基于改进粒子群算法的光伏系统MPPT控制研究 被引量：10

1

作者 梁明玉 蔡新红 赵咪 《计算机仿真》 北大核心 2021年第10期133-139,153,共8页

光伏(PV)阵列输出的功率-电压特性曲线在部分阴影条件下具有多个峰值,传统的最大功率点跟踪算法,无法准确跟踪光伏系统的全局最大功率点而且效率低下。由于粒子群优化(PSO)算法非常适合解决多极优化问题,因此,提出了一种随机惯性权重的... 光伏(PV)阵列输出的功率-电压特性曲线在部分阴影条件下具有多个峰值,传统的最大功率点跟踪算法,无法准确跟踪光伏系统的全局最大功率点而且效率低下。由于粒子群优化(PSO)算法非常适合解决多极优化问题,因此,提出了一种随机惯性权重的PSO算法来实现全局最大功率点跟踪。通过改善传统PSO算法的惯性权重系数并优化粒子的搜索顺序,可以减少迭代次数,从而在更短的时间内找到MPP(最大功率点),以确保准确的跟踪最大功率,使系统始终保持最高效率运行。最后,搭建了局部阴影条件下的光伏阵列仿真模型,对提出的算法进行了仿真验证,并与传统的扰动观察法对比分析,仿真结果表明,相较于传统的扰动观察法,利用改进的智能算法,有效地解决了光伏系统在局部阴影条件下准确的追踪系统全局最大功率点的问题,并且加快了系统控制器的响应速度、有效地抑制震荡并且提高了追踪效率。 展开更多

关键词 光伏 最大功率点跟踪 局部阴影 粒子群优化 随机惯性

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基于改进粒子群算法的无人机路径规划 被引量：3

2

作者 叶梓菁 魏文红 +1 位作者 李环 吴帅 《东莞理工学院学报》 2023年第3期18-23,共6页

粒子群算法由于搜索速度快、易于实现等优点,在处理环境复杂、约束条件多的无人机路径规划中,可克服传统算法寻优能力不足、计算量大、难于规划出最优路径的缺陷。但是传统粒子群算法存在早期收敛速度较快、后期易陷入局部最优等缺点,... 粒子群算法由于搜索速度快、易于实现等优点,在处理环境复杂、约束条件多的无人机路径规划中,可克服传统算法寻优能力不足、计算量大、难于规划出最优路径的缺陷。但是传统粒子群算法存在早期收敛速度较快、后期易陷入局部最优等缺点,为解决此问题,本文通过设置随机惯性权重、增加扰动粒子更新机制对粒子群算法进行改进并应用于无人机路径规划。通过仿真实验证明,本文提出的改进PSO算法在算法稳定性、路径规划效果等方面均优于传统PSO算法。 展开更多

关键词 无人机 路径规划 随机惯性权重 扰动粒子 改进粒子群算法

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基于改进粒子群算法的无人机航迹规划 被引量：1

3

作者 刘春玲 冯锦龙 +1 位作者 田玉琪 张琪珍 《计算机仿真》 北大核心 2023年第10期38-43,共6页

标准粒子群算法在解决无人机航迹规划问题上容易陷入局部最优解。针对上述问题,提出了随机位置突变的自适应粒子群算法。算法选择基于凸函数的自适应惯性权重递减模型,能够同时兼顾全局搜索和局部精细搜索,引入早熟判定机制和位置突变机... 标准粒子群算法在解决无人机航迹规划问题上容易陷入局部最优解。针对上述问题,提出了随机位置突变的自适应粒子群算法。算法选择基于凸函数的自适应惯性权重递减模型,能够同时兼顾全局搜索和局部精细搜索,引入早熟判定机制和位置突变机制,通过该机制使得群体符合位置突变条件时,各个粒子将会在保留记忆和速度的基础上,跳跃到一个新的位置进行搜索,增加了群体的多样性,具备了跳出局部最优的能力。通过MATLAB仿真表明,基于随机位置突变的自适应粒子群算法收敛效果有显著提升,并且改进算法的复杂度没有明显增加。所提算法在复杂环境下的适用性要远远优于标准粒子群算法,在航迹规划问题上具备可行性和优越性。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 随机位置突变 自适应惯性权重 三维航迹规划

