基于粒子群优化算法的农业机器人控制策略研究

介绍了粒子群优化算法的概念,并由数学模型、边界约束和环境约束对农业机器人优化约束模型进行了分析,实现了对农业机器人的动态避障和路径规划。仿真实验表明:针对复杂的作业环境,农业机器人可以进行最优避障路径规划,且算法收敛速度较快,能够满足设计要求,证明系统具有一定的可行性。

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。

基于改进多目标粒子群算法的储能式充电桩优化运行策略

针对小区接入充电桩无序充放电加大负荷峰谷差率和用户成本的问题,提出一种储能式充电桩有序充放电优化运行策略.该优化策略在降低峰谷差率的前提下,以用户充电成本最低和充电桩收益最高为优化目标.选取典型日建立储能充电桩优化充放电调度模型,采用改进多目标粒子群优化算法进行求解,结合分时电价调整储能式充电桩的充放电功率和时间.通过优化惯性权重和学习因子并自适应改变位置分裂因子来改进多目标粒子群优化算法.实验结果表明:该算法可有效提高收敛速度,避免陷入局部最优,能更好地处理多目标问题,在求解储能调度模型中降低了典型负荷峰谷差率55%,比原有算法优化了36%,能合理分配充电桩在谷时段储存电力资源,降低用户充电费用20%~30%,提高充电桩收益,达到电网、用户和充电桩三方共赢的目的.

基于改进粒子群算法的标签天线结构参数多目标优化设计

为了解决天线设计人员应用电磁仿真软件优化天线结构时存在的优化方向不明确和优化速度慢的问题,文中以干式水表的嵌入式射频识别标签天线设计为例,提出了基于改进粒子群算法的标签天线结构参数多目标寻优方法。首先,根据干式水表产品追溯需求,提出了中心频点尽可能接近理想中心频点、回波损耗尽可能低、带宽尽可能宽、面积尽可能小的四个目标函数。其次,为避免粒子群算法陷入局部最优,采用多维均匀拉丁超立方初始化、Logistic混沌映射非线性变化惯性权重、网格划分变化学习因子、高斯扰动策略等方法对算法进行改进,并应用于标签天线结构参数多目标优化中。最后,进行了实例验证。验证结果表明:利用改进后的粒子群算法得到的标签天线结构参数优化结果可更大程度满足优化目标需求,优化耗时仅为电磁仿真软件的40.1%。

基于多目标粒子群优化算法的某轻型商用车操纵稳定性优化研究

针对某轻型商用车稳态回转时侧倾度偏大的问题对其悬架进行优化改进。基于ADAMS/car搭建整车多体动力学模型,通过前悬架反向平行轮跳试验、后悬架理论计算验证了悬架仿真模型的准确性。进行整车稳态回转工况和转向盘中间位置转向工况仿真分析,结果表明,车身侧倾度偏高。为实现操纵稳定性优化分析的流程自动化,提出了基于modeFRONTIER的联合仿真方法。以悬架设计参数为优化变量,以汽车的侧倾度与横摆角速度响应滞后时间为优化目标,采用拉丁超立方试验设计方法拟合得到混合代理模型,并结合多目标粒子群优化算法对悬架系统进行多目标优化,获得了悬架系统优化方案。优化结果显示,在不影响平顺性的前提下,汽车车身侧倾度降低了13.93%,横摆角速度响应滞后时间降低了2.75%,整车操纵稳定性得到了提升。

基于多目标粒子群算法的隔膜压缩机膜腔曲线优化

膜腔曲线直接影响着隔膜压缩机排气量与膜片可靠性,原始膜腔曲线不能较好满足今后加氢站隔膜压缩机高压力、大流量工况需求。针对此问题,依据隔膜压缩机工作原理,采用多目标粒子群算法对膜腔曲线进行面积与弧长的双目标优化计算,得到了一种新曲线。同时,结合压缩机工程实际对膜腔曲线进行了改进,并对改进后的膜腔曲线与原始曲线进行容积计算与有限元应力对比。研究结果表明:在给定新曲线内参数m=0.95、n=2.5且膜腔半径与膜片厚度不变的情况下,新曲线膜腔下膜片气侧最大径向应力较原始曲线降低了13.89%,膜腔容积较原始曲线增加13.72%。

多目标粒子群优化算法及其应用研究综述

现有研究较少涵盖最先进的多目标粒子群优化(MOPSO)算法.本研究介绍了多目标优化问题(MOPs)的研究背景,阐述了MOPSO的基本理论.根据特征将其分为基于Pareto支配、基于分解和基于指标的3类MOPSO算法,介绍了现有的经典算法.介绍相关评价指标,并选取7个有代表性的算法进行性能分析.实验结果展示了传统MOPSO和3类改进的MOPSO算法各自的优势与不足,其中,基于指标的MOPSO在收敛性和多样性方面表现较优.对MOPSO算法在生产调度、图像处理和电力系统等领域的应用进行简要介绍.并探讨了MOPSO算法用于求解复杂优化问题的局限性及未来的研究方向.

