粒子群优化算法在电网规划中的应用

粒子群算法适合求解连续变量优化问题,本文提出了粒子群算法的新离散化方法。常规粒子群算法在电力系统优化问题中取得了成功,但有"趋同性"。本文提出了改进多粒子群优化算法(IPPSO),IPPSO是两层结构:底层用多个粒子群相互独立地搜索解空间以扩大搜索范围;上层用1个粒子群追逐当前全局最优解以加快收敛。粒子群以及粒子状态更新策略不要求相同。     

混合粒子群算法在混流装配线优化调度中的应用

应用粒子群算法求解混流装配线的优化调度问题,给出粒子的构造方法,并针对算法中存在过早收敛的问题,提出了一种与局部优化和粒子微变异方法相结合的混合粒子群算法.给出了一个实例,实例应用粒子群算法和混合粒子群算法分别进行求解,与其他一些方法比较表明,混合粒子群算法可以有效、快速地求得混流装配线优化调度问题的解.     

粒子群算法的混沌优化

粒子群算法具有较强的普适性、鲁棒性、全局搜索性等特点,在求解复杂问题时具有明显的优越性,本文对粒子群算法进行混沌优化,使其为决策者提供一种有效的优化工具。     

粒子群优化算法综述

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用。详细介绍了PSO的基本原理、各种改进技术及其应用等,并对其未来的研究提出了一些建议。     

应用免疫粒子群优化算法的排课系统

排课系统的目标是要合理、高效配置教学资源,解决资源的冲突与抢占,并兼顾资源配置的公平性,排课问题是一个NP完全问题,由五大要素组成的非线性优化问题。提出基于免疫接种粒子群的排课算法,在粒子群进化过程中,引入免疫接种及免疫选择机制,通过抗体与抗原的亲和力计算来促进或抵制抗体的进化,保证粒子群进化的多样性,指导粒子群的进化过程,克服粒子群算法的早熟现象,加快收敛速度和提高全局寻优能力。人机交互方式的排课系统可以得到较好的近似最优解。     

带爆炸算子的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)在应用中极易陷入局部最优并且后期收敛速度较慢。针对这两个问题,分析标准粒子群优化算法的收敛特性,利用粒子群算法的惯性权重来保证算法的全局寻优能力,提出的局部搜索策略是在两次迭代过程中粒子位置突变较大时融合爆炸算子提高粒子的局部开采能力,极大的改善算法后期的收敛速度。通过典型的函数优化实验验证,改进算法在寻优能力、寻优精度、收敛速度等方面都有较好性能。是平衡粒子探索和开采能力的高效算法。     

基于混合粒子群算法的物流配送路径优化问题研究

针对物流配送路径优化问题,提出了一种融合Powell局部寻优算法和模拟退火算法的混合粒子群算法,以克服单用粒子群算法求解问题早熟收敛的不足,增加算法的开发能力,提高算法的全局搜索能力,并进行了实验计算.计算结果表明,用混合粒子群算法求解物流配送路径优化问题,可以在一定程度上提高粒子群算法在局部搜索能力和搜索全局最优解概率,从而得到质量较高的解.     

粒子群优化算法在水文科学中的应用进展

介绍了粒子群算法的标准算法及流程,探讨了粒子群算法在水库优化调度、水电站经济运行、参数优选等水文领域中的研究成果和存在的问题,指出未来应该加强粒子群算法改进机理和收敛性能的研究,并与其他算法技术相比较、结合,拓展其在水文科学领域的应用范围,为解决水文领域中大量优化问题提供新途径。     

粒子群算法的基本理论及其改进研究

粒子算法是一种随机优化的技术,它的理论来自于两位博士在观察鸟群寻找食物和鱼群们学习行为中。这样的理论,在世界上许多领域都被应用的十分广泛。而在优化的过程之中,粒子群算法很多自己独特的地方。比如它们需要调整的参数不多,结构也不复杂,收敛速度快。文章着重介绍对粒子群算法在不同地方的不同作用,讨论粒子群算法的改进以及未来的粒子算法的发展。     

无功优化中粒子群、遗传算法的简要对比

在做无功优化算法设计时,发现遗传算法和粒子群算法是无功优化的两大主要算法,相关算法都是从这两中标准算法中改进而来,到底选择哪一分支去改进更好,本文通过IEEE6标准节点系统的仿真结表明：粒子群算法用于无功优化具有可行性和有效性,比遗传算法更具优势。     

可靠性优化的一种新的算法

建立了可靠性冗余优化模型,提出了一种基于粒子群优化算法的可靠性优化的新方法,该方法结合了遗传算法的思想。实例结果表明,粒子群算法比模拟退火算法和遗传算法效果好。     

背包问题的混合粒子群优化算法

经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法，结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决背包问题，经过比较测试，6种混合粒子群算法的效果都比较好，特别交叉策略A和变异策略C的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法，并成功地运用在投资问题中。对于目前还没有好的解法的组合优化问题，很容易地修改此算法就可解决     