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基于改进PSO算法对榴弹最佳杀伤面积的计算

4

作者 刘双庆 杨臻 +1 位作者 郁卫星 王永艳 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2023年第3期95-100,共6页

为了获得榴弹在空中爆炸时的最佳杀伤参数,提出了一种最优参数计算方法。以卧姿人员为杀伤目标,建立了杀伤面积与落速、落角和炸高的数学模型和优化模型,利用随机惯性权重法对标准粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)算法... 为了获得榴弹在空中爆炸时的最佳杀伤参数,提出了一种最优参数计算方法。以卧姿人员为杀伤目标,建立了杀伤面积与落速、落角和炸高的数学模型和优化模型,利用随机惯性权重法对标准粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)算法中的惯性权重进行改进,采用改进后的算法对榴弹最佳杀伤参数进行计算。结果表明:改进的算法对比传统计算方法,计算精度更高,最大炸高改进误差超过0.1 m,对比标准PSO算法需要的粒子数量更少,收敛速度更快。为榴弹最佳杀伤参数的设计提供了一种高效计算方法。 展开更多

关键词 榴弹 杀伤面积 粒子群优化算法PSO 随机惯性权重

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基于改进PSO-RF算法的大坝变形预测模型 被引量：19

5

作者 张石 郑东健 陈卓研 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2022年第6期39-44,共6页

针对传统随机森林参数寻优方法的不足,引入均衡惯性权重和自适应变异对粒子群优化算法进行改进,提出了一种基于改进粒子群优化算法和随机森林算法(改进PSO-RF算法)的大坝变形预测模型。实例验证结果表明,在计算效率方面,与传统网格搜索... 针对传统随机森林参数寻优方法的不足,引入均衡惯性权重和自适应变异对粒子群优化算法进行改进,提出了一种基于改进粒子群优化算法和随机森林算法(改进PSO-RF算法)的大坝变形预测模型。实例验证结果表明,在计算效率方面,与传统网格搜索法相比,改进PSO-RF算法显著提升了模型的寻优速度;在预测精度和稳定性方面,基于改进PSO-RF算法的大坝变形预测模型明显优于长短期记忆网络、支持向量机和BP神经网络模型。 展开更多

关键词 随机森林 变形预测 粒子群优化 惯性权重 自适应变异

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一种动态扩散粒子群算法 被引量：10

6

作者 任小波 杨忠秀 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第1期159-161,共3页

针对粒子群算法搜索精度不高特别是对高维函数优化性能不佳问题,提出了一种动态扩散粒子群算法(DDPSO)。该算法通过非线性函数调节惯性权重,在粒子速度更新方式上增加一个动态随机数加强粒子的搜索能力,提高算法的性能,同时在一定条件... 针对粒子群算法搜索精度不高特别是对高维函数优化性能不佳问题,提出了一种动态扩散粒子群算法(DDPSO)。该算法通过非线性函数调节惯性权重,在粒子速度更新方式上增加一个动态随机数加强粒子的搜索能力,提高算法的性能,同时在一定条件下对粒子进行重新扩散,保证种群的多样性。实验结果表明,DDPSO算法的寻优能力明显高于基本PSO及其他一些改进的PSO算法,并且该算法性能稳定,更加适合高维复杂函数优化问题。 展开更多

关键词 粒子群算法 动态随机数 惯性权重 扩散

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集成随机惯性权重和差分变异操作的樽海鞘群算法 被引量：10

7

作者 张志强 鲁晓锋 +1 位作者 隋连升 李军怀 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期297-301,共5页

