永磁同步电动机磁钢的多目标微粒群算法优化

系统分析了表贴式永磁同步电动机磁钢结构参数对气隙磁密波形的影响。针对PMSM气隙磁密波形需综合具有足够大的基波幅值与足够小的正弦性畸变率的要求,利用表面相应模型对样本点需求量少的特点,建立了表面响应模型与多目标微粒群算法混合的全局优化算法,以获得极大的气隙磁密基波幅值与极小的气隙磁密波形正弦性畸变率,对磁钢结构参数进行多目标优化。仿真与实验对比优化前后电机的气隙磁密波形和反电势波形的结果,验证了优化结果的正确性,并验证了该多目标优化算法在磁钢结构参数优化中应用的可行性。

基于微粒群算法优化PI参数的单相有源电力滤波器

有源电力滤波器在单位功率因数控制策略下,PI调节器的参数选择和优化是个难点,从能量传递的角度,推导了单位功率因数控制下系统有功功率闭环控制的模型,在此基础上分启动和稳态两个阶段设计PI调节器,采用改进微粒群优化算法对调节器参数进行寻优,与传统的典型Ⅱ型系统设计方法和遗传算法得到的整定结果进行比较,优化参数后的调节器拥有更好的动态响应和抗扰性能,仿真结果也验证了优化后的系统具有良好的补偿效果和瞬时特性。

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。

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明:建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.

微粒群优化算法及其改进形式综述

微粒群优化算法是一类新的基于群体智能的启发式全局优化技术,群体中的每一个微粒代表待解决问题的一个候选解,算法利用微粒之间的相互作用发现复杂问题解空间的最优候选区域。该文综述了算法的基本形式及其多种改进形式,并给出了未来可能的研究方向。

基于微粒群优化算法的空间优化决策

空间优化决策是GIS应用中复杂而又常见的问题。由于涉及到大量的组合,使用穷举法等方法难以找到最优的解决方案,因此需要运用新的理论方法来解决这类问题。微粒群优化算法是近年来新兴的一种优化技术,与GIS相结合可解决空间优化决策问题。首先,对微粒群优化算法和空间优化决策问题作了简单介绍;然后,基于人口密度、最短距离约束条件下,通过GIS技术,对微粒群优化算法用于空间优化决策的方法、实施过程作了详细阐述;接着,用4×4方格单元对PSO方法的正确性、有效性进行了验证;最后,以广州市芳村区为例,对该方法进行实例验证。通过实验,证明微粒群优化算法具有较好的收敛速度、较高的结果精度,是解决空间优化决策问题的一种有效方法。

基于微粒群优化算法的电力系统动态无功优化

根据系统负荷曲线变化趋势按单调性将一天的预测负荷曲线划分为若干(小于24)个时段,并将动作次数约束还原为经济成本,将它与网损费用等之和作为目标函数,并考虑了各种运行约束条件,采用微粒群优化算法进行计算,该算法收敛速度较快。与静态无功优化模型相比表明,该无功优化模型更适合给定的地区电网,优化后全天的网损略有增大,但变压器抽头调节次数以及电容器组投切次数明显减少。

微粒群优化算法

介绍了微粒群优化(PSO)算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响.讨论了各种改进的PSO算法.分析了多相微粒群优化算法(MPPSO)的原理、算法方程、算法参数及其对算法性能的影响.最后归纳了PSO算法的应用概况,并就PSO算法进一步的研究工作进行了探讨和展望.

改进微粒群优化算法求解旅行商问题

对微粒群优化算法的速度位置算式进行了改进,提出一种改进的微粒群优化算法。该算法符合组合优化问题的特点,在求解旅行商问题上有较高的搜索效率。将改进的PSO算法分别应用于14点的TSP问题以及中国旅行商问题中,该算法在较短时间内获得了目前已知的最好解。

基于禁忌搜索与微粒群优化算法的混合优化策略算法在目标分配问题上的应用

目标分配是地面防空作战指挥的关键环节。给出问题模型,并提出一种禁忌搜索与改进微粒群算法的混合优化策略用于解决该问题。仿真结果表明,与其它几种智能优化算法相比,该混合优化策略在解决目标分配问题时具有优良的优化性能和时间性能,在问题规模较大时表现更为突出。

基于动态粒子数的微粒群优化算法

提出了基于动态粒子数的微粒群算法,并建立了粒子数变化函数.该函数包含粒子数衰减趋势项和周期振荡项.衰减趋势项能够在种群向最优解不断收敛的过程中逐渐减少粒子数,以提高粒子效率.周期振荡项中的递增阶段代表了新粒子的随机出现,以增加粒子群的多样性,而周期振荡项中的递减阶段代表了探索性能差的粒子逐渐消亡,以提高优化效率.对4个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法能有效地减少计算量,并显著提高全局搜索性能.