基于响应面法和粒子群算法的电机轴多目标优化

为满足新能源汽车电机轴的轻量化设计需求,文中提出了一种基于响应面法和粒子群算法相结合的多目标优化方法。以电机轴的内径为设计变量,在满足强度约束的条件下,将电机轴质量、多危险截面处等效应力和1阶临界转速作为设计目标构建了多目标优化模型。建立Box-Behnken试验设计得到4因素3水平的有限元分析试验方案,采用最小二乘法拟合了各子目标的高精度响应面方程,并根据各子目标的重要程度引入影响因子,建立了统一的全局优化目标函数。最后,结合惯性权重线性递减的粒子群算法对全局目标函数进行了寻优。优化结果表明:电机轴的质量减小了4.8%,1阶临界转速提升了8%,且两处危险截面的等效应力分别减小了2.9%,2.5%。

基于多目标粒子群算法的配流副结构优化设计

由于柱塞泵配流副的结构相对复杂,传统的试凑法不仅会加长设计周期,且难以获得最佳结构参数。为兼顾配流副多项性能指标,以某轴向柱塞泵端面配流副作为研究对象,建立端面配流副结构的数学模型,利用自适应网格与拥挤距离的多目标粒子群算法对模型求解。结果表明:算法的目标函数均保持良好的收敛性和全局适应性,定义的配流副参数变量能找到Pareto最优解,同时维持了解集良好的分布性,提高了结构优化设计的效率;优化后的配流副油膜刚度增大,且在不同油膜厚度与供油压力下,优化后的配流副泄漏流量比优化前降低8.6%左右,验证了模型和算法的适用性与优越性。

基于多目标粒子群优化算法的动力电池仿生冷板结构优化设计

为了提高锂离子电池的冷却效果,提出一种高度对称的仿生网状流道冷板。首先,利用单因子分析法分析了冷板结构参数对其性能的影响,然后,以冷板的平均温度、温度标准差和冷却液压力损失为性能指标,采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对冷板的结构参数进行了优化,得到性能最优时的流道宽度、流道深度和冷板壁厚分别为9.0 mm、1.5 mm和1.4 mm,对应的平均温度、温度标准差和压力损失分别为33.20℃、1.33℃和65.63 Pa,相比于初始结构参数,优化后的平均温度和温度标准差分别下降1.92℃和0.02℃,但压力损失增大27.10 Pa。最后,在电池模组层面验证了优化结果。

基于Deform仿真和粒子群多目标算法的微结构刀具优化设计

合理的刀具微结构在铣削过程中能够有效降低铣削力与铣削温度,提高刀具服役寿命。为了得到理论最优的硬质合金刀具微结构参数,需解决铣削H13模具钢过程中存在的大铣削力与高铣削温度等问题。借助Deform软件构建理想状态下的硬质合金铣削模型,进行正交仿真实验研究微结构关键参数对铣削力与铣削温度的影响;以刀具微结构作为优化自变量,最小铣削力与最低铣削温度作为目标函数,构建基于粒子群算法下的多目标优化模型,通过铣削仿真实验进行验证。结果显示,经粒子群多目标算法优化后的刀具微结构参数为R1=300μm, R7=822μm, R22=607μm,理论计算与仿真的最大铣削力和最高铣削温度之间的误差分别为22.93%和5.64%;与原刀相比,最大铣削力与最高铣削温度分别优化了53.15%和4.91%。

基于改进粒子群优化算法的约束多目标优化

针对约束多目标优化问题,提出一种改进的粒子群优化算法,采用距离量度和自适应惩罚函数相结合的约束处理技术,通过可行解比例有效均衡目标函数和约束条件,提高算法的边界搜索能力。定义新的k最近邻聚集密度,保持解集分布性,并将聚集密度和轮盘赌选择相结合选取全局最优粒子。仿真结果表明,该算法在Pareto解集均匀性及逼近性方面均具有优势。

求解约束优化问题的多目标粒子群算法

提出一种多目标粒子群算法处理约束优化问题(MOCPSO)。首先将约束优化问题转换为多目标问题;然后给出一个不可行阈值来充分地利用不可行粒子的信息引导种群的飞行,并提出一种粒子间的比较准则以比较它们的优劣;最后,为了增加种群的多样性,提升种群跳出局部最优解的能力,引入高斯白噪声扰动。选取有代表性的标准测试函数对MOCPSO算法的性能进行仿真实验,相比较其他算法,结果显示MOCPSO算法是求解约束优化问题的有效算法。

基于约束多目标粒子群算法的倒刺型流道优化

为了提高灌水器的综合性能,根据边界层分离现象,提出一种倒刺型迷宫流道,并对流道结构进行多目标优化.制作等比例玻璃试验件,采用粒子图像测速技术验证计算结果.针对水力性能和抗堵性能目标,将流道结构参数作为试验因素,以流量、流态指数及粒子通过率为性能指标进行正交试验,总结结构参数对性能指标的影响,通过回归分析得到结构参数与性能指标间的函数关系,提取25组正交组合结构单元的流速场,分析圆角区和倒刺背水区涡旋对内部流场和颗粒运动的影响.将流量函数作为约束条件,将具有极小值极性的流态指数和具有极大值极性的粒子通过率作为目标函数,采用约束粒子群算法对流道结构进行多目标优化,在等权重时从Pareto解集中得到唯一解,优化后模型流态指数为0. 483,粒子通过率为0. 955,流量为2. 17L/h.可见采用上述约束优化设计方法,得到的结构组合可满足流量约束并具有最优综合性能.

