基于粒子群-遗传混合算法的深沟球轴承优化设计

为了提高深沟球轴承的服役性能,提出一种基于粒子群-遗传混合算法的优化设计方法。其以额定动载荷和额定静载荷为目标函数,以滚动体直径、节圆直径、滚动体数目和内外圈滚道沟曲率半径系数为设计变量,基于粒子群算法,引入罚函数和遗传交叉、变异操作,解决带约束优化问题求解和局部最优问题。并以6206型轴承为算例,对优化后的轴承进行应力分析和敏感度分析。结果表明,所提出算法的收敛性能较好、优化能力较强、运算速度较快,优化后的深沟球轴承接触应力下降了31.7%,从而验证了所提出方法的有效性。

基于改进模拟退火-粒子群的配电网分布式光伏承载力评估

大规模分布式光伏并网给中压配电网带来严重功率反送,导致中压配电网出现节点电压越限和配电变压器反向过载问题.以系统潮流平衡、节点电压偏差、配电变压器反向负载率和线路载流量为约束条件,以分布式光伏并网容量与系统网络损耗之差的分布式光伏等效并网容量为目标函数,建立中压配电网分布式光伏承载力评估模型,并提出改进模拟退火-粒子群(SA-PSO)算法.对IEEE33系统和实际中压配电网进行分布式光伏承载力计算,结果表明,所建立的分布式光伏承载力评估模型适用于中压配电网节点电压稳定性与配电变压器安全运行问题评估;相较于其他算法,改进SA-PSO算法提高了评估模型计算的收敛速度与寻优能力,在相同约束条件限值下,所得线路分布式光伏承载力更高,且系统网络损耗更低.

基于粒子群-细菌觅食混合优化算法的汽车碳纤维复合材料地板铺层设计

为提高白车身地板复合材料铺层优化设计的精度、效率及结构轻量化水平,提出了一种碳纤维复合材料地板铺层优化设计方法。首先建立了白车身有限元模型并验证了其有效性,然后通过力学性能测试获取了碳纤维复合材料的参数,并进行了地板铺层的概念设计和建模。接着,采用连续变量优化设计方法确定了地板的铺层厚度、铺块形状和铺层层数,并使用离散化圆整策略获得了各铺向角的离散铺层层数。优化结果表明,所提出的粒子群-细菌觅食混合优化(PSO-BFO)算法对地板质量、静态弯曲刚度和白车身轻量化系数的改善率分别为34.4%、6.0%和5.3%。

基于粒子-蚁群混合算法的截割头形状优化设计

针对EBH-150型横轴式掘进机截割头在截割过程中遇到的载荷波动问题,采用粒子-蚁群混合算法对现有抛物线形截割头进行优化设计。利用Matlab数值模拟软件,对截齿的排列参数进行多目标优化,以期减少载荷波动并提升掘进机的工作稳定性。优化结果显示,截割头的截线间距经过调整后,从外向内逐渐减小,使得单个截齿受力更为均匀。横向载荷波动降低了约62%,其他方向的载荷波动也显著降低,均超过50%。这些改进有效提高了掘进机横摆进刀的稳定性,并有助于延长截割头的使用寿命。尽管优化后的截割头在某些方向上的载荷均值有所增加,但载荷峰值降低,避免了单个截齿的过载现象。总体而言,优化设计取得了理想的效果,但仍需通过实际应用进行验证。本研究为掘进机截割头的优化设计提供了一种有效的算法支持,对于提高掘进机的工作效率和安全性能具有重要意义。

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。

基于改进粒子群算法混合储能优化调度

大多数风电储能调度研究从经济运行成本或环境保护成本出发,调度方案缺少对储能投资企业收益和风电消纳的研究,考虑储能经济收益和风电功率消解对调度的影响,提出了一种基于改进粒子群算法的风电混合储能优化调度方法。首先建立一种蓄电池和超级电容混合储能的储能方案;其次基于分时售电、电价差异的影响因素,建立了以储能经济收益最大和风电功率消解最大的优化调度模型;最后提出了一种基于粒子群的改进优化算法,粒子群算法引入帕累托排序和拥挤度排序法,并进行了理论分析和仿真验证。结果表明,只考虑储能经济收益最大时收益明显增加,只考虑风电功率消解最大时消解明显增多,同时考虑储能经济收益最大和风电功率消解最大双目标时,对于两种目标,均有较好的优化结果。

基于竞争式协同进化的混合变量粒子群优化算法

现实工业生产应用中存在大量的混合变量优化问题,这类问题的决策变量既包含连续变量,又包含离散变量。由于决策变量为混合类型,导致问题的决策空间变得不规则,采用已有的方法很难进行有效求解。引入协同进化策略,提出一种基于竞争式协同进化的混合变量粒子群优化算法(competitive coevolution based PSO,CCPSO)。设计基于容忍度的搜索方向调整机制来判断粒子的进化状态,从而自适应地调整粒子的搜索方向,避免陷入局部最优,平衡了种群的收敛性和多样性;引入基于竞争式协同进化的学习对象生成机制,在检测到粒子进化停滞时为每个粒子生成新的学习对象,从而推动粒子的进一步搜索,提高了种群的多样性;采用基于竞争学习的预测策略为粒子选择合适的学习对象,充分利用了新旧学习对象的学习潜力,保证了算法的收敛速度。实验结果表明:相比其他主流的混合变量优化算法,CCPSO可以获得更优的结果。

