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。

基于线性规划和遗传-粒子群算法的烧结配料多目标综合优化方法

针对钢铁企业二次配料工艺,本文采用将硫含量折算为可比成本,兼顾节能减排目标和配料成本,建立了二次配料多目标优化模型;提出了一种基于线性规划和遗传–粒子群算法(GA–PSO)的钢铁烧结配料优化方法.首先采用线性规划算法进行求解,若线性规划方法无法求得最优解,则采用GA–PSO算法进行搜索.该方法应用于某钢铁企业360m2生产线的"配料优化与决策支持系统"中,实际运行结果表明,该算法在保证烧结矿质量的前提下,能够有效地减少二氧化硫排放,降低配料成本.

基于二层规划的玛纳斯河灌区山区-平原水库群联合调度

在水资源总量约束情况下,为缓解玛纳斯河灌区水资源供需矛盾,充分发挥流域内水库群的节水潜力,利用二层规划模型对山区-平原水库群进行联合优化调度.上层优化目标为水库群联调过程中的蒸发渗漏损失最小,模型对平原水库的引水规则和山区水库的调水规则进行优化,增加山区水库的蓄水机会;下层优化目标为灌区缺水指数最小,通过对各水库供水规则的优化,提高各子灌区的供水保证率.结果显示:山区-平原水库群联合调度减少了流域水库群的水量损失.采用优化引调水规则后,水库群多年平均蒸发渗漏损失水量可减少0.22×108m3,与现状水库群运行调度相比减少12.09%;山区-平原水库群联合调度提高了灌区供水保证率.优化供水规则的实行,在现状年和规划年水资源总量控制模拟中,各子灌区灌溉保证率分别提高了6.83%,7.37%,13.00%和17.02%,13.49%,12.97%.利用山区水库和平原水库的蒸发渗漏差异进行水库群联合调度可以达到发挥研究区域水库群节水效益的目的,基于二层规划的玛纳斯河灌区山区-平原水库群联合调度对发挥该研究区域水库群节水效益和提高水资源利用效率具有正向作用.

基于K-近邻算法改进粒子群-反向传播算法的织物质量预测技术

为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特征将疵点划分为6类;其次选取14种影响织物质量的因子作为模型输入量;然后详细介绍依据KNN与PSO原理进行织物质量预测流程;最后以浙江兰溪某纺织厂近3个月16186条织物生产数据为例,建立织物质量预测模型。结果显示:该技术对织物质量预测的准确率达到98.054%,且训练时长仅需4.8 s,在保证织物质量预测准确性的同时,极大缩短了检测时间,提高了织造车间生产效率。

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。

跨区域多能源协调分配的市场价格机制设计(一)粒子群-线性规划的资源双层优化配置模型

大范围跨区域电力市场交易价格的特点与省内市场有着较大差异,本文以大范围内多种能源跨区域最优分配为基础,提出了一种跨区域多能源协调分配的市场价格机制设计,重点讨论了多种能源协调优化分配模型。首先,将所有电力能源及发电资源合并统一,提出了包含区域间多种能源协调优化分配的双层优化模型。其次,建立了电能与其他发电资源的双层优化配比模型,并提出了节点配比协调的粒子群算法进行多能源优化配置方法。针对电能之外的其他发电资源在交通运输网络的优化配置,采用粒子群与线性规划相结合的内外层网络优化计算。最后,通过算例验证了本文所提模型的可行性和有效性。

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。

基于模糊粒子群算法的配网指令调度联合优化方法

配网指令调度的联合优化可以保证配电网的安全稳定运行。为了提高配网指令调度的联合优化能力,提出基于模糊粒子群算法的配网指令调度联合优化方法。根据配电网的物理架构组成,给出配电网与通信网的连接结构,通过分析配电网的负荷特征和储能特征,挖掘出配电网的运行特征。依据分布式电源在微电网系统中的出力,计算燃料消耗费用、发电设备的维修折旧费用、停电赔偿费用和电能交易费用,以发电费用最低为目标,建立配网指令调度的目标函数。通过粒子群算法的模糊处理,利用模糊粒子群算法设计配网指令调度的联合优化算法,实现配网指令调度的联合优化。算例结果表明,所提方法可以降低配电网的损耗,并保证系统负荷的稳定性。

