两群替代微粒群优化算法及其应用

提出一种两群替代微粒群优化算法(TSSPSO),并对算法参数进行分析和对算法方程进行修正。该方法将微粒分成飞行方向不同的两分群,其中一分群微粒朝着最优微粒飞行,另一分群微粒朝着相反方向飞行;飞行时,每一微粒不仅受到微粒本身飞行经验和本分群最优微粒的影响,还受到全群最优微粒的影响。搜索时,每一次迭代均以一定的替代率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中相同数目的劣势微粒。对4种常用函数的优化问题进行测试并进行比较,结果表明:两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高。将两群替代微粒群优化算法用于常压塔汽油干点软测量,建立基于两群替代微粒群优化算法的汽油干点神经网络软测量模型,通过与实际工业数据的比较,表明基于两群替代微粒群神经网络的软测量模型精度高、性能好。

基于多样性指标的两群替代微粒群优化算法

粒子群优化算法是进化计算领域中的一个新的分支。该算法简单且功能强大,但是粒子群优化也容易发生过早收敛的问题。该文提出一种两群替代微粒群优化算法,该方法将微粒分成不同的两分群进行搜索寻优。搜索一定次数后,每一次迭代首先判断微粒群的多样性是否低于一个阈值,若低于则按照黄金分割率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中的劣势微粒。对3种常用函数的优化问题进行测试和比较,结果表明,该两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高。

生存进化阶段性搜索微粒群算法及其可靠性冗余分配优化应用

为高效解决含有异质冗余的多态系统(MSS)可靠性优化问题,并弥补微粒群优化(PSO)算法易早熟收敛的不足,从作用力方式和种群拓扑结构两方面对算法进行改进。改进PSO算法中单一的作用力方式,设置前后两个搜索阶段,对应两个搜索阶段分别构造平衡引斥力方式和双层引力(个体和全局最优解引力、中间适应度微粒引力)方式,提出阶段性搜索微粒群(SPSO)算法;利用生物个体“择友而交”和优胜劣汰的生存体系构建生存进化(SE)拓扑结构,以结构演化和算法进化并行方式将该拓扑结构融入SPSO算法,提出生存进化阶段性搜索微粒群(SPSO-SE)算法,进一步提升算法的优化性能;利用Benchmark函数对所提算法与PSO的改进算法进行测试对比,结果表明,所提SPSO-SE算法具有更好的寻优能力。采用SPSO-SE算法对串-并联和桥式结构的多态系统的可靠性冗余分配问题进行优化,得到的系统结构费用更低、可靠度更高。

两群微粒群优化算法及其应用

针对微粒群优化算法容易陷入局部极值的缺陷,提出两群微粒群优化算法．通过对5种常用测试函数进行测试和比较,结果表明两群微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率明显提高．然后将两群微粒群优化算法用于催化裂化装置主分馏塔轻柴油95%点软测量建模,通过与实际工业数据对比,表明该软测量模型具有高的精度、好的性能和广阔的应用前景．

两群微粒群算法及其在油品调和优化中的应用

针对复杂的非线性约束优化问题,提出了一种含变异算子的两群微粒群算法。算法构造了两个粒子群,分别设置了不同的搜索速度上限,并设计了粒子群间的协调机制和变异算子,使算法的寻优能力得到增强。针对油品调和配方优化进行了实例仿真,研究结果表明所提出的算法能获得较理想的调和配方,在满足调和利润最大的同时能保证对调和指标的卡边,使调和成品油的指标富余量大大降低。

采用改进量子粒子群优化算法的虚拟电厂参与二次调频两阶段优化

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为一种新型区域能源管理系统,可通过“源—荷—储”的协调优化调度,高效参与电网二次调频辅助服务。介绍虚拟电厂内部结构,建模分析新能源机组及可控负荷特性;搭建虚拟电厂参与二次调频两阶段调度模型,该模型能够兼顾二次调频净利润及调频效果;研究一种自适应权重的改进量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,QPSO)算法,通过引入自适应权重机制,在量子粒子更新过程中动态调整权重参数以提高算法的搜索能力和收敛速度;并将改进算法应用于两阶段优化过程中,使虚拟电厂获得更高的二次调频净利润及更好的调频效果;仿真结果表明,所提改进算法的收敛速度更快且全局寻优能力更强。