为了提高樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)的收敛速度、计算精度和全局优化能力,在分析总结粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)和差分进化(Differential Evolution,DE)算法相关研究成果后,提出了一种集成PSO算法随机... 为了提高樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)的收敛速度、计算精度和全局优化能力,在分析总结粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)和差分进化(Differential Evolution,DE)算法相关研究成果后,提出了一种集成PSO算法随机惯性权重和DE算法差分变异操作的改进SSA算法——iSSA。首先,将PSO算法的随机惯性权重引入SSA算法的追随者位置更新公式中,用于增强和平衡SSA算法的勘探与开发能力;其次,用DE算法的变异操作替代SSA算法的领导者位置更新操作,以提高SSA算法的收敛速度和计算精度。为了检验随机惯性权重和差分变异操作对SSA算法的改进效果,在多个高维基准函数上进行了仿真实验,并与其他改进SSA算法进行了比较。实验结果及分析表明,与SSA算法和两个典型的改进SSA算法(ESSA和CASSA)相比,集成随机惯性权重和差分变异操作的iSSA算法,在没有增加算法时间复杂度的情况下,显著地提高了SSA算法的收敛速度、计算精度和全局优化能力,并且优于ESSA算法和CASSA算法。 展开更多

关键词 樽海鞘群算法 群体智能 粒子群优化 随机惯性权重 差分进化 变异操作

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求解约束优化问题的改进微粒群算法 被引量：9

8

作者 屈向红 郭靖 +1 位作者 夏桂梅 王希云 《太原科技大学学报》 2012年第5期406-409,共4页

微粒群算法在处理约束条件时最常采用的方法是约束保持法,但该方法易使粒子在搜索中停滞不前,为了改进传统约束保持法的缺点,将微粒群算法与信赖域算法相结合,从而保持了粒子的多样性并使最优解在可行域内。另外,采用与信赖域搜索技术... 微粒群算法在处理约束条件时最常采用的方法是约束保持法,但该方法易使粒子在搜索中停滞不前,为了改进传统约束保持法的缺点,将微粒群算法与信赖域算法相结合,从而保持了粒子的多样性并使最优解在可行域内。另外,采用与信赖域搜索技术相结合的随机惯性权重,改善了算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。实验结果表明:与标准微粒群算法和一些其他优化算法相比,改进算法具有较强的寻优能力和寻优效率。 展开更多

关键词 约束优化问题 微粒群算法 信赖域算法 随机惯性权重 寻优能力

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具有动态步长和发现概率的布谷鸟搜索算法 被引量：7

9

作者 刘景森 刘晓珍 李煜 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期289-298,共10页

为了进一步改善算法搜索过程中存在的求解精度偏低、收敛速度缓慢等现象,提出具有动态步长和发现概率的布谷鸟搜索算法。该算法通过引入步长调整因子动态约束每一代种群的莱维移动步长,使算法的莱维飞行机制具有自适应性。在发现概率上... 为了进一步改善算法搜索过程中存在的求解精度偏低、收敛速度缓慢等现象,提出具有动态步长和发现概率的布谷鸟搜索算法。该算法通过引入步长调整因子动态约束每一代种群的莱维移动步长,使算法的莱维飞行机制具有自适应性。在发现概率上,使用具有均匀分布和F分布特性的随机惯性权重,改变发现概率的固定取值,加强种群的多样性,保持算法全局搜索、局部探索之间的平衡状态。通过实验证明,所提算法具有良好的可行性,其寻优结果、收敛速度均有提高。 展开更多

关键词 布谷鸟搜索算法 步长调整因子 莱维飞行 自适应 随机惯性权重

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基于随机惯性权重的自适应花粉算法 被引量：5

10

作者 第五杨萌 贺兴时 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2020年第3期81-85,共5页