改进离散粒子群算法及其在飞机装配任务调度中的应用研究

论文阐述了飞机装配过程中任务调度的重要意义,介绍了当前调度算法的研究现状,对离散粒子群优化算法进行研究并在此基础上提出一种基于激励原则的改进离散粒子群优化算法。最后以某型飞机尾段装配流程为对象对改进后的算法进行验证,得到良好效果。     

改进的混合粒子群优化算法

针对粒子群算法后期收敛速度较慢,易陷入局部最优的缺点,提出了改进的混合粒子群算法.通过更改现有的速度更新公式,加入扰动项,以及引入交叉和变异算子等措施,改进了粒子群算法的性能.数值试验表明,改进后的粒子群算法在全局寻优和局部寻优能力上均得到提高,是一种有效的优化算法.     

基于改进粒子群优化算法的快速小目标检测

提出了一种快速小目标检测方法.在算法优化方面,采用粒子群优化算法.为了克服传统粒子群优化算法的一些不足,对粒子群的拓扑结构进行了自适应的调整,改进了粒子群的多样性和寻优能力.在小目标检测方面,主要通过图像局部方差增量描述小目标作为图像局部灰度突变区域的这种特性.通过将粒子群优化算法引入到检测中,提高了检测速度.通过仿真实验,粒子群的寻优能力有了明显的增强,检测的性能有了大幅度的提升,并且检测结果是可靠和有效的.     

基于粒子群算法的空间直线度误差评定

提出了一种满足最小区域法的空间直线度误差评价的新方法--粒子群算法。根据最小区域条件,建立了空间直线的数学模型以及优化目标函数。阐述了粒子群优化算法的原理和实现方法,然后根据粒子群算法优化求解。实例表明该方法对于空间直线度误差评定等非线性优化问题能得到最优解,可用于三坐标测量机等测量系统的空间直线度误差测量的数据处理。     

基于粒子群-蚁群混合算法的软件测试数据生成方法研究

在用于面向路径测试用例自动生成的智能优化算法中,由于各种参数设置的数学理论基础薄弱,算法普遍存在搜索效率较低的问题。在分析粒子群算法和蚁群算法的基础上,提出的粒子群-蚁群混合算法将粒子群优化算法和蚁群信息素选择方法有机地结合起来。通过经典的路径测试实验,实验结果表明,算法在自动生成软件测试用例的搜索过程中,充分发挥了粒子群算法较强的全局搜索能力和蚁群算法的区域搜索能力,提高了软件测试用例自动生成的效率。     

基于智能优化算法的膜系设计展望

本文概述了膜系设计的主流设计方法。介绍了粒了群优化算法和差分进化算法两种新兴智能优化算法,阐述了这两种新的智能优化算法的算法原理。提出未来将智粒子群优化算法和差分进化算法引入膜系设计的研究方向展望。     

基于BSO-BPNN模型的电能计量装置异常诊断方法研究

电网运维人员主要根据用电信息采集系统采集到的巡检数据对电能计量装置进行人工异常检测。针对人工诊断存在的漏报、误报、判断标准不一、准确度低等问题,文章提出一种天牛须搜索算法(beetle antennae search)和粒子群算法(particle swarm optimization)结合的天牛群算法(beetle swarm optimization),并将其用于优化BP神经网络(back propagation neural network)电能计量装置异常诊断模型。文章利用天牛群算法迭代寻优BP神经网络权阈值,根据诊断准确率对天牛群算法优化性能进行评价,并和粒子群优化的BP神经网络模型诊断结果进行对比。实验分析表明,天牛群算法优化的BP神经网络模型对于电能计量装置的异常诊断具有更高的准确度以及稳定性。     

基于粒子群算法多目标优化液压支架四连杆

针对煤矿液压支架四连杆受力计算较为复杂,简化计算时易出现较大误差且稳定性较差的问题,提出从四连杆机构的空间受力出发并结合支架的运动轨迹,采用粒子群优化算法对四连杆机构展开优化研究。首先建立了四连杆优化模型,在优化模型中选取对结果影响较大的参数作为优化变量,以轨迹偏差、连杆长、连杆力之和作为目标函数,根据液压支架设计规范确定约束条件。然后使用粒子群算法对目标函数进行迭代求解并在求解过程中采用惩罚函数法解决优化模型中不等式约束问题。对比优化前后连杆的杆长、受力和稳定性数据,发现优化后的四连杆实现了轻量化,且受力较小,稳定性提高。研究结果对四连杆的设计有实际参考价值。