智能算法的亚群优化策略综述

群智能算法的优化是提升群智能算法性能的一个主要途径,随着群智能算法越来越广泛地运用到各类模型优化、生产调度、路径规划等问题中,对智能算法性能的要求也越来越高。亚群策略作为一种优化群智能算法的重要手段,能够灵活地平衡算法的全局勘探能力和局部开发能力,已经成为群智能算法的研究热点之一。为了促进亚群优化策略的发展和应用,对动态亚群策略、基于主从范式的亚群策略和基于网络结构的亚群策略进行了详细调查,阐述了各类亚群策略的结构特点、改进方式和应用场景。最后,总结了亚群策略目前存在的问题以及未来的研究趋势和发展方向。

基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法

目的为了解决粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易早熟收敛、后期收敛速度慢、精度低等问题,方法提出一种基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法(multi-group cooperation particle swarm optimization algorithm,MGCPSO)。首先,采用基于幂函数约束的logistic映射得到分布均匀的初始种群,加快寻优速度并提高找到最优解的概率;其次,在算法执行阶段动态划分多种群,并利用精英知识引导劣势粒子飞行,实现粒子间的信息共享和协同进化,降低粒子在解空间探索的盲目性;最后,综合融入精英知识的反向学习和极值扰动策略对粒子施加变异,帮助粒子扩大搜索区域并加强对最优邻域的精细探索。结果为验证MGCPSO的性能,在30维和100维的基准测试函数上进行了仿真实验研究,结果表明,相比于其他几种改进算法,提出的算法在收敛速度和收敛精度上均有良好表现。结论多种群协作粒子群优化可以有效避免算法早熟收敛和陷入局部最优,同时可以提高算法的全局搜索能力和局部开发能力。

基于改进粒子群算法的中深层地源热泵供暖系统运行优化

构建变工况运行且包含蓄热装置的中深层地源热泵供暖系统,基于改进粒子群算法,分别以运行费用、系统COP和地热能利用系数为目标函数对系统运行进行优化,并对优化结果进行比较和分析。结果表明:对应目标函数优化后的运行费用、系统COP和地热能利用系数分别为279.27元、6.4420和0.8527。以系统COP为目标函数的优化效果与运行费用相反,而与地热能利用系数相近。

基于改进粒子群算法优化PID控制的主动悬架性能研究

针对二自由度主动悬架比例-积分-微分(PID)控制器参数整定问题,引入粒子群算法,借助粒子群算法的全局搜索能力解决PID控制器参数整定问题,考虑到传统粒子群算法收敛速度较慢,设计了一种改进粒子群算法,根据悬架性能评价指标建立目标函数,分别模拟了随机路面激励输入和减速带式梯形冲击路面激励输入,并验证了基于改进粒子群算法优化的PID控制器的有效性。仿真结果表明:改进粒子群算法后目标函数的收敛速度明显提高;基于改进粒子群算法优化PID控制的主动悬架在不同激励输入条件下均具有较好的行驶平顺性;验证了改进粒子群算法的有效性并解决了PID控制器参数整定问题。

基于神经网络和粒子群算法的硅钢工艺参数优化

结合BP神经网络与粒子群算法,提出了一种降低硅钢铁损的工艺参数优化策略。首先,采用BP神经网络建立了对硅钢铁损的预测模型,模型具有很高的拟合精度和预测精度。然后在工艺参数的优化方面,以BP神经网络预测模型作为适应度函数,选取连续退火RTF炉段的各段炉温作为优化变量,采用粒子群算法优化这些工艺参数。结果显示,基于BP神经网络,采用粒子群算法对部分工艺参数进行优化后,硅钢铁损明显降低,具有一定的指导意义。