基于动态Pareto解集的微粒群优化算法及其在多目标规划中的应用

在传统的微粒群优化算法的基础上,提出了一种基于动态Pareto解集的求解多目标规划问题的方法。Pareto解集在每次迭代过程中进行动态更新和信息共享,在加入新产生的Pareto近似最优解同时去除解集中已经不是Pareto解的数据,每个个体随机地与Pareto解集中的结果进行信息交换,从而保证在快速找到Pareto解的同时保持多样性。并通过三个标准的测试函数证明了算法的有效性。

基于微粒子群优化算法的数字散斑图像相关方法

为了能够通过一步搜索同时得到数字散斑图像中所测点的整像素和亚像素位移信息,采用灰度插值的方法构造了亚像素子区,改进了基于微粒子群算法的数字图像散斑相关方法。对含有平移信息的模拟散斑图和具有应变的模拟散斑图进行相关计算,验证了该方法的适用性;在对具有微小面内位移转动的试件进行测量时,比较了整像素的微粒子群算法和不同量级的灰度插值下的亚像素微粒子群算法。结果表明,基于微粒子群算法的亚像素数字散斑图像相关方法在测量小位移方面具有一定的优越性。

基于改进离散微粒群优化算法的混流装配线多目标排序

产品投产排序是混流装配线有效运作的关键,它是标准微粒群算法无法直接应用的离散空间问题。提出改进离散微粒群优化算法来解决混流装配线多目标排序问题。提出了适应离散编码的粒子位置编码方式,有效避免了不可行解的产生,提高算法效率。引入了动态参数及自适应逃逸机制增强了粒子的多样性和搜索性能。分析了装配线参数变化对目标函数和相应投产序列的影响,并确定出了能够获得最优解的合理参数范围。提出评价指标对改进离散微粒群优化算法与基本离散微粒群优化算法进行了对比,对实际混流装配线的仿真实验表明提出的改进微粒群优化算法可以直接应用于离散排序问题,是一种高效的混流装配线排序算法。改进微粒群优化算法与遗传算法的仿真实验对比显示了提出方法在混流装配线排序问题中的优越性。

基于微粒群优化算法的最优电力系统稳定器设计

传统电力系统稳定器的性能受其参数影响很大,为提高电力系统机电暂态模型的阻尼,文中提出了一种优化电力系统稳定器参数的新方法。该方法以两个特征值基目标函数为基础,采用改进的微粒群优化技术对电力系统稳定器进行参数优化。特征值分析和非线性仿真结果表明,经过参数优化的电力系统稳定器能有效抑制本地和区域间振荡,提高系统的鲁棒性。

一种新的并行文化微粒群优化算法

为了避免微粒群优化算法在解决复杂优化问题时陷入局部最优,提高算法种群的多样性。将微粒群优化算法纳入文化算法框架,提出了一种新的基于文化算法框架的并行微粒群优化算法。在文化算法框架中,由微粒群组成的群体空间和信念空间各自独立并行演化,并相互影响,有效地提高了种群的多样性,降低了陷入局部极值的可能性。通过对不同测试函数的仿真实验表明,新提出的并行文化微粒群优化算法比标准微粒群优化算法更容易找到全局最优解,提高了微粒群优化算法的全局寻优能力。

基于Voronoi图和离散微粒群优化算法的UCAV攻击轨迹决策

根据UCAV可发射区简化模型,提出了UCAV攻击轨迹决策问题。提出了UCAV攻击轨迹决策的分层设计方法,并将其转化为优化问题。首先根据已知的飞行环境,采用Voronoi图生成初始轨迹;然后通过建立攻击轨迹约束条件模型、飞行距离模型和威胁模型,以飞行距离和威胁代价为优化目标函数,构建了UCAV攻击轨迹决策模型,并在此基础上提出了一种离散微粒群优化(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)算法对攻击轨迹决策模型进行求解。仿真结果表明,通过Voronoi图和DPSO算法能够较好地解决UCAV攻击轨迹决策问题,并能够在多约束条件下对目标函数进行组合优化。

基于微粒群优化算法的锌电解分时供电优化调度

建立了锌电解生产过程分时供电优化调度系统的多目标优化数学模型.设计出一种随机多目标微粒群优化(PSO)算法,并应用整数空间的随机多目标PSO算法实现锌电解过程分时供电的优化调度.克服了采用单目标模拟退火算法进行分时供电优化调度时存在的先验知识不足、搜索效率较低等缺点.

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．

单纯形微粒群优化算法及其应用

将微粒群优化算法(PSO)与单纯形法(SM)相结合,提出单纯形微粒群优化算法(SPSO)。通过对5种常用测试函数进行优化和比较,结果表明SPSO比PSO和SM都更容易找到全局最优解。然后将SPSO用于催化裂化装置主分馏塔粗汽油干点软测量,建立基于SPSO的粗汽油干点神经网络软测量模型,通过与实际工业数据对比,表明该模型具有高的精度、好的性能和广阔的应用前景。