为了解决花粉算法(FPA)收敛速度慢,收敛精度不高,易陷入局部极小点等缺陷,将随机惯性权重学习机制引入花粉全局搜索更新机制,并将转换概率调整为随迭代次数自适应变化,以平衡算法的全局搜索和局部开发能力,建立了基于随机惯性权重的自... 为了解决花粉算法(FPA)收敛速度慢,收敛精度不高,易陷入局部极小点等缺陷,将随机惯性权重学习机制引入花粉全局搜索更新机制,并将转换概率调整为随迭代次数自适应变化,以平衡算法的全局搜索和局部开发能力,建立了基于随机惯性权重的自适应花粉优化算法。为了测试改进后算法的收敛性能,任意选取8个标准测试函数进行测试。结果表明:改进后FPA的收敛速度、收敛精度等性能都优于标准FPA. 展开更多

关键词 启发式算法 花粉算法 随机惯性权重 转换概率 收敛性能

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改进蝴蝶优化算法及其在冗余机械臂逆运动学求解中的应用 被引量：1

11

作者 孟广双 高德东 《制造技术与机床》 北大核心 2022年第8期91-96,共6页

针对蝴蝶优化算法(BOA)存在的不足,提出一种改进蝴蝶优化算法(IBOA)并将其应用于冗余机械臂逆运动学求解中。IBOA算法融入了动态转换概率策略、最优邻域扰动策略和随机惯性权重策略等3种策略,实现了算法收敛速、收敛精度的提升,克服了BO... 针对蝴蝶优化算法(BOA)存在的不足,提出一种改进蝴蝶优化算法(IBOA)并将其应用于冗余机械臂逆运动学求解中。IBOA算法融入了动态转换概率策略、最优邻域扰动策略和随机惯性权重策略等3种策略,实现了算法收敛速、收敛精度的提升,克服了BOA算法易陷入局部最优、后期收敛精度不高的问题。3个基准函数的测试结果表明IBOA在求解精度、求解速度和计算稳定性更胜一筹。冗余机械臂运动学求解应用实例结果表明,IBOA得到的机械臂位姿误差更小,计算耗时更少,求解稳定性更好。 展开更多

关键词 蝴蝶优化算法 动态转换概率 最优邻域扰动 随机惯性权重 冗余机械臂 逆运动学求解

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改进粒子群算法在设计洪水过程线推求中应用 被引量：2

12

作者 段春青 陈晓楠 +1 位作者 邱林 曹玉升 《中国农村水利水电》 北大核心 2008年第5期1-4,7,共5页

针对基本粒子群算法在处理高维复杂问题时易陷入局部极值点的不足,提出自适应随机惯性权的粒子群优化算法,并基于此算法建立起洪水过程的放大模型。在进化过程中,为粒子群中的各个粒子随机选取惯性权值,并随进化代数自适应地调整随机惯... 针对基本粒子群算法在处理高维复杂问题时易陷入局部极值点的不足,提出自适应随机惯性权的粒子群优化算法,并基于此算法建立起洪水过程的放大模型。在进化过程中,为粒子群中的各个粒子随机选取惯性权值,并随进化代数自适应地调整随机惯性权值的概率分布,提高了算法全局寻优的性能。实例表明:该模型不但可以有效保持典型洪水的模式,避免手工修均的任意性,而且可以很好地满足洪峰洪量的约束要求,有较高的精度。 展开更多

关键词 设计洪水 粒子群 随机惯性权

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递进多目标粒子群算法的设计及应用 被引量：1

13

作者 徐斌 俞静 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第4期241-244,共4页

在现有递进进化技术研究的基础上,提出了一种递进多目标PSO算法,该方法每进化一定代数后以一定策略对群体进行重构,以提高算法对解空间的遍历性,从而较大程度上避免算法的早熟。该算法采用非劣解等级优先的选择方式复制后代,通过递进层... 在现有递进进化技术研究的基础上,提出了一种递进多目标PSO算法,该方法每进化一定代数后以一定策略对群体进行重构,以提高算法对解空间的遍历性,从而较大程度上避免算法的早熟。该算法采用非劣解等级优先的选择方式复制后代,通过递进层次间对部分非劣解个体执行局部搜索,加快全局非劣解集的进化。采用递进PSO算法与非递进PSO算法对一些典型优化问题进行对比分析,验证了算法求解多目标函数优化问题的有效性。研究表明,通过研究惯性因子确定的随机数方法,比目前的固定数确定方法具有一定的先进性。 展开更多