基于改进二进制粒子群算法优化DBN的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN的轴承故障诊断方法。提出用加权惯性权重改进BPSO迭代过程中的固定权重,再用改进BPSO优化DBN的隐含层神经元个数和学习率。该方法先对信号进行LMD,提取出各PF分量的散布熵和时域指标,并构建特征矩阵,然后把特征矩阵输入改进BPSO-DBN模型中训练,实现滚动轴承故障诊断和分类。采用试验轴承数据做验证并与其他诊断方法对比,结果表明,基于LMD和BPSO-DBN的滚动轴承故障诊断方法具有较好的故障识别率。

采用改进多目标粒子群算法的斜拉桥阻尼器参数优化

为克服大跨度斜拉桥黏滞阻尼器优化设计效率低、多个相互制约的减震控制目标的问题难以权衡,基于遗传算法的“变异”方法,提出了改进多目标粒子群算法来进行阻尼器参数优化设计。建立大跨度斜拉桥的有限元模型,开展了全桥地震响应分析,根据抗震需求在桥梁纵向设置黏滞阻尼器;分别建立了塔底弯矩、阻尼力和梁端位移的减震响应与阻尼器参数之间的响应面数学模型;以减震响应面模型为研究对象,通过该算法进行阻尼器参数全局自动寻优分析,确定了阻尼器的最优参数,并与采用参数敏感性分析方法确定的一组阻尼参数进行对比分析。研究结果表明:该优化方法具有计算精度好、优化效率高和更好地权衡多个相互制约的减震控制目标的优点;通过优化算法获得的阻尼器参数组合相比采用参数敏感性分析方法获得的阻尼参数组合的减震响应,塔底弯矩增大1.73%,阻尼力减小5.97%,梁端位移减小1.66%;在无需多次有限元试算的基础上确定了更高精度的阻尼器优化参数组合,在提高减震效果的同时大大提升了计算效率。

退火粒子群算法优化外加电流阴极保护方案

为了解决目前提出的各种外加电流阴极保护设计方法在同时优化电流和阳极位置时,由于被保护构件几何形状复杂往往陷入局部最优而导致效果欠佳的问题,本文提出了一种改进的模拟退火粒子群算法。传统方法在退火环节中,将每个粒子迭代后都要通过Metropolis规则对全局最优粒子进行替换,本文改进为待所有粒子迭代完毕后,从中选中最优粒子,通过Metropolis规则对全局最优粒子进行替换,这在一定程度的上保护了最优解;将外加电流、电极空间位置合成为一个粒子,运用上述算法进行迭代求解最优方案:阳极的最优位置为[0.3389,3.1551,0.47706,1.1943]、输入电流为[0.09639 A,0.099079 A]。据此计算了船体表面电位分布。结果表明:船体表面电位分布均匀,标准偏差最大为0.0028,最小为0.0014,达到了保护的目的。

一种多种群二进制算术优化算法及其应用

针对算术优化算法(AOA)无法对离散二进制型问题进行优化的局限,提出一种使用sigmoid函数变体实现的离散二进制算术优化算法(BAOA_S),解决了原始算法无法用于离散二进制变量优化的问题。进一步提出一种基于突变策略实现的多种群二进制算术优化算法(multi-swarm binary arithmetic optimization algorithms,MS-BAOA)。该算法将原始种群划分为多个子种群,子种群间通过通信策略进行交流,并使用突变策略进一步增强种群多样性,克服了BAOA_S无法跳出局部最优解的缺陷。基于CEC2013基准函数将MS-BAOA与BAOA_S、二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization algorithm,BPSO)、二进制灰狼优化算法(binary gray wolf optimizer,BGWO)、二进制鱼群迁徙算法(binary fish migration optimization algorithm,BFMO)以及二进制均衡优化器(binary equilibrium optimizer,BiEO)进行了对比,实验结果显示MS-BAOA总体上优于对比算法。将MS-BAOA应用于配电网故障区段定位中,实验结果显示该算法能够对配电网单点故障以及多点故障实现快速精准定位,进一步验证了该算法的实用性。

