基于自适应变异粒子群算法的风光储微网调度

为克服传统粒子群算法在求解时容易形成局部最优,求解精度低的不足,提出了一种基于自适应变异粒子群优化的微电网调度求解方法。惯性权重采用自适应正态分布递减,随着迭代次数的增加更新粒子位置的移动策略,并且在算法后期引入变异环节。为验证算法的有效性,文章与其他算法进行收敛性能对比,并对两种典型天气情况下的微网运行成本模型仿真求解,得到最优调度。算例结果表明,改进算法能够对粒子全局最优搜索优化,效果优于其他算法,可合理调配分布式电源出力时段,具有良好的可行性。

基于多策略融合改进粒子群算法的路径规划研究

针对传统粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在路径规划中易陷入局部最优使得规划路径较长以及搜索后期由于种群多样性降低容易陷入停滞等问题,提出一种多策略融合粒子群算法(multi-strategy fusion particle swarm optimization,MFPSO)并将其应用于路径规划中。首先,利用中垂线算法(midperpendicular algorithm)的粒子位置更新方法提升粒子的收敛速度;其次,在最优粒子附近采用生成爆炸粒子的策略使算法跳出局部最优;然后,引入线性动态惯性权重调整方法,增加算法的搜索能力;最后,在路径规划应用中采用全局最优解局部搜索策略,在算法后期得出的最优路径再进行局部搜索得出更优的路径,增加机器人路径规划能力。仿真结果表明,多策略融合粒子群算法在路径规划中具有更高的路径搜索能力。

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。

基于神经网络和粒子群算法的硅钢工艺参数优化

结合BP神经网络与粒子群算法,提出了一种降低硅钢铁损的工艺参数优化策略。首先,采用BP神经网络建立了对硅钢铁损的预测模型,模型具有很高的拟合精度和预测精度。然后在工艺参数的优化方面,以BP神经网络预测模型作为适应度函数,选取连续退火RTF炉段的各段炉温作为优化变量,采用粒子群算法优化这些工艺参数。结果显示,基于BP神经网络,采用粒子群算法对部分工艺参数进行优化后,硅钢铁损明显降低,具有一定的指导意义。

基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法

目的为了解决粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易早熟收敛、后期收敛速度慢、精度低等问题,方法提出一种基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法(multi-group cooperation particle swarm optimization algorithm,MGCPSO)。首先,采用基于幂函数约束的logistic映射得到分布均匀的初始种群,加快寻优速度并提高找到最优解的概率;其次,在算法执行阶段动态划分多种群,并利用精英知识引导劣势粒子飞行,实现粒子间的信息共享和协同进化,降低粒子在解空间探索的盲目性;最后,综合融入精英知识的反向学习和极值扰动策略对粒子施加变异,帮助粒子扩大搜索区域并加强对最优邻域的精细探索。结果为验证MGCPSO的性能,在30维和100维的基准测试函数上进行了仿真实验研究,结果表明,相比于其他几种改进算法,提出的算法在收敛速度和收敛精度上均有良好表现。结论多种群协作粒子群优化可以有效避免算法早熟收敛和陷入局部最优,同时可以提高算法的全局搜索能力和局部开发能力。

基于粒子群算法的电机控制策略研究

针对电机速度控制存在的响应慢、精度差等问题,采用PSO优化PID控制器参数实现对无刷直流电机的速度控制。构建了直流电机的数学模型与控制模型,在此基础上提出了PSO优化PID参数的流程。在MATLAB/Simulink平台下搭建无刷直流电机控制系统仿真模型,对比传统PID控制、GA优化PID参数控制、PSO优化PID参数控制3种电机控制策略在电机空载工况、转速发生阶跃变化工况、电机负载发生阶跃工况下的仿真结果。结果表明,PSO优化PID参数控制相对于其它两种控制策略,其转速响应速度快、抗负载干扰能力强。

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。

退火粒子群算法优化外加电流阴极保护方案

为了解决目前提出的各种外加电流阴极保护设计方法在同时优化电流和阳极位置时,由于被保护构件几何形状复杂往往陷入局部最优而导致效果欠佳的问题,本文提出了一种改进的模拟退火粒子群算法。传统方法在退火环节中,将每个粒子迭代后都要通过Metropolis规则对全局最优粒子进行替换,本文改进为待所有粒子迭代完毕后,从中选中最优粒子,通过Metropolis规则对全局最优粒子进行替换,这在一定程度的上保护了最优解;将外加电流、电极空间位置合成为一个粒子,运用上述算法进行迭代求解最优方案:阳极的最优位置为[0.3389,3.1551,0.47706,1.1943]、输入电流为[0.09639 A,0.099079 A]。据此计算了船体表面电位分布。结果表明:船体表面电位分布均匀,标准偏差最大为0.0028,最小为0.0014,达到了保护的目的。

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%.