关键词 递进进化 多目标算法 粒子群算法 随机惯性因子

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新的小生境萤火虫模糊聚类 被引量：1

14

作者 李丹 罗可 孙振 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第5期1005-1010,共6页

模糊C均值算法因其简单、快速得到了广泛应用,但仍存在对初始值敏感和容易陷入局部最优的不足。提出了一种新的小生境萤火虫模糊聚类算法。该算法使用遍历性较好的立方混沌映射序列初始化萤火虫种群,并将随机惯性权重引入萤火虫算法,改... 模糊C均值算法因其简单、快速得到了广泛应用,但仍存在对初始值敏感和容易陷入局部最优的不足。提出了一种新的小生境萤火虫模糊聚类算法。该算法使用遍历性较好的立方混沌映射序列初始化萤火虫种群,并将随机惯性权重引入萤火虫算法,改变了基本萤火虫算法的位置更新公式,不仅减少了迭代次数,而且平衡了算法局部搜索和全局搜索的能力;并在迭代过程中合适时机实施小生境算法,进而增加了种群的多样性并加快了算法运算速度。仿真实验结果表明,该算法有效地抑制了早熟,并保证了种群的多样性和避免陷入局部最优,取得了较好的稳定性及良好的聚类结果。 展开更多

关键词 立方映射 随机惯性权重 萤火虫 小生境技术

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A new particle swarm optimization algorithm with random inertia weight and evolution strategy 被引量：1

15

作者 LEI Chong-min GAO Yue-lin DUAN Yu-hong 《通讯和计算机（中英文版）》 2008年第11期42-47,共6页

关键词 通信技术 计算机技术 粒子群优化算法 收敛速度 计算方法

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求解高维全局优化问题的改进飞蛾火焰优化算法 被引量：1

16

作者 龙文 焦建军 +2 位作者 张文专 徐明 蔡绍洪 《数学的实践与认识》 北大核心 2020年第16期153-163,共11页

针对标准飞蛾火焰优化算法在求解高维全局优化问题时存在收敛速度慢、解精度低和易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的飞蛾火焰优化算法(简记为IMFO).该算法首先引入动态惯性权重对飞蛾位置更新方程进行修改以平衡算法的勘探和开采能力... 针对标准飞蛾火焰优化算法在求解高维全局优化问题时存在收敛速度慢、解精度低和易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的飞蛾火焰优化算法(简记为IMFO).该算法首先引入动态惯性权重对飞蛾位置更新方程进行修改以平衡算法的勘探和开采能力.受差分进化算法启发,设计出一种新的随机差分变异策略,以帮助种群跳出局部最优,选取18个高维(100、500和1000维)全局优化问题进行数值测试,结果表明,在相同的适应度函数评价次数下,IMFO在收敛速度和求解精度指标上明显优于基本MFO算法和其他对比算法. 展开更多

关键词 飞蛾火焰优化算法 高维全局优化问题 随机差分变异 惯性权重

原文传递

带时间窗的负载均衡物料配送模型研究与算法实现

17

作者 樊航 董宝力 《浙江理工大学学报（自然科学版）》 2020年第1期94-101,共8页

针对带时间窗的车间物料配送优化问题,为减少配送作业人数、均衡车辆负载和减少物料配送总时间,建立以调用作业人数最少、车辆负载均衡和总配送时间最短为目标的多目标优化模型,并提出一种改进混合教与学算法对模型进行求解。该算法在... 针对带时间窗的车间物料配送优化问题,为减少配送作业人数、均衡车辆负载和减少物料配送总时间,建立以调用作业人数最少、车辆负载均衡和总配送时间最短为目标的多目标优化模型,并提出一种改进混合教与学算法对模型进行求解。该算法在原算法基础上加入辅导教学机制和分科目学习策略以提高算法寻优速度,采用随机惯性权重平衡算法的开采与探测能力,在"学"阶段之后设计教师个体局部寻优算子和三种变异算子以提高算法的寻优精度。以某叉车装配车间的物料配送实例为仿真对象进行仿真实验,实验结果验证了该模型和算法的有效性。与粒子群算法、标准教与学算法、改进教与学算法和遗传算法相比,改进混合教与学算法具有较高的寻优精度和寻优效率。 展开更多

