混沌量子粒子群优化算法

针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了混沌量子粒子群优化算法。采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种基于混沌搜索的新方法,提高了搜索效率。数值实验结果表明,混沌量子粒子群算法效率高、优化性能好,且具有很强的避免陷入局部最优的能力,其性能远远优于一般的粒子群算法和量子粒子群算法。

一种改进的混沌量子粒子群优化算法

通过将量子粒子群优化算法和佳点集法相结合,提出一种改进的混沌量子粒子群优化算法,用于解决复杂函数问题。将佳点集融合到量子粒子群算法中,以提高解空间的遍历性,对函数实现全局寻优。用混沌序列改变惯性权重w,调节粒子群优化算法的全局和局部寻优能力。采用线性递减速度比例收缩因子η提高搜索速度,避免早熟收敛。用量子Hadamard门对量子编码进行变异,增强种群的多样性,促使粒子跳出局部极值点。对典型复杂函数的仿真结果表明,该混合算法寻优效率高、收敛速度快,能有效避免早熟收敛。

权重自适应调整的混沌量子粒子群优化算法

针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数收敛速度慢、易陷入局优的问题,利用混沌算子的遍历性提出了基于惯性权重自适应调整的混沌量子粒子群优化算法。新算法首先引入聚焦距离变化率的概念,将惯性因子表示为关于聚焦距离变化率的函数,从而使算法具有动态自适应性;其次,在算法中嵌入有效判断早熟停滞的方法,一旦检索到早熟迹象,根据构造的变异概率对粒子进行变异使粒子跳出局部最优,从而减少无效迭代。对高维测试函数的实验表明:改进算法的性能优于经典的PSO算法,基于量子行为的PSO算法。

基于差分进化的混沌量子粒子群优化算法

针对量子粒子群优化算法容易出现早熟收敛到局部最优解等缺点,本文在量子粒子群算法的基础上,提出一种基于差分进化的混沌量子粒子群算法。该算法将Logistic映射的混沌序列引入粒子中,增强了粒子的多样性;其次,对早熟的粒子进行交叉选择操作,使得粒子可以跳出局部最优值。实验结果表明,该算法相比于量子粒子群算法有较快的收敛速度和较好的收敛性能。

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。

ACCQPSO:一种改进的量子粒子群优化算法及其应用

针对量子粒子群优化算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,文章提出一种自适应交叉算子的混沌量子粒子群优化算法,并将其应用于BP神经网络超参数寻优。首先,利用Logistics映射初始种群为混沌序列进行最优解搜索,增强初始种群的随机性与遍历性,提高算法寻优能力;然后,通过纵向交叉操作进行种群中个体的信息交换,并引入自适应交叉概率公式,增加种群多样性,提高算法的寻优精度;最后,在实验中,一方面,选取8个函数在高低两个维度进行验证,同时进行Wilcoxon秩和检验分析以及消融实验,验证该算法相较其他算法的有效性;另一方面,通过算法优化BP神经网络应用到网络安全态势预测任务中,实验结果表明该算法收敛速度相较于对比算法有大幅度提升。

基于量子行为粒子群算法的舱室噪声监测点优化布置

针对舱室噪声在线监测及声场预报问题,本文提出了一种基于量子行为粒子群算法的舱室内部声监测点优化布置方法。根据研究频段范围确定所需声腔模态阶数,计算全部备选监测点位置处各阶声腔模态的声场分布,采用模态置信矩阵作为目标函数,基于量子行为粒子群算法对监测点位置进行优化,获得优化布置方案。从声腔模态采样的正交性及内外声场响应的角度与其他测点布置方案进行了性能比较。研究表明:本文方法优化得到的测点布置方案采集声腔模态信息更全面,可有效提升舱室内声场的重建精度和基于舱室内声场监测的水下辐射噪声预报精度。

基于改进量子粒子群优化算法的机器人逆运动学求解

针对工业机器人在逆运动学求解过程中存在的位姿奇异、解不唯一、求解精度低等问题,提出了一种改进量子粒子群算法。首先,利用D-H参数法建立机器人运动学模型,以机械臂末端最小位姿误差为主要优化目标,加入运动前后关节角变化最小、行程平稳连续的约束条件,设计了目标函数;其次,通过采用Levy飞行策略改进粒子更新方式、非线性地动态调整收缩膨胀因子、采用变权重方法计算最优平均位置等方法设计了一种改进量子粒子群优化(IQPSO)算法;然后,模拟单点位姿和连续轨迹两种不同的求解情况进行三种算法(IQPSO、APSO、QPSO)的仿真对比实验,结果表明IQPSO算法具有收敛速度快、求解精度高等优点;最后,将IQPSO算法用于机械臂本体进行实物验证,实验结果表明IQPSO算法求解出的插值点所组成的轨迹连续且平滑,进一步证明了该算法应用于实际运动控制中的稳定性和可行性。