基于高斯-柯西混合变异的多目标粒子群算法

针对MOPSO优化算法在解决复杂的多目标优化问题上收敛表现差,搜索全局能力不足与易于陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于高斯-柯西混合变异的多目标粒子群算法(GC-MOPSO)。该算法使用一种混合高斯变异与柯西变异的变异扰动机制来提升粒子在局部与全局的搜索能力,在外部档案中采用锦标赛选择机制选取全局最优个体的策略来增加种群的多样性。通过与六项其他算法在反世代距离(IGD)上进行比较,验证了该算法的优势。

基于模拟退火粒子群算法的拱桥扣索索力优化

为得到拱桥斜拉扣挂施工阶段的合理扣索索力,使拱肋线形和受力达到最优状态。采用模拟退火算法对基本粒子群算法进行了优化,根据最小弯曲应变能法以及影响矩阵法得到了拱桥扣索索力优化的目标函数,分别采用基本粒子群算法和模拟退火粒子群算法对索力进行了优化,对优化效果进行了对比分析,同时将模拟退火粒子群算法与传统扣索索力优化方法得到的拱圈弯矩进行了对比分析,研究表明:模拟退火粒子群算法能有效改善基本粒子群算法易陷入局部最优和早熟收敛的问题,并且模拟退火粒子群算法收敛速度明显优于普通粒子群算法,收敛精度也有一定提高;采用模拟退火粒子群算法优化得到的各扣索索力值与优化前相比有增也有减,但优化后索力最大值较优化前有明显减小,减小了217.42 kN,优化后各扣索索力值变化幅度较优化前更加平稳;与传统的索力优化方法相比,采用模拟退火粒子群算法得到的拱圈弯矩变化幅度更小,并且最大正弯矩和最大负弯矩均有一定的减小。

基于粒子群优化算法的地震数据品质因子及混合相位子波同时估计

非稳态地震数据高分辨率处理及反演是通过求解包含地震子波滤波效应及地层吸收衰减效应的反演方程,获得地下反射界面的地震响应。为实现高分辨率处理及反演中初始地震子波及数据品质因子Q模型的实施条件,结合地震子波Z变换的根移动编码及等效Q模型的二进制—十进制转换策略,引入粒子群全局优化算法,建立非稳态地震数据混合相位初始地震子波及数据品质因子同时估计的方法。利用井旁道与数据的互相关作为准则函数,判定粒子群是否收敛至最大,输出最佳初始地震子波及Q。应用理论合成数据和实际数据测试进行验证。结果表明:相较于传统常相位地震子波估计及反Q滤波,该方法在复杂干扰条件下能更精确捕获真实的子波波形及衰减参数。利用输出的地震子波及Q进行时变反褶积处理得到高分辨率剖面,说明方法具有准确性、计算效率高且输出结果优,估计的地震子波和Q更符合实际地震波传播特征,为后续高分辨率地震数据处理提供基本参数。

基于粒子群优化和模拟退火的混合调度算法

提出了一种离散粒子群调度算法,采用基于工序的编码方式及相应的位置和速度更新方法,使具有连续本质的粒子群算法直接适用于调度问题。针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷,将其与模拟退火算法结合,得到了粒子群-模拟退火算法、改进的粒子群算法、粒子群-模拟退火交替算法以及粒子群-模拟退火协同算法等4种混合调度算法。仿真结果表明,混合算法均具有较高的求解质量。

基于灰狼-粒子群算法的柴发机组节油优化

以变速柴油发电机组油耗率最低为优化目标,以指示热效率神经网络模型的柴油机平均值模型为燃油消耗率的计算基础,将柴油机转速上下限和功率限制线作为变速范围限制条件,对变速柴油发电机组在不同负荷工况下的节油转速进行优化。提出一种粒子群算法与灰狼算法相结合的混合算法,并用标准函数验证该算法的优势,表明其具有较均衡的全局和局部优化特性,更适合进行最低油耗率优化。优化计算结果表明:用电负荷越低,节油效果越明显;10%负荷时节油率可达30%以上,综合工况下节油率可达11.9%;采用该混合算法优化的转速能有效降低变速柴油发电机组的油耗率。

基于粒子群算法与模拟退火算法的一种混合配电网重构算法

本文首先对配电网重构的意义,研究现状以及当下的几种方法等方面进行分析,并且对比了几种主要重构方法的优缺点。然后,介绍亚启发式算法中的粒子群算法与模拟退火算法,并将二者有效地进行融合互补,形成一种新的混合算法。此方法利用粒子群算法快速局部搜索能力和模拟退火算法全局收敛的优点,使其既能以较大的概率跳出局部的极值点,又能提高收敛速度。最后,将这种混合算法应用于配电网重构中,介绍了配电网的简化分析方法,并阐述了配电网的粒子群初始化、参数设置、编码规则等内容,并通过IEEE33节点和69节点系统基于MATLAB平台的仿真,验证算法的可行性和优越性。

