混合策略改进的粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部最优、收敛精度低、收敛速度慢等缺陷,提出了基于混合策略的改进粒子群算法。使用融合Circle映射与精英反向学习的策略初始化种群,提升初始种群的质量,同时加快收敛速度;在粒子速度更新方式中引入蜘蛛移动策略平衡算法的全局搜索与局部搜索;提出了基于自适应t分布的变异策略,增强算法全局搜索和跳出局部最优能力;对15个单峰和多峰函数进行仿真实验,与其他3种算法进行了对比分析,结果表明:所提出的改进算法具有很强的寻优能力与稳定性。

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。

基于改进T分布烟花-粒子群算法的AUV全局路径规划

针对传统粒子群算法在处理自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全局路径规划时面临的寻优时间长、能耗高的问题,本文提出一种改进的T分布烟花-粒子群算法(T-distribution Fireworks-Particle Swarm Optimization Algorithm,TFWA-PSO),该算法融合了烟花算法的高效全局搜索能力和粒子群算法的快速局部寻优特性.在变异阶段,提出自适应T分布变异来扩大搜索范围,并在理论上证明了该变异方式能够使个体在局部最优解附近增强搜索能力.在选择阶段提出了适应度选择策略,淘汰适应度差的个体,解决了传统烟花算法易丢失优秀个体的问题,并对改进的T分布烟花算法与传统烟花算法的收敛速度进行对比.将改进算法的爆炸操作、变异操作和选择策略融合到粒子群算法中,对粒子群算法的速度更新公式进行了改进,同时从理论上对所改进的算法进行了收敛性证明.仿真实验结果表明,TFWA-PSO能够有效规划出一条最短路径,同时与给定的智能优化算法相比,TFWA-PSO在寻找最优路径的时间上平均降低了24.72%,能耗平均降低了17.33%,路径长度平均降低了16.96%.

基于改进粒子群算法的ER8机器人轨迹规划

为解决传统机器人工作效率低、稳定性不足和传统粒子群算法易早熟等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的时间最优轨迹规划算法。通过改进粒子群算法的惯性权重和学习因子,优化了粒子群算法的局部和全局搜索能力。首先,以国产ER8型机器人为研究对象,采用改进型D-H参数法获得机器人连杆参数数据,同时通过运动学正逆解理论计算求出了轨迹插值点;其次,利用MATLAB机器人工具箱建立了ER8机器人仿真模型,由于正逆解理论值与仿真结果完全相一致,证明了所建仿真模型的正确性;最后,通过MATLAB仿真得到机器人3-5-3多项式插值构造的轨迹中各关节的位置、速度和加速度等信息,在满足运动学约束的前提下,利用改进粒子群算法优化3-5-3混合多项式插值函数构造的轨迹,机器人用于完成轨迹的时间从3 s减少到1.0375 s,相对于优化前,整体运行时间缩短了大约65%,证明文中改进的粒子群算法可以有效实现时间最优的轨迹规划。

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。

改进粒子群算法的机器人避障偏差控制方法

为针对巡检机器人避障偏差进行良好控制,提升避障效果,提出改进粒子群算法的机器人避障偏差控制方法设计。先分析巡检机器人正向动力学和逆向动力学,获取双走轮坐标系下机器人的运动情况,建立机器人运动学方程。然后以此为基础,在双走轮坐标系中,通过改进粒子群算法确定巡检机器人全局避障最优路径,采用改进人工势场法完成局部避障路径规划,最后采用前馈补偿控制器为动力学方程和最优路径建立动态补偿,根据控制器输出的训练结果,实现巡检机器人避障偏差自动控制。实验结果表明:所提方法避障规划能力及避障运动控制能力均较强,避障偏差控制效果好,具有一定应用价值。

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的木材板材下料方法

木材板材在家具行业应用广泛,以绿色环保、节约能源为目的的木材板材优化下料已经成为研究的热点。木材板材下料优化问题属于二维矩形下料问题,是一种具有高度计算复杂性的问题。本研究主要针对单规格木材板材进行矩形零件下料问题,在木材板材长和宽都大于零件长和宽的情况下,通过建立二维下料的数学模型,采用标准粒子群算法、变邻域搜索算法、粒子群混合变邻域搜索算法分别进行求解,并以某企业的下料实例进行分析计算。首先,利用标准粒子群算法求解单规格板材下料问题;其次,利用变邻域搜索算法求解单规格板材下料问题。在获得局部最优解的基础上改变其邻域结构再进行局部搜索,找到另一个局部最优解,如此不断迭代,直到满足算法的终止条件,获得全局最优解;最后,利用粒子群变邻域搜索混合算法求解单规格板材下料问题。针对粒子群算法局部搜索能力较差、容易过早收敛的问题和具有较好包容性的特点,将变邻域搜索的思想融入粒子群算法中,使结果更加趋向全局最优。结果表明:粒子群变邻域搜索混合算法相比粒子群算法和变邻域算法效率都有显著提升,能显著提高该木材板材的利用率,增加企业经济效益。

基于改进粒子群算法的定日镜场优化设计模型

定日镜场是塔式光热电站的重要子系统.定日镜的优化布置问题是塔式光热电站建设需要解决的关键问题.以塔式光热电站的定日镜场为研究对象,建立阴影遮挡效率模型、余弦效率模型、截断效率模型以及大气透射率模型,得出定日镜场的光学效率.以镜场年平均输出热功率作为目标函数,建立非线性规划模型,用基于同心圆的粒子群算法进行圆形定日镜场的参数设计及优化求解.通过迭代寻优,找到年平均输出热功率最大时即可找到粒子的特征因子的最优解.

