受初始化位置分布不均影响,易陷入局部最优的问题,提出一种基于Logistic混沌映射的改进算法,改进算法通过采用Logistic混沌映射控制来保证粒子初始化位置在搜索空间内保持随机分布,从而有效提升算法的搜索能力.仿... 针对骨干粒子群算法因受初始化位置分布不均影响,易陷入局部最优的问题,提出一种基于Logistic混沌映射的改进算法,改进算法通过采用Logistic混沌映射控制来保证粒子初始化位置在搜索空间内保持随机分布,从而有效提升算法的搜索能力.仿真实验表明:与经典骨干粒子群算法相比,改进算法搜索能力有所增强,问题求解精度有明显提升. 展开更多

关键词 骨干粒子群 LOGISTIC混沌映射 随机初始化

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一种基于拟蒙特卡罗法的骨干粒子群改进算法

10

作者 朱雅敏 薛鹏翔 《北华大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第2期266-269,共4页

针对骨干粒子群算法因受粒子初始化位置分布不均影响易陷入局部最优的问题,提出一种基于拟蒙特卡罗法的初始化策略,用以确保粒子初始位置在搜索空间内保持随机分布,从而有效提升骨干粒子群算法的搜索能力.仿真实验表明:与经典骨干粒子... 针对骨干粒子群算法因受粒子初始化位置分布不均影响易陷入局部最优的问题,提出一种基于拟蒙特卡罗法的初始化策略,用以确保粒子初始位置在搜索空间内保持随机分布,从而有效提升骨干粒子群算法的搜索能力.仿真实验表明:与经典骨干粒子群算法相比,采用拟蒙特卡罗法进行初始化的改进算法搜索能力有所增强,问题求解精度有明显提升. 展开更多

关键词 骨干粒子群 拟蒙特卡罗法 随机初始化

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基于自适应搜索中心的骨干粒子群算法 被引量：52

11

作者 王东风 孟丽 赵文杰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2652-2667,共16页

该文在对标准粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和骨干粒子群算法(Bare Bones Particle Swarm Optimization,BBPSO)中粒子位置的概率密度函数进行分析比较的基础上,对BBPSO进行了改进,并证明了改进算法以概率1收敛于全局最优... 该文在对标准粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和骨干粒子群算法(Bare Bones Particle Swarm Optimization,BBPSO)中粒子位置的概率密度函数进行分析比较的基础上,对BBPSO进行了改进,并证明了改进算法以概率1收敛于全局最优解.在改进算法中,主要包括如下策略:(1)基于粒子间适应值的差异,提出一种对粒子位置高斯采样均值的自适应调整策略,分析了其作用机理,提出的搜索中心自适应调整策略增加了粒子分布中心的分散度,减缓粒子在中心的聚集趋势;(2)提出了一种"镜像墙"的越界粒子处理方法,该方法能够大幅度地提高算法找到最优解的概率;(3)粒子在不同的进化时期按不同的拓扑结构选取榜样粒子:算法前期主要采用随机结构以增加群体的多样性,算法后期主要采用全局结构以使得搜索更加精细.将该文提出的算法与多种形式的改进PSO,如GPSO(Global PSO)、LPSO(Local PSO)、FIPS(Fully Informed Particle Swarm)、CLPSO(Comprehensive Learning PSO)、HPSO-TVAC(Hierarchical PSO with Time-Varying Acceleration Coefficients)、APSO(Adaptive PSO)、DMS-PSO(Dynamic Multi-Swarm PSO)、OPSO(Orthogonal PSO)、OLPSO(Orthogonal Learning PSO)、ALC-PSO(PSO with an Aging Leader and Challengers)等,以及BBPSO的标准版本和改进版本,如BBJ2(BBPSO with Jumps)、ABPSO(Adaptive BBPSO)、SMA-BBPSO(BBPSO with Scale Matrix Adaptation)等,对CEC2013标准函数进行测试,对实验数据进行非参数检验,结果表明该文改进算法的综合表现要优于其他算法. 展开更多