混合模拟退火与粒子群优化算法的无人艇路径规划

针对水面无人艇路径规划中单独使用模拟退火算法存在的不足,以提高无人艇在执行任务时的安全性为研究目的,解决传统无人艇在航行中未考虑来往船只而导致的碰撞危险,提出了模拟退火算法与粒子群算法相结合的混合路径规划算法,利用该算法的高收敛性和容易跳出局部最优等特点,结合避碰规则,实现海事无人艇在同一静态环境下对遇、交叉和追越三种会遇局面的最优路径规划。仿真结果表明:本文提出的算法可以实现无人艇在复杂水域条件下快速路径规划,使与他船的自动避碰行为成为可能,给出的路径规划具有可行、有效,能够为无人艇安全的航行、顺利的执行任务提供保障。

一种模拟退火和粒子群混合优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点。把模拟退火技术(SA)引入到PSO算法中,提出了一种混合优化算法。混合优化算法在各温度下依次进行PSO和SA搜索,是一种两层的串行结构。由于PSO提供了并行搜索结构,所以,混合优化算法使SA转化成并行SA算法。SA的概率突跳性保证了种群的多样性,从而防止PSO算法陷入局部极小。混合优化算法保持了PSO算法简单容易实现的特点,改善了算法的全局优化能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。仿真结果表明,混合优化算法的优化性能优于基本PSO算法。

带时间窗的车辆路径问题的混合粒子群优化算法

针对带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problems with Time Windows,VRPTW),提出了一种混合粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)进行求解。所提出的算法设计了一种高效的编解码策略,以此搭建HPSO算法解空间到VRPTW解空间的桥梁。同时为了提高算法的寻优能力,设计了由单点插入策略以及双点交换策略组成的局部搜索策略。通过solomon-50标准数据集中的九个算例进行仿真实验,实验结果证明了所提出算法的寻优能力和稳定性均优于对比算法,最优解误差相较于对比算法最多降低了38.32%。

基于混合粒子群算法的圆柱型电磁铁优化设计

为了解决当电磁铁外型相同如何使电磁力最大的问题,将现有电磁铁设计思路应用到圆柱型电磁铁设计中,并采用改进的混合粒子群方法优化电磁铁内部结构参数。运用等效磁路法推导出电磁铁数学模型,并通过Maxwell有限元仿真对比验证准确性,然后采用单目标优化方法,得到影响电磁力的参数,最后采用改进的粒子群算法进行多目标优化,得到优化后的参数值。得到的几组优化数据表明:多目标优化方法得到的有效工作区域电磁力更大,仿真结果表明优化后的电磁力综合提高20%,证明优化方法有效。

基于模拟退火粒子群算法的混合动力车参数优化

分别采用多层次参数扫描(MLPS)算法和模拟退火粒子群优化(SAPSO)算法对并联式混合动力车逻辑门限控制策略的参数进行优化。将优化后的车辆以TEST-CITY-HWY测试循环进行仿真,并将结果与优化前的车辆的仿真结果进行对比。结果表明,经MLPS算法优化后,燃油消耗和HC与NOx排放分别下降了11.98%、6.01%和4.03%,但CO排放增加了25.18%;经SAPSO算法优化后,燃油消耗和HC、CO与NOx排放分别下降了13.61%、9.57%、27.78%和18.53%,且电池荷电状态(SOC)比MLPS优化略高。说明SAPSO算法在混合动力车控制参数优化效果上明显优于MLPS算法。

粒子群-模拟退火混合算法在群控电梯中的应用

针对高层建筑电梯多、分布散、维修不及时等问题,提出了一个优化调度、报警维修及时的群控电梯系统;采用多目标优化方法建立数学模型,利用粒子群算法的概念简单、收敛速度快、易于实现的优点,同时引入模拟退火思想来克服粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,对目标函数进行优化,PLC编程计算出参数,上位机调度计算,根据算法结果,优化电梯,合理调度;经过MATLAB仿真分析表明,该系统节省了平均候梯时间、平均乘梯时间和系统能耗,缩短了故障时间和维修时间,具有较大的应用前景。

改进的粒子群-模拟退火算法在桁架结构优化设计中的应用

由于粒子数目多,维数大,用粒子群算法求解多约束问题的迭代求解过程需耗费大量时间。受达尔文的优胜劣汰自然法则启发,在粒子群算法中引入淘汰择优机制。使算法随着迭代次数增加,适应能力较差的粒子逐步被淘汰。最后留下的最优粒子需要较低的温度进行退火求解,寻得全局最优解。多峰值函数测试表明,改进后的算法能够高效率跳出局部最优寻得全局最优解。将改进的算法用于空间桁架结构优化,经算例表明,改进后的粒子群模拟退火串行算法降低了算法的求解复杂度,具有较好的稳定性和较优的收敛性,适用于空间桁架结构截面尺寸优化设计。