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。

采用改进量子粒子群优化算法的虚拟电厂参与二次调频两阶段优化

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为一种新型区域能源管理系统,可通过“源—荷—储”的协调优化调度,高效参与电网二次调频辅助服务。介绍虚拟电厂内部结构,建模分析新能源机组及可控负荷特性;搭建虚拟电厂参与二次调频两阶段调度模型,该模型能够兼顾二次调频净利润及调频效果;研究一种自适应权重的改进量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,QPSO)算法,通过引入自适应权重机制,在量子粒子更新过程中动态调整权重参数以提高算法的搜索能力和收敛速度;并将改进算法应用于两阶段优化过程中,使虚拟电厂获得更高的二次调频净利润及更好的调频效果;仿真结果表明,所提改进算法的收敛速度更快且全局寻优能力更强。

基于改进量子粒子群算法的叶片延长翼型厚度优化设计

针对如何平衡载荷与升阻比以优化翼型厚度的问题,采用一种改进量子粒子群算法(IQPSO)对翼型厚度进行计算优化,以国产某2 MW风机为例,通过对延长前后的叶尖速比、风能利用率、叶根载荷、升阻比、功率以及发电量等试验数据对比分析来验证所采用的方法。验证结果显示,叶片延长后,优化翼型厚度为15%。同时,在升阻比平均提高约3.156%的基础上,叶根增加载荷水平在Mx、My、Mz方向上最多分别提高了12.3%、12.7%、12.5%,且均在安全范围13%内,发电量相较于历史水平提升34.71%。从而表明通过采用IQPOS进行叶片翼型厚度优化后,在满足叶片承受载荷的前提下,能够显著提高升阻比,可实现风力发电机的性能提升,达到稳定提高发电量的目的。

基于改进量子粒子群算法的机器人关节空间运动轨迹规划优化

机器人轨迹规划是机器人运动控制实现的关键步骤,轨迹规划的效率与精度直接关系到机器人运动控制的实时性与准确性。将机器人运动轨迹映射到关节空间,并建立轨迹规划的数学模型,使其满足运动过程中的各项物理约束,并避免各关节间的耦合问题。针对量子粒子群算法进行改进,提高其收敛速度,避免陷入局部最优,提出改进量子粒子群算法,并将之应用于机器人轨迹规划的数学模型求解。并且对基于改进量子粒子群算法的机器人关节空间轨迹规划进行测试。测试结果表明,该方法可以代替传统的机器人轨迹规划算法,并且在精度和效率方面具有更高的优势。

基于量子粒子群算法的计算机通信网络路由选择优化方法

针对当前计算机通信网络路由选择不合理,造成网络中最大链路利用率和平均链路利用率无法控制在规定要求的理想范围内的问题,引入量子粒子群算法,开展计算机通信网络路由选择优化方法设计研究。明确路由选择目标,建立计算机通信网络路由选择函数。利用量子粒子群算法,实现对路由的优化选择。通过对优化前后对比得出,优化方法的应用可以使计算机通信网络最大链路利用率和平均链路利用率控制在理想范围内,提高计算机通信网络通信质量。

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。

基于量子粒子群算法优化LSTM的短期风电负荷预测模型

为了提高短期电力负荷预测的精度,研究了一种基于QPSO算法对LSTM神经网络进行优化的算法,并根据LSTM神经网络以及QPSO算法的基本原理,利用QPSO算法优化模型隐含层节点数、训练次数和学习率,建立QPSO-LSTM短期风电负荷预测模型[1]。解决了因网络结构及模型参数的不确定性产生的精度问题,并将该模型与传统的神经网络模型进行了对比。仿真结果表明,QPSO-LSTM模型较传统的LSTM模型预测精度更高。

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。

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。

基于协同进化粒子群优化算法的水资源配置模型及应用

面向新发展阶段的城市水资源配置具有多目标、多变量、约束条件复杂、求解结果非线性、求解过程困难等特征。针对线性规划、动态规划、非线性规划等传统优化算法在解决水资源配置问题中求解结果不合理、计算效率低,求解多目标问题收敛慢等问题,提出了基于协同进化粒子群优化(CPSO)算法的多目标水资源优化配置模型。以郑州市为例,构建了以实现社会、经济和生态效益的最大化为目标,供水量、需水量、供水能力和水库库容为约束的水资源配置模型。通过输入郑州市各计算单元和用水部门的用水需求量和可用水量,该模型计算并输出郑州市9个区在2019年、2035年的缺水率。结果表明:郑州市供水的区域分布比较均衡,缺水率在可接受范围内;该模型算法进化速度较快,进化的稳定性较优,优化结果在种群中可以很好地保留且对进化方向的主导性很强,可以有效地应用于解决水资源配置问题,并提升模型计算效率,为水资源管理部门提供技术支持。