关键词 粒子群算法 骨干粒子群算法 概率密度 搜索中心 全局收敛

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并行协作骨干粒子群优化算法 被引量：9

12

作者 申元霞 曾传华 +1 位作者 王喜凤 汪小燕 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1643-1648,共6页

为解决骨干粒子群优化(Bare-Bone Particle Swarm Optimization,BBPSO)的早期收敛问题,本文通过粒子的运动行为分析了导致BBPSO早期收敛的因素,并提出并行协作BBPSO,该算法采用并行的主群和从群之间的协作学习来平衡勘探和开采能力.为... 为解决骨干粒子群优化(Bare-Bone Particle Swarm Optimization,BBPSO)的早期收敛问题,本文通过粒子的运动行为分析了导致BBPSO早期收敛的因素,并提出并行协作BBPSO,该算法采用并行的主群和从群之间的协作学习来平衡勘探和开采能力.为了增强主群的勘探能力,提出动态学习榜样策略以保持群体多样性;同时提出随机反向学习机制以实现从群的从全局到局部的自适应搜索功能.在14个不同特征的测试函数上将本文算法与6种知名的BBPSO算法进行对比,仿真结果和统计分析表明本文算法在收敛速度和精度上都有显著提高. 展开更多

关键词 骨干粒子群优化 协作学习 反向学习 多样性

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基于混合群智能优化算法的混沌系统参数估计 被引量：8

13

作者 石建平 李培生 刘国平 《计算物理》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期621-630,共10页

混沌系统的未知系统参数估计是实现混沌控制和同步的首要问题,通过构造一个合理的适应度函数,可将其转化为一个多维搜索空间的优化问题.提出一种融合改进骨干粒子群算法与改进差分进化算法的混合群智能优化方法来解决上述优化问题.对骨... 混沌系统的未知系统参数估计是实现混沌控制和同步的首要问题,通过构造一个合理的适应度函数,可将其转化为一个多维搜索空间的优化问题.提出一种融合改进骨干粒子群算法与改进差分进化算法的混合群智能优化方法来解决上述优化问题.对骨干粒子群算法中的粒子位置更新机制以及差分进化算法中的变异操作、交叉操作、交叉概率因子的设计等进行改进,有效兼顾了种群的多样性与算法的收敛性.在此基础上,讨论骨干粒子群优化算法与差分进化的融合优化策略,实现两个算法的协同进化,进一步提高算法的综合优化性能.用6个基准测试函数以及Lorenz混沌系统为例进行仿真实验,结果表明该方法具有全局寻优能力强、收敛速度快、搜索精度高、稳健性好等优点. 展开更多

关键词 混沌系统 参数估计 骨干粒子群优化算法 差分进化算法

原文传递

基于约束骨干粒子群算法的化工过程动态多目标优化 被引量：6

14

作者 王珊珊 杜文莉 +2 位作者 陈旭 徐斌 钱锋 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期449-457,共9页

大多数化工过程是动态过程,需同时优化多个目标,从而带来复杂的约束多目标动态优化问题。因此提出了一种动态约束多目标骨干粒子群算法,即采用一种新型约束处理方法,结合Pareto支配和ε约束支配技术的双档集机制;针对约束优化问题寻优... 大多数化工过程是动态过程,需同时优化多个目标,从而带来复杂的约束多目标动态优化问题。因此提出了一种动态约束多目标骨干粒子群算法,即采用一种新型约束处理方法,结合Pareto支配和ε约束支配技术的双档集机制;针对约束优化问题寻优难度更大,更易陷入局部最优的特点,采用局部搜索和混合变异策略,并自适应调整搜索步长,提高算法的探索和开发能力;采用分段线性函数参数化方法,构建一种动态约束多目标粒优化算法,并将其用于解决间歇反应器的动态多目标优化问题。测试实验表明:与NSGA-II和自适应差分进化算法(SADE-εCD)比较,该算法具有更优秀的收敛性与分布性;应用到化工过程多目标动态优化问题实例进行比较表明,多目标骨干粒子群算法在约束多目标动态优化问题的求解中表现出更好的应用前景。 展开更多