光滑粒子法中的摩擦接触算法及其在含界面土体变形问题中的应用

光滑粒子流体动力学(smoothed particle hydrodynamics,简称SPH)方法作为拉格朗日型的无网格粒子类方法,在固体极大变形问题的数值求解分析中具有显著优势。针对包含界面接触的固体大变形问题的SPH模拟,基于一种能改善边界精度的光滑粒子插值格式——有限粒子法(finiteparticlemethod,简称FPM),提出了一种新的点对体积的离散(point-to-volume discretization,简称PTVD)界面接触算法。该算法实际是将界面接触力等价转换为接触点附近两组粒子间的外部相互作用力。具体是根据接触界面特点将接触面两侧物体离散后的粒子划分为主体粒子和从属粒子,对于每个接触点附近的从属粒子,根据其影响域所包含的主体粒子情况确定该粒子与接触面的相对关系计算法向接触力,根据其影响域内两类粒子的相对切向速度和界面摩擦系数计算切向接触力。PTVD接触算法可避免界面粒子识别及精确模拟等相关的复杂接触力计算,充分体现了光滑粒子法的非局部特点。在利用经典界面接触和摩擦算例进行验证的基础上,将PTVD算法应用于颗粒土拟静力坍塌和弹体侵彻软土等涉及接触界面的大变形土力学问题SPH数值分析,结果表明PTVD算法在摩擦接触问题的SPH数值分析中具有有效性和广泛适用性。

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。

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。

粒子群算法在多种数据联合反演断层三维滑动速率的应用研究

建立多种大地测量数据联合反演的数学模型。利用青藏高原东北缘地区的GPS、水准、重力三种观测数据,结合附有LDW策略的惯性权重的粒子群算法,反演龙首山断裂的三维滑动速率。结果表明:龙首山断裂主要以右旋、逆冲为主,兼具挤压趋势,且具有空间分布不均匀性的特征。相比单一数据的反演结果,多种数据联合反演更具稳定性和规律性。

基于粒子群算法的分数阶PID主动磁轴承控制

针对主动磁轴承(AMB)四自由度间强耦合、非线性导致控制器控制效果不佳的问题,将分数阶PID(FOPID)控制器引入AMB控制系统,提出了基于粒子群(PSO)算法的FOPID控制器以提高控制器的响应速度并抑制转轴位移超调量,提高控制精度。采用时间乘以误差绝对值积分(ITAE)作为性能指标,在限制电流模块不同幅值条件下,将FOPID控制器与PID控制器进行比较。仿真结果显示,PSO算法可以简化FOPID控制器参数的调节过程;随着限制电流的提升,FOPID控制器的控制效果明显优于PID控制器,在5 A输入电流的限制下其性能指标高出PID控制器约1.05%;随限制电流幅值增加,在60 A输入电流的限制下性能指标可高出PID控制器约26.25%。

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。

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。

面向高维非线性最优化问题的粒子折跃算法

针对高维非线性最优化问题,在APSO和GA等智能算法的基础上,加入相邻对比、移动互斥思想,构建了一种新的智能算法——粒子折跃算法(Particle Warp,PW)。该算法通过对比每个粒子(解)在不同维度上的相近值构建虚拟粒子,计算适应度,为应对“早熟”现象,结合粒子跳跃的随机性、其他粒子对该粒子的排斥性,建立粒子折跃更新公式;针对CEC2017测试函数不同维度下最优化问题,利用PW与APSO、GA进行求解,分析了新算法的优越性,并将其应用于空间圆拟合中。研究表明,10种测试函数高维问题的求解中新算法体现了较强的优越性,在30维求解中优秀率达到90%;在空间圆拟合问题中,PW求取的适应度精确度比APSO提高了6.54%,比GA提高了6.93%,最优解更接近于设计值,最大偏差仅0.0864,满足实际需求,为工程实际中高维非线性最优化问题求解提供了一种新方法。