改进粒子群优化算法在机械臂轨迹规划中的应用

针对机械臂运动效率与稳定性问题,提出了一种基于改进粒子群算法的时间优化轨迹规划方法。该方法以3-5-3组合分段多项式插值算法为基础,以分段区间的时间为优化目标,通过带有动态学习因子与收缩因子的改进粒子群优化算法进行优化。本文以实验室的空中作业机器人作业机械臂为模型,将本文方法与标准粒子群优化规划方法进行比较,仿真结果证明该方法收敛速度和精度都有明显改善,且算法未陷入局部收敛,最终优化结果有12.8%的提升。在该轨迹下机械臂的关节角度、速度、加速度曲线平滑无突变,机械臂运动平稳,方法具有可行性。

基于协同进化粒子群优化算法的水资源配置模型及应用

面向新发展阶段的城市水资源配置具有多目标、多变量、约束条件复杂、求解结果非线性、求解过程困难等特征。针对线性规划、动态规划、非线性规划等传统优化算法在解决水资源配置问题中求解结果不合理、计算效率低,求解多目标问题收敛慢等问题,提出了基于协同进化粒子群优化(CPSO)算法的多目标水资源优化配置模型。以郑州市为例,构建了以实现社会、经济和生态效益的最大化为目标,供水量、需水量、供水能力和水库库容为约束的水资源配置模型。通过输入郑州市各计算单元和用水部门的用水需求量和可用水量,该模型计算并输出郑州市9个区在2019年、2035年的缺水率。结果表明:郑州市供水的区域分布比较均衡,缺水率在可接受范围内;该模型算法进化速度较快,进化的稳定性较优,优化结果在种群中可以很好地保留且对进化方向的主导性很强,可以有效地应用于解决水资源配置问题,并提升模型计算效率,为水资源管理部门提供技术支持。

基于人工免疫-改进粒子群优化算法的机械臂轨迹规划研究

焊接机器人运动轨迹复杂、控制精度要求高。提出了一种满足多目标约束的轨迹规划方法。针对机器人轨迹平滑性要求,以5次非均匀有理B样条(Non-Uniform Rational B-Splines,NURBS)曲线为基础,对笛卡儿空间路径点进行参数化表达;根据工业机器人路径约束及工况需求,选取时间、能耗、跃度3个运动学指标作为目标优化函数,采用人工免疫双态粒子群进行轨迹优化;为了平衡粒子“探索”与“利用”,增加双模态模型,引入人工免疫系统,提升了粒子多样性与后期收敛能力;根据Pareto解集得到满足约束的焊接机器人各关节最优轨迹,通过Matlab仿真证明了方法的有效性;最后,针对空间相贯曲线焊缝进行了焊接试验。结果显示,规划的轨迹符合实际工程需求。

基于改进的粒子群优化算法的暖通空调制冷机房BIM自动优化布置方法

采用结合Revit API和MATLAB的编程模式,对Revit平台进行了有效的二次开发,从而实现了暖通空调制冷机房设备的自动化布置设计,不仅有效地实现了设备布置方案的自动生成,还支持了布置方案的预览与验证,显著提高了设计效率和准确性。该研究的创新之处在于成功将粒子群优化算法与BIM技术相结合,为暖通空调系统的自动化设计提供了新的视角,并验证了BIM在暖通空调领域正向设计中的应用潜力。

基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法

对波浪能发电集群的优化控制有助于波浪能的有效利用,为此文章提出了基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法。以直驱式发电装置为研究对象,探讨其构成发电集群短期尺度下稳定状态的数学模型,由简至繁依次考虑波浪动态压力、装置间辐射影响和遮挡效应,以便更准确地模拟一定密集度的波浪能发电装置部署下的实际效果。以集群功率最大化为优化目标,根据装置运动和海域能量约束,提出混合粒子群算法求解集群的最优参数,在传统算法基础上设定自适应惯性权重并加入交叉和变异操作,以应对复杂集群方程解空间的多峰性问题。算例结果验证了所述集群优化方法的有效性,求解质量良好;同时表明波浪能发电集群规模越大,装置之间的辐射影响越复杂,遮挡效应越明显。