关键词 约束处理 动态多目标优化 骨干粒子群算法 化工过程

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基于骨干粒子群算法优化LSSVM的边坡位移预测

15

作者 王操 《黑龙江交通科技》 2024年第8期46-49,54,共5页

为实现边坡位移的精准预测,提出了一种基于改进骨干粒子群算法优化最小二乘支持向量机的边坡位移预测模型。采用动态惯性权重对骨干粒子群算法进行了改进,并基于改进算法对LSSVM位移预测模型进行了参数调优,以洪辰边坡工程边坡位移监控... 为实现边坡位移的精准预测,提出了一种基于改进骨干粒子群算法优化最小二乘支持向量机的边坡位移预测模型。采用动态惯性权重对骨干粒子群算法进行了改进,并基于改进算法对LSSVM位移预测模型进行了参数调优,以洪辰边坡工程边坡位移监控数据为例验证了该模型的可行性。结果表明:改进骨干粒子群算法相较于标准算法收敛速度和精度更高;提出的新模型相较于原始模型对边坡位移数据的拟合误差更小,预测位移相对误差仅为0.012,均方根误差仅为0.095。 展开更多

关键词 边坡工程 位移预测 骨干粒子群算法 最小二乘支持向量机

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基于骨干粒子群的弹性稀疏人脸识别 被引量：5

16

作者 李光早 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第17期143-148,共6页

由于稀疏表示方法在人脸分类算法中的成功使用,基于此研究人员提出了一种新的分类方法即基于稀疏表示的分类方法(SRC)。因此寻求最优的稀疏表示方法就成为了人脸识别研究的重点。由于粒子群算法具有原理简单、参数较少和效率较高等优点... 由于稀疏表示方法在人脸分类算法中的成功使用,基于此研究人员提出了一种新的分类方法即基于稀疏表示的分类方法(SRC)。因此寻求最优的稀疏表示方法就成为了人脸识别研究的重点。由于粒子群算法具有原理简单、参数较少和效率较高等优点,因此将基于剪枝策略的骨干粒子群算法(NPSO)应用于稀疏解的寻优过程。选择弹性网络估计(Elastic Network)作为NPSO算法的适应度函数,提出了一种稀疏解优化方法即En NPSO。该方法具有很高的全局收敛性和稳定性,还具有很强的处理高维小样本和强相关性变量数据的能力。仿真实验表明该算法提高了人脸识别率,具有更高的适应性。 展开更多

关键词 稀疏表示 弹性网络 人脸识别 粒子群算法 骨干粒子群算法 剪枝策略

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基于冯诺依曼拓扑结构的骨干粒子群优化算法 被引量：5

17

作者 王明慧 戴月明 +1 位作者 田娜 王艳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第8期1552-1561,共10页

为了改善骨干粒子群优化BBPSO算法的易早熟、易陷入局部最优解等缺点,提出了一种基于冯诺依曼拓扑结构的改进骨干粒子群优化VBBPSO算法。新算法提出"兼顾落后粒子"概念,通过应用冯诺依曼拓扑结构构造邻域,用邻域最优解取代全... 为了改善骨干粒子群优化BBPSO算法的易早熟、易陷入局部最优解等缺点,提出了一种基于冯诺依曼拓扑结构的改进骨干粒子群优化VBBPSO算法。新算法提出"兼顾落后粒子"概念,通过应用冯诺依曼拓扑结构构造邻域,用邻域最优解取代全局最优解,引入中心项调节系数,在邻域范围内调整BBPSO算法的进化中心项与离散控制项,提高了算法全局探索能力与局部开发能力。实验结果表明,较几种经典的BBPSO算法,VBBPSO算法的综合性能有明显提升。 展开更多