关键词 时间窗 负载均衡 多目标优化模型 改进混合教与学算法 随机惯性权重

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基于改进鲸鱼优化算法的物流配送中心选址策略 被引量：30

18

作者 尚猛 康建英 +1 位作者 曹峻玮 万志鹏 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第6期254-259,共6页

针对传统启发算法在解决物流配送中心选址问题上易陷入局部最优,导致降低物流系统效率降低的问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法IWOA(Improved Whale Optimization Algorithm)。通过综合变异策略和随机正弦惯性权重对传统算法进行改进,提... 针对传统启发算法在解决物流配送中心选址问题上易陷入局部最优,导致降低物流系统效率降低的问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法IWOA(Improved Whale Optimization Algorithm)。通过综合变异策略和随机正弦惯性权重对传统算法进行改进,提高收敛精度和全局搜索能力。实验仿真结果表明,改进的鲸鱼算法较其他启发算法具有更高的计算性能,可以合理计算出配送中心地址,很大程度提高了物流配送的运送效率。 展开更多

关键词 物流配送中心选址 鲸鱼优化算法 综合变异 随机正弦惯性权重

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基于改进粒子群算法的多目标最优潮流计算 被引量：13

19

作者 胡德峰 张步涵 姚建光 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2007年第3期51-57,共7页

针对电力系统多目标最优潮流计算问题,提出一种基于(非劣最优)Pareto解集的改进粒子群算法AL iPSO。用最优值评估选取法求取粒子和全局最优位置,解决目标函数间可能存在的冲突。并将关联度自适应学习应用于多目标优化,提出适合Pareto解... 针对电力系统多目标最优潮流计算问题,提出一种基于(非劣最优)Pareto解集的改进粒子群算法AL iPSO。用最优值评估选取法求取粒子和全局最优位置,解决目标函数间可能存在的冲突。并将关联度自适应学习应用于多目标优化,提出适合Pareto解特点的适应度设计和随机惯性权策略,克服PSO算法容易早熟而陷入局部最优解的缺点。通过对IEEE 6、IEEE 14节点系统多目标最优潮流计算,验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 非劣最优解集 多目标 最优潮流计算 关联度自适应学习 适应度设计 随机惯性权策略

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基于一种改进海鸥算法的结构优化设计

20

作者 邹同球 杨晗琦 +1 位作者 李景密 邓鹏麒 《智能建筑与智慧城市》 2023年第6期52-54,共3页

结构优化设计是用目标函数和约束函数来描述结构设计参数之间的非线性关系,通过优化技术求最优解。海鸥优化算法是一种新颖的全局优化算法。文章采用非线性随机惯性权重和局部混沌扰动策略改进,提高全局搜索精度和跳出局部陷阱的能力。... 结构优化设计是用目标函数和约束函数来描述结构设计参数之间的非线性关系,通过优化技术求最优解。海鸥优化算法是一种新颖的全局优化算法。文章采用非线性随机惯性权重和局部混沌扰动策略改进,提高全局搜索精度和跳出局部陷阱的能力。仿真结果表明,改进的海鸥算法ISOA(Improved Seagull Optimization Algorithm)可用于求解多维连续优化问题,其收敛速度快,且计算精度更高,可为工程结构的优化设计提供参考。 展开更多

关键词 海鸥算法 非线性随机惯性权重 局部混沌扰动 结构优化

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