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。

基于自适应混合粒子群算法优化支持向量机的乳腺癌预测

使用粒子群算法优化支持向量机的惩罚因子和核参数,提高分类的精度。粒子群算法收敛速度快,但是容易陷入局部最优。引入鲸鱼算法的包围运动和螺旋运动机制,形成参数自适应的混合粒子群优化算法,提升了算法的精度。在对数据进行预处理之后,80%的数据用于模型的训练,剩余20%用于模型的测试。每次实验分别按照比例随机生成的训练集和测试集进行20次预测,计算平均正确率。实验表明,自适应混合粒子群算法优化精度高于标准粒子群算法和鲸鱼算法。

基于改进混合粒子群优化算法的多无人机协同围捕方法研究

针对多无人机协同围捕问题,在无人机运动学约束基础上,考虑各无人机应同时到达围捕位置,提出了多机协同围捕任务规划两层求解架构。在任务协调层通过改进混合粒子群优化方法,以各无人机同时到达指定围捕位置的最小时间为目标,优化调度给出多目标围捕方案;在航路规划层考虑无人机初始状态及运动学约束,通过Dubins曲线调整实现各无人机同时到达围捕位置。仿真结果表明了所提方法的有效性。

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。

基于混沌粒子群优化算法的反应釜温度预测控制研究

反应釜作为化工行业核心的生产容器,其温度控制优化在化工生产领域中具有重要作用。针对反应釜温度控制难的问题,提出了一种基于Tent映射的混沌粒子群优化(CPSO)算法优化动态矩阵控制(DMC)-比例积分微分(PID)的反应釜温度预测控制策略。由于DMC很难选取较优的参数,利用Tent映射的CPSO算法提高动态矩阵参数寻优的速度。通过试验,以及与常规PID、DMC-PID控制对比分析,基于Tent映射的CPSO-DMC-PID串级控制对温度控制系统有较好的控制精度和响应速度,可大幅缩小超调量。该控制策略对反应釜温度预测控制研究具有一定的参考意义。

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%。

基于混合粒子群优化的交直流混联配电网扩展规划算法

在交直流混联配电网建设过程中,主要采用传统的粒子群算法求解配电网扩展规划方案,容易陷入局部最优,使得最终生成方案的规划成本较高。因此,提出基于混合粒子群优化的交直流混联配电网扩展规划算法。针对配电公司和分布式电源运营商两个配电网运营主体,设计配电公司为主、运营商为辅的博弈关系图,并构建以系统经济性最优、DG利用率最大为目标的双层配电网扩展规划模型。考虑交直流混联配电网运营要求,设置设备投资约束、网络连通性约束和元件运行特性约束条件。结合粒子群算法和模拟退火算法组成混合粒子群优化算法,应用对双层规划模型进行迭代求解,输出最优交直流混联配电网扩展规划方案。实验结果表明:所提算法应用后得出的配电网扩展方案年规划成本仅为135.07万元,满足了配电网扩展经济性要求。

面向柔性作业车间调度问题的混沌编码量子粒子群优化算法

为解决柔性作业车间调度问题,提出一种混沌编码量子粒子群优化算法。针对标准量子粒子群优化算法中粒子过早收敛于局部最优值的缺点,提出具有扰动行为的自适应收缩-扩张系数和关联粒子适应度值的计算方法,改善算法的全局搜索能力;通过引入混沌边界变异策略,减少粒子大量聚集在边界的概率,增加种群的多样性来提高搜索最优解的能力;针对量子粒子群优化算法的迭代特性,设计一种适用的混沌编码策略。将提出的改进量子粒子群优化算法应用于柔性作业车间调度问题,并通过多种基准算例与标准量子粒子群优化算法、粒子群优化算法和混合遗传算法进行对比,验证所提算法的性能。实验结果表明:混沌编码量子粒子群优化算法具有更好的稳定性和更强的寻优能力。

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。

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。

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。

基于混沌粒子群优化算法的电力大规模应急物资管控领域本体模型研究

针对评价指标关系丰富性和可解释性低,不能满足管控领域本体建模需求的问题,提出基于混沌粒子群优化算法的电力大规模应急物资管控领域本体模型。采用混沌粒子群优化算法,设计映射实体对集合。通过评价适应度和稀疏度,更新粒子位置并判断是否停止迭代。计算得到最优映射结果,并使用全局DEA评估模型是否符合要求。实验结果表明,综合考虑关系丰富性和可解释性指标,研究模型在整体上表现相对较好。

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。

基于正交试验的粒子群优化算法对火焰原子吸收光谱法分析金元素参数的优化

国内新一轮战略找矿行动全面启动,金矿产资源以其独特的稀有性和战略性具有特殊意义,其分析检测技术直接影响金元素的准确测试。以矿石中金元素为研究对象,采用正交试验设计方案对实验要素中的王水浓度、振荡时间和硫脲浓度进行方法测试,测定结果相对误差为量化指标;按照层次分析法(AHP)中确定要素指标、建立矩阵、一致性判断步骤计算要素权重为(0.252,0.159,0.589),通过客观赋权(CRITIC)法计算正交试验数据的对比强度和冲突性,计算要素权重为(0.452,0.172,0.377),提出基于AHP-CRITIC混合加权算法对要素权重综合分析,其结果为(0.314,0.075,0.611);利用粒子群算法构建粒子多维空间,通过粒子的速度和方向属性迭代位置设计算法流程图,在迭代过程中结合混合加权算法结果通过线性递减的方式校正惯性权重,优化粒子在迭代初期和末期的学习因子,结合正交试验结果利用粒子群算法建立目标适应度函数,改进算法流程,应用MATLAB软件仿真模拟粒子群迭代过程,从全局各位置和方向逐渐向最优组合收敛,得到优化后的粒子群算法寻找原子吸收光谱法分析金元素的最佳条件参数为王水浓度10.62%、振荡时间32.8 min、硫脲浓度9.5 g·L^(-1)。粒子群优化算法验证结果表明,在分析条件最优化参数下对金标准分析物质GAu-15a、GAu-16b、GAu-17b、GAu-18b、GAu-19b、GAu-22a进行11次平行性试验测试,计算其平均值、相对误差和相对标准偏差指标,均满足《地质矿产实验室测试质量管理规范》,表明基于正交试验的粒子群优化算法对于原子吸收光谱法分析金元素参数的优化问题科学可行,验证了该优化算法的正确性和稳定性,对国内新一轮战略找矿事业提供新的研究思路。该方法提出混合加权算法结合进化计算技术对多目标参数寻求最优解,有望拓展于分析实验室其他领域的测试环境,更展望应用于寻求参数优化方向的科学研究中。

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。