关键词 骨干粒子群优化算法 冯诺依曼拓扑结构 中心项调节系数 落后粒子

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基于突变策略的自适应骨干粒子群算法

18

作者 张嘉文 舒慧生 阚秀 《理论数学》 2023年第3期694-711,共18页

骨干粒子群算法是由标准粒子群算法演变而来的,其在粒子位置更新方面采用了高斯采样策略。针对骨干粒子群算法在解决高维优化问题时存在的易陷入局部最优的问题,文中引入了具有下降趋势的时变因子,提出了一种基于突变策略的带有自适应... 骨干粒子群算法是由标准粒子群算法演变而来的,其在粒子位置更新方面采用了高斯采样策略。针对骨干粒子群算法在解决高维优化问题时存在的易陷入局部最优的问题,文中引入了具有下降趋势的时变因子,提出了一种基于突变策略的带有自适应扰动值的骨干粒子群算法。该算法在高斯分布的均值项中引入两个服从均匀分布的随机数,在高斯分布的标准差中引入了一个自适应扰动值,且给出了突变策略进一步保证粒子收敛到全局最优解。改进后的算法与其他5种粒子群算法在9个经典测试函数上进行仿真实验,结果表明改进的算法在收敛速度和收敛精度方面的综合表现都优于其它算法。 展开更多

关键词 骨干粒子群算法 自适应扰动 突变策略 时变因子 全局收敛

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求解动态优化问题的多种群骨干粒子群算法 被引量：4

19

作者 陈健 申元霞 纪滨 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第19期45-50,108,共7页

针对动态优化问题(Dynamic Optimization Problem,DOP)中所面临的过时记忆和多样性丧失的挑战,提出了一种改进的多种群骨干粒子群优化算法(Multi-swarms Bare Bones Particle Swarm Optimization,MBBPSO)。通过设置环境勘探粒子及时检... 针对动态优化问题(Dynamic Optimization Problem,DOP)中所面临的过时记忆和多样性丧失的挑战,提出了一种改进的多种群骨干粒子群优化算法(Multi-swarms Bare Bones Particle Swarm Optimization,MBBPSO)。通过设置环境勘探粒子及时检测环境的变化,避免了错误信息误导种群的进化方向;环境改变后,利用上一个环境搜索的信息初始化新的种群,提高MBBPSO快速追踪到当前环境的优秀解的能力;当种群陷入停滞时,采用新的进化方程以加强粒子的活性和多种群策略维持群体的多样性。仿真实验表明,MBBPSO在解决动态环境问题中具有较强的竞争力。 展开更多

关键词 动态优化问题 骨干粒子群算法 过时记忆 多样性丧失 多种群

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基于BB-MOPSO算法的微型车前纵梁优化 被引量：4

20

作者 莫易敏 沈鹏 +1 位作者 徐东辉 吕俊成 《机械设计与制造》 北大核心 2017年第9期211-215,共5页

前纵梁作为汽车正面碰撞中主要的吸能和变形结构在汽车安全问题中具有重要研究意义。选取某微型车前纵梁结构为研究对象进行厚度优化设计。首先利用最优拉丁超立方的方法进行设计变量样本空间的设计,然后在已经建立好的整车模型中进行... 前纵梁作为汽车正面碰撞中主要的吸能和变形结构在汽车安全问题中具有重要研究意义。选取某微型车前纵梁结构为研究对象进行厚度优化设计。首先利用最优拉丁超立方的方法进行设计变量样本空间的设计,然后在已经建立好的整车模型中进行相关参数修改并进行仿真计算,并根据输出数据建立整车瞬时加速度及前纵梁比吸能的二阶响应面代理模型。应用多目标骨干粒子群(Barebones Multi-Objective Particle Swarm Optimization,BB-MOPSO)算法采用自编MATLAB代码得到了分布均匀的瞬时加速度以及前纵梁比吸能的Pareto前沿。该算法在车辆结构优化问题中的使用有效的避免了目前被广泛使用的NSGA-Ⅱ算法Pareto前沿分布均匀性差的不足。最终前纵梁比吸能提高了16.2%,整车正碰瞬时加速度减小了3.6%,前纵梁质量减轻6%,在提高了汽车安全性的同时保证了轻量化。 展开更多

关键词 前纵梁 最优拉丁超立方 响应面 多目标骨干粒子群

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