基于改进粒子群算法的UWB雷达人体动作识别研究

针对雷达信号中的杂波干扰及样本数量对人体动作识别精度的限制,提出一种基于改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型的超宽带(ultra-wideband,UWB)雷达人体动作识别算法。利用动态目标指示(moving target indication,MTI)与小波阈值滤波对接收到的UWB回波信号进行预处理,消除回波信号中的杂波和噪声对人体动作识别的影响;结合二维离散小波包分解(two dimensional discrete wavelet packet decomposition,2D-DWPD)与奇异值分解(singular value decomposition,SVD),对预处理后的雷达信号进行特征提取和降维;提出一种改进粒子群算法,优化SVM模型的相关参数进行识别和分类。实验结果表明,提出的算法准确率可达到96.25%,具有良好的识别性能。

基于改进量子粒子群算法的新能源汽车换电站优化布局

为了针对在新能源换电汽车发展普及过程中的换电站建设相关问题,通过建立以换电站运营目标年限年均综合费用最小为目标,综合考虑土地价格、建站成本、运营成本、维护成本、道路流量、服务能力等因素的优化目标数学模型,以换电能力、换电距离为约束条件。同时利用改进的量子粒子群算法对模型求解,算法引入自适应调整的惯性权重,提高粒子的整体搜索能力,利用Logistic混沌映射初始化种群信息,提升种群的遍历性,通过Levy飞行策略与Cauchy变异策略,提升种群的多样性并扩大算法在迭代过程中的搜索空间,进一步提升算法的全局搜索能力并快速跳出局部最优区域。利用该算法对长春市宽城区进行实际规划,将该区域相关数据引入建立的数学模型,确定了该区域内建设四座换电站时符合预期建设目标,同时确定各电站建设位置及容量,证明研究结果的可行性与实用性。

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%。

基于改进粒子群算法的机械手抓取力自整定模糊PID控制

为提高欠驱动机械手在易碎零件分拣过程中的稳定性,通过改进粒子群算法,给出一种优化其抓取性能的模糊PID控制算法。首先,分析欠驱动机械手抓取力控制系统的特性,提出粒子群算法与模糊PID抓取力控制系统相结合的具体策略。其次,将动态惯性权重等方法引入粒子群算法中,以提高其迭代速度并防止其陷入局部最优。在此基础上,利用改进后的粒子群算法优化模糊PID控制器的相关参数,实现了对模糊规则权重及量化因子的在线自整定,解决了PID参数无法动态调整的问题。最后,对其进行仿真分析。结果表明:该控制算法可以在0.8 s内达到稳定抓取力,稳态误差小于0.2%,扰动整定时间为0.262 s,系统的瞬态响应速度、控制精度以及稳定性均有明显提高。

基于改进粒子群算法优化的染色木材颜色检测算法研究

为提高染色木材颜色的检测精度和速度,对樟子松木材单板进行染色,选取染色单板的光谱反射率作为输入,以极限学习机模型为基础构建预测模型,对染色单板的色度参数L^(*)、a^(*)、b^(*)进行预测,运用粒子群算法对ELM权值和阈值进行寻优,并引入非线性惯性权重和新的位置与速度更新策略改进粒子群算法,以消除其易陷入局部最优的缺点。此外,以L^(*)、a^(*)、b^(*)平均绝对误差为评价指标,与基础ELM模型及其他模型作对比,发现优化后的模型平均绝对误差为0.16,测色效果相较于基础ELM的0.68、麻雀算法优化的ELM的0.37等具有明显优势,这对于提高木材染色生产效率具有重要意义。

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。

改进粒子群算法的紫外光协作多无人机任务分配方法

为了解决无人机协同作战问题,需要将多任务分配给多个无人机。利用无线紫外光实现强电磁干扰环境下无人机机间隐秘信息传输,提出一种改进粒子群算法的多无人机任务分配方法,综合考虑无人机执行任务所付出的威胁代价、航程代价以及完成任务的时间差,结合压缩因子和差分进化思想解决粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题。仿真结果表明,改进粒子群算法相较于传统粒子群算法在不同无人机和任务数量比下的任务分配平均成功率提高了约16%,算法在收敛时的迭代次数平均减少了约4.5倍,最优适应度值平均减小了近一倍,在多无人机任务分配的实际应用中有一定的意义。

多策略改进的粒子群算法在VRPTW问题中的应用

该文研究带时间窗约束的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW),这是一个典型的NP-Hard问题。针对传统粒子群算法求解带时间窗约束的车辆路径问题容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于多策略方法改进的粒子群算法(Multi-Strategy improved particle Swarm Optimization Algorithm,MSPSO)来解决该问题。该算法采用惯性权重递减策略,使得算法在前期的全局搜索和后期的局部搜索都能够有良好的表现,通过引入随机选择策略更新粒子最优位置,可以增加解空间的多样性,有效避免算法陷入局部最优。最后通过测试Solomon Benchmark算例的结果,在25个客户的C103数据集上MSPSO算法对比RWPSO算法的行驶距离降低了38.29,对比S-PSO算法在C103、R103这两个数据集与最优解误差分别降低了1.76%和3.99%。在50个客户C1系列数据集上MSPSO算法对比PSO算法行驶距离分别减少了14.26、45.66、67.7,与数据集的最优解误差基本能保持在1%以内。从实验结果可以证明MSPSO算法在求解VRPTW问题方面具有优越性和有效性。