改进的粒子群算法对微电网多目标优化调度研究

成了太阳能机组大规模的使用,使得在保证电网电压稳定的前提下,如何提高可再生能源的利用率成了亟待解决的问题。针对由光伏电池、风力发电机、微型燃气轮机、柴油发电机和电池等构成的微电网,考虑运行成本、扰动负荷和污染治理成本等多指标,构建微电网多指标最优调度数学模型,进而提出改进的多目标粒子群算法。在满足约束条件下,提出一种改进惯性因子并引入自适应变异操作的方法对优化模型进行求解。仿真结果表明,微电网的运行得到了优化,并验证了改进的粒子群算法的优越性能,为优化调度的进一步研究奠定了基础。

用于约束多目标优化问题的混合粒子群算法

针对约束多目标优化问题,结合Pareto支配思想、锦标赛选择和排挤距离技术,采用双种群搜索策略,引进免疫机制,对传统的粒子更新策略进行改进,提出一种用于求解约束多目标优化问题的混合粒子群算法。通过4个标准约束多目标函数进行测试,测试结果表明,该方法有效可行,相比传统多目标优化算法更优。

粒子群算法下阳泉市水资源多目标优化配置

为了确保阳泉市水资源得到有效利用,引入粒子群算法对阳泉市水资源多目标数据进行优化配置。以阳泉市水资源变化参数为基础,通过约束条件确定水资源优化配置数据,将决策变量作为水资源区域划分依据,完成子区分类、水源组成、用户组成。在分类情况下获取区域总缺水量,将区域最小缺水量作为目标函数,构建阳泉市水资源多目标优化配置模型。利用粒子群算法编码水资源二维式数据,根据适应度结果修正粒子群迭代,通过求解模型输出最优解,完成阳泉市水资源多目标优化配置。实验测试结果表明,采用所提方法能够有效实现阳泉市水资源综合配置。

基于改进粒子群算法的光伏逆变器控制参数辨识

精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW光伏电站为实际参照模型,首先根据实际工作情况将逆变器的工作区间划分为3个阶段,利用数学扰动法分别对3个阶段中的待辨识参数划分灵敏度高低等级,并由此提出不同阶段不同灵敏度参数分步辨识策略;其次,分阶段采集实际光伏电站工作数据,对该数据进行分析处理,获得各待辨识参数的初始取值范围,设计同步辨识参数实验作为参照;最后提出改进的混沌遗传粒子群优化算法(chaos genetic algorithm of particle swarm optimization,CGAPSO)作为辨识算法,分步分工作阶段辨识相关参数,通过对比参数的同步辨识结果,验证所提方法的优越性,并将辨识结果代入仿真模型。结果结果表明,低灵敏度参数的同步辨识结果误差远超过可接受范围,而CGAPSO分步辨识出的相关参数误差皆在1.1%以下,精度远高于同步辨识结果。结论基于改进粒子群算法构建的辨识模型输出数据与实际逆变器工作数据契合度高,可准确反映逆变器实际工作特性。

基于动态ε约束处理机制的双种群约束多目标优化算法

约束多目标优化问题(CMOPs)除了需要解决多个相互冲突的目标之外,还需要满足一定的约束条件。针对约束造成CMOPs的Pareto前沿被分为多个部分,同时不可行区域的扩张进一步阻碍种群的探索,使种群陷入局部最优及其多样性急剧下降等问题,提出了一种基于动态ε约束处理机制的双种群约束多目标优化算法。该算法使用双种群协同进化策略,主种群考虑约束,通过改进的动态ε约束处理机制,充分利用不可行解提供的有效信息;而辅助种群不考虑约束,在平衡多样性的基础上向无约束Pareto前沿(UPF)快速收敛,并及时向主种群提供可行域外的有效信息,指导主种群的探索方向。实验结果表明所提出的算法在MW测试问题上相比其他算法更具竞争力。

基于离散粒子群算法的多约束多目标优化

利用粒子群算法(PSO)提出了一个新的粒子编码方法,并将其用于高校排课问题。通过对某高校的排课数据进行测试,结果表明,本文所提出的改进PSO算法对于解决高校排课问题的优化是有效的,对其它多目标问题地求解也有借鉴意义。