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1.
王金华  尹泽勇 《计算机应用》2007,27(11):2817-2830
用多目标粒子群优化(MOPSO)算法的粒子位置更新模式替代NSGA Ⅱ的交叉操作,获得一个新的算法(NSGA Ⅱ MOPSO)。为使这两种差异较大的算法实现无缝融合,在NSGA Ⅱ算法范围内对MOPSO中特有的概念粒子及其速度、Pbest、引导者进行处理: 1)粒子对应于NSGA Ⅱ中子代群体的个体; 2)不再使用粒子速度概念; 3)不再使用粒子Pbest概念,代之以从父代群体中为每个粒子的每一维寻找一个最近的该粒子非支配个体; 4)每一个粒子的引导者可以是父代群体中稀疏程度最大的个体或者是按照二进制随机竞赛选择方法从父代群体中选择的一个个体,具体哪一种方式发挥作用依赖于预先设定的概率。另外,引入稀疏程度概念来评价粒子在目标函数空间的分布。6个算例的结果表明,与NSGA Ⅱ及最新的两种MOPSO算法(CLMOPSO 和 EM MOPSO)相比,新算法是一个有效、稳定的算法。  相似文献   
2.
基于模糊的多目标粒子群优化算法及应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
粒子群优化算法的思想来源于人工生命和进化计算理论,由于其容易理解、易于实现,在很多领域得到了应用.由于传统的粒子群优化算法无法对多目标优化问题进行求解,因此文中利用模糊理论中的隶属度函数和给定的最优解评估选取原则,提出了一种适合求解约束型多目标优化问题的模糊粒子群算法(FPSO).模糊粒子群算法很好地解决了汽车零部件可靠性稳健优化设计的求解问题,仿真结果证明,该算法可行而有效,同时也拓展了粒子群算法的应用领域.  相似文献   
3.
马立新  王宏宇 《机电工程》2015,32(1):118-122
针对传统的电力系统多目标粒子群优化算法采用权重系数法将多目标转化为单目标,从而忽视了各目标函数间的竞争关系这一问题,提出将非支配解提取法运用到电力系统多目标无功优化中,并设定了一套提取规则,以电力系统中的有功网损、电压偏差和电压稳定裕度为目标,使目标在充分竞争的情况下得出Pareto最优解,利用IEEE-14节点系统对多目标非支配解提取法的电力系统无功优化进行了仿真测试。研究结果表明,该算法一次运行可以得出多组非支配解,既有偏向单个目标的解也有兼顾所有目标的解,克服了权重系数法的盲目性和单一性,可使电力决策者根据实际问题选择最优解,具有较好的灵活性与多样性。  相似文献   
4.
为了使多目标粒子群算法中种群粒子能够快速地收敛于怕累托最优边界,针对标准多目标粒子群算法中缺乏粒子评价标准以及种群个体历史最优值位置和全局最优值位置选择问题,提出了一种基于环境选择和配对选择策略的多目标粒子群算法.该算法在每次迭代时,采用SPEA2中的环境选择和配对选择策略及适应度值计算方法,以此来提高种群粒子之间的信息交换力度,减少标准多目标粒子群算法中大量的随机性,使种群粒子能够更快速地收敛于怕累托最优边界.经典测试函数的仿真实验结果表明,在标准多目标粒子群算法中运用SPEA2的环境选择、配对选择策略和适应度值计算方法,能够使种群粒子更快速地收敛于帕累托最优边界,验证了算法改进的可行性和有效性.  相似文献   
5.
采用考虑拥挤度的多目标粒子群优化算法进行马斯京根模型参数估计,介绍了考虑拥挤度的多目标粒子群优化算法的计算步骤,用外部精英档案保存非支配解,并通过计算拥挤度维持解的多样性,以海河流域南运河称钩湾至临清段的一次洪水过程为例,选取高流量、低流量和时段内总量差比三个优化目标对优化结果进行了评价。结果表明,高流量与低流量之间为正比关系,而与总量差比之间存在制约关系;高流量和低流量目标值最小时模拟结果较好。  相似文献   
6.
提出一种相角粒子群优化算法求解多目标优化问题。该算法采用相角映射实现了粒子在相角空间上仅依赖于归一化多目标函数的快速搜索,在粒子飞行信息共享机制上引入共享池概念,提出基于关联支配排序和相似度排序的共享池更新策略,提高了Pareto解的多样性。采用Sigma领导策略和混沌变异操作,平衡了算法的快速搜索能力和全局寻优能力。标准多目标测试函数和电力系统广域阻尼控制多目标优化算例表明了所提出算法的可行性和有效性。  相似文献   
7.
针对预测平均投票数(predicted mean vote,PMV)值在舒适区和节能区之间周期性交替变化的控制方法,提出了基于PMV的动态舒适度冷/热抱怨模型和能耗模型.基于此模型,根据用户设定的舒适和节能两者的协调关系,运用改进的多目标离散粒子群优化算法,得出动态舒适度控制系统输入参数的寻优方法.该方法只需实时测量热环境和居住者热感觉数据,不需建立热环境物理解析模型,普适性强.实验证明了上述控制方法的有效性,该方法可实现动态舒适度的最优控制.  相似文献   
8.
刘宝宁  章卫国  聂瑞 《计算机测量与控制》2012,20(8):2149-2151,2162
针对多目标粒子群算法对初值敏感性、收敛性较差,以及局部搜索能力不强的劣势,提出了一种改进的多目标粒子群优化算法;首先,提出了一种基于改进Tent映射的初始种群赋值方法,使得初值种群尽可能均匀地分布在决策空间;其次,使用基于改进的世代距离指标作为算法陷入局部最优的判断条件,并使用改进Tent映射防止算法陷入局部最优;同时,采用一种新的动态惯性权重保持种群的多样性;最后,将改进的算法用于某型飞机纵向控制律设计中,并通过仿真验证了该设计方法的有效性.  相似文献   
9.
针对传统多目标优化算法的不足,提出了基于拥挤距离的多目标粒子群优化算法(MOPSO CD),该算法用拥挤距离来维持精英策略和选取全局极值,同时引入动态非均匀变异算子,用以维持粒子多样性、减缓算法收敛速度、避免早熟收敛。以漳河水库为例,建立了以灌溉缺水量最小和发电量最大为目标函数的两目标优化调度模型,将MOPSO CD应用于模型的求解中,得到了足够多且较均匀的非劣(Pareto)解前端。  相似文献   
10.
各种异构接入网络的无缝融合是下一代网络的显著体征之一。研究异构网络的呼入接纳控制,考虑延时、价格和阻塞率因素,致力于同时提高运营商收益和用户满意度,将无线异构网络的呼入接纳控制转换为组合优化问题,利用多目标粒子群优化算法收敛速度快,可同时在多目标上进行优化的特点,提出了一种基于多目标粒子群优化算法的异构无线网络呼入接纳控制算法。通过仿真,证明可以在运营商的收益和用户群的满意度中找到好的平衡。  相似文献   
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