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。

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。

基于混合遗传算法的堆垛机路径优化研究

针对自动化立体仓库中堆垛机运行路径杂乱的问题,研究了一种基于遗传算法和蚁群算法相结合的混合遗传算法。设计和构建了立体仓库的整体运行模型,并对仓库中的运行区域进行了划分,实现了区域的合理分配。通过新的混合遗传算法,实现了对堆垛机控制算法的优化。通过实验计算,证明了在利用混合遗传算法控制堆垛机存取货物时,堆垛机行走的路程要比使用遗传算法时更加优秀,混合遗传算法能够将路径优化7%左右,因此混合遗传算法满足优化条件。

基于遗传粒子群算法的水闸底板优化设计

为获得最佳的水闸底板设计方案,降低建造材料用量,对水闸底板尺寸进行优化设计。首先,以水闸底板总截面积为目标函数,底板抗滑稳定、底板基底应力为约束条,以底板尺寸为优化变量建立水闸底板尺寸优化数学模型;其次,提出了一种耦合粒子群优化算法和遗传算法的遗传粒子群算法,用于优化求解水闸底板尺寸优化数学模型。选取狮子山水闸为分析对象,计算结果表明:遗传粒子群算法对狮子山水闸底板尺寸的优化率为11.44%,其对于狮子山水闸底板尺寸的优化效率明显优于粒子群优化算法和遗传算法。

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。

基于混合简化粒子群算法的贝叶斯网络结构学习研究

为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后利用爬山策略建立初始粒子群,再利用改进的粒子群优化算法和遗传算法对初始种群迭代优化,在迭代过程中提出条件交叉和变异策略避免粒子的随机发散更新,并结合副粒子增缓策略更新未优化粒子,避免算法陷入局部最优。该算法与其他算法在4种标准网络下进行了仿真实验。实验结果表明,所提算法在ASIA、CAR、CHILD、ALARM网络中相比于MMHC、GS、BNC-PSO、PC-PSO算法BIC评分分别平均高5.775%、5.8%、0.475%、2.75%;汉明距离HD更低,正确率ACC更高。

基于遗传算法优化粒子群算法的支斗两级渠系优化配水研究

灌区支斗两级渠道是灌区渠系配水由续灌转为轮灌的关键衔接部分,对实现灌区渠系优化配水和提高渠系水利用系数方面具有重要作用。建立了灌区支渠和斗渠两级渠道优化配水0-1规划模型,在分析利用离散二进制粒子群算法(BPSO)和遗传算法(GA)的优缺点基础上,研究提出了混合二进制粒子群算法(GA-BPSO),应用MATLAB对BPSO算法和GA-BPSO算法进行编程计算,并通过应用案例进行检验分析。研究结果表明,GA-BPSO算法比BPSO算法效率更高,其中GA-BPSO算法在迭代大约12代左右时可得到案例的最优解,而BPSO算法则在21代左右得到最优解。GA-BPSO算法在支斗两级渠系优化配水中具有快速收敛性,该算法还有进一步优化提升的空间。

基于改进粒子群算法的卫星星座优化设计

面向区域覆盖的卫星星座设计是一个多约束的优化问题,提出一种基于改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的中轨(Medium Earth Orbit,MEO)卫星星座优化设计方法。以最大化卫星星座对中国区域的平均覆盖率为目标,基于3+4P星座构型进行卫星星座优化设计,并采用改进PSO算法对卫星的轨道参数进行优化。通过仿真软件和卫星仿真工具包(Satellite Tool Kit,STK)互联进行算法验证,并将改进PSO算法、标准PSO算法和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的优化结果进行对比。仿真结果表明,改进PSO算法优化后的卫星星座对中国区域的覆盖率均值为95.34%,分别比标准PSO算法和GA算法高0.68%和9.55%,同时具有更高的平均覆盖重数和总覆盖时长。因此,基于改进PSO算法的卫星星座优化设计方法可以实现较好的覆盖性能。

基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略

为提高无人机群在未知环境中的区域搜索效率,提出一种多无人机协同区域搜索策略。首先,根据区域搜索任务需求,建立包含区域覆盖率、区域不确定度、目标存在概率三种属性的区域信息地图;其次,以最大化搜索效率、同时最小化无人机搜索过程中的能耗为目标,建立无人机区域搜索滚动时域优化目标函数,指导无人机在线决策搜索路线;然后针对传统群智能优化算法易陷入局部最优的缺陷,设计差分进化粒子群混合算法在线求解该多目标优化问题,提高算法的寻优性能,从而提高无人机的搜索效率。最后,通过数值仿真实验,对所提算法进行验证,仿真结果表明,文中设计的基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略与传统的群智能优化算法相比具有更高的区域搜索效率。

基于自适应粒子群优化算法的串联复合涡轮储能优化策略

针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过Matlab/Simulink软件,建立了基于发动机串联复合涡轮发电的储能优化控制仿真模型,对比分析了不同控制方法在设定工况下的功率追踪性能以及混合储能系统的储能特性。仿真结果表明,相较于传统扰动观测法(P&O)控制方法,在所提的SAPSO-MPPT方法下,发电功率提高了190 W,响应时间缩短了0.15 s。同时,HESS能够有效追踪母线上的需求功率,电能回收效率高达95.3%。最后,基于Y24型改装发动机台架搭建了串联复合涡轮发电系统实验平台,对所提储能优化控制策略的节油潜力进行了实验验证。结果表明,SAPSO-MPPT+HESS储能优化策略能够有效提高排气能量回收效率,优化后系统总热效率比原发动机提高了提高0.53个百分点。

基于改进粒子群算法的混合储能独立调频的容量优化研究

新能源与可再生能源在“3060双碳”战略目标下深入构建清洁能源体系,针对储能以独立主体向电网提供调频辅助服务以应对间歇性和随机性功率波动的优化问题,提出飞轮和锂电池混合储能的容量配置策略。首先,以考虑调频里程的储能经济效益最大化建立数学模型;然后采用自适应噪声完备集合经验模态分解将调频指令分解为高频需求和低频需求;最后构建算例,在不同分频参数下嵌入混合储能的充放电功率控制和荷电状态约束,并运用反向搜索前期寻优和变异交叉策略后期寻优的改进粒子群算法求解。结果表明,该方法求解得到的配置方案有效提升了混合储能整体的经济性和安全性。

基于遗传粒子群算法的超混沌S盒设计

针对目前基于混沌系统所构造的S盒难以拥有良好密码学性能的问题,提出一种基于超混沌系统及遗传粒子群优化算法的S盒设计方案.在一维混沌映射基础上,引入正余弦函数以及指数因子,构造一个二维超混沌系统,从系统分叉图、相图、Lyapunov指数图进行性能分析,该混沌系统在参数范围内有着连续的超混沌区间,混沌行为复杂.通过改变混沌系统的初值、参数以及迭代次数可以动态生成S盒,随后结合粒子群优化算法和遗传算法提出一种针对S盒的遗传粒子群优化算法,将混沌系统生成的S盒作为初始种群,利用粒子群算法改进遗传算法中的交叉操作,同时结合爬山算法提出一种新的变异策略.为验证所生成S盒性能,对S盒的双射特性、非线性度、严格雪崩准则、差分均匀性及输出比特间独立性进行仿真测试,仿真结果表明:所提出的优化算法能够生成非线性度、差分均匀性、输出比特间独立性方面表现良好的S盒.