基于改进磷虾群算法的风-光-水-火联合系统优化调度

为了提高可再生能源的利用率,减少弃风弃光量,提出了一种基于改进磷虾群算法的风-光-水-火联合系统优化调度方法。以综合成本最小为目标函数,综合考虑各种约束条件,建立了风-光-水-火联合系统优化调度模型。利用Logistic混沌映射、余弦控制因子和柯西变异等3种策略对磷虾群算法进行改进,提高了其全局搜索性能。采用改进磷虾群算法对风-光-水-火联合系统优化调度模型进行求解。通过算例证明,改进磷虾群算法的迭代次数、收敛时间和求解精度均优于磷虾群算法和PSO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。

一个解非线性0-1整数规划问题基于罚函数的混合粒子群优化算法(英文)

利用罚函数思想把非线性0-1整数规划问题转化为无约束最优化问题,然后把粒子群优化和罚函数方法结合构造出一个基于罚函数的混合粒子群优化算法,数值结果表明所提出的算法是有效的.

粒子群优化算法在求解线性规划方程中的效率研究

提出了使用粒子群优化算法求解线性规划方程的方法,并对粒子群优化算法设置不同的参数求解线性规划方程,研究粒子群优化算法在求解线性规划方程时所表现出的效率,实验表明,粒子群优化算法在求解线性规划方程时当设置参数(?)_1=2.8,(?)_2=1.3,粒子人口数选择40时该算法表现出较高的效率。

基于多目标粒子群优化算法的某轻型商用车操纵稳定性优化研究

针对某轻型商用车稳态回转时侧倾度偏大的问题对其悬架进行优化改进。基于ADAMS/car搭建整车多体动力学模型,通过前悬架反向平行轮跳试验、后悬架理论计算验证了悬架仿真模型的准确性。进行整车稳态回转工况和转向盘中间位置转向工况仿真分析,结果表明,车身侧倾度偏高。为实现操纵稳定性优化分析的流程自动化,提出了基于modeFRONTIER的联合仿真方法。以悬架设计参数为优化变量,以汽车的侧倾度与横摆角速度响应滞后时间为优化目标,采用拉丁超立方试验设计方法拟合得到混合代理模型,并结合多目标粒子群优化算法对悬架系统进行多目标优化,获得了悬架系统优化方案。优化结果显示,在不影响平顺性的前提下,汽车车身侧倾度降低了13.93%,横摆角速度响应滞后时间降低了2.75%,整车操纵稳定性得到了提升。

基于预测变异多目标粒子群算法的风-光-抽水蓄能系统日前调度

文章针对风-光-抽水蓄能联合发电系统,采取并网运行、自发自用、余电上网的模式,以经济效益最大化和电网交互功率波动最小作为目标函数,考虑各子系统运行约束和能量平衡约束,对其日前调度进行了研究。针对传统多目标粒子群算法多样性较差、易早熟且后期收敛速度慢的问题,提出一种基于预测变异的多目标粒子群算法(P-MOPSO),引入预测变异策略提高种群的多样性和全局搜索能力,采用基于拥挤距离均方根和分散度检测的方法提高收敛速度,使算法能够快速得到接近真实的Pareto前沿。仿真结果表明,将该算法用于求解风-光-抽水蓄能联合发电系统的优化调度问题,在多样性、稳定性和求解速度上均具有明显优势。

采用PSO-LSTM联合算法的MEMS陀螺仪温度误差补偿方法

MEMS陀螺仪是一种用来测量角速度的惯性器件。是一种具有成本低、体积小、性能好、可靠性好等优点的微机械陀螺仪,可广泛应用于微惯性导航系统、军事、汽车、消费电子等领域。然而,由于MEMS陀螺仪的材质特性,其输出数据受温度影响较大,这一问题限制了其在工业生产领域的进一步应用。通过对MEMS陀螺仪温度误差补偿模型中所用算法的对比分析,结合用于优化人工神经网络的PSO粒子群优化算法提出了一种采用PSO-LSTM联合人工神经网络算法的MEMS陀螺仪温度误差补偿方法,并通过多种数据检测函数进行了仿真对比实验,基于RMSE和MAE两项参数验证了优化后算法的有效性,以期为MEMS陀螺仪工作过程中的温度误差补偿模块设计提供新思路。

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.

采用多目标粒子群-遗传算法的井筒钻孔机械臂臂长设计

为了解决井筒工程人工钻爆法施工突出问题,采用4自由度机械臂替代人工完成井底炮孔钻掘.首先,在无初始臂长参数下,通过算法获得一组结构参数小,在有限封闭作业空间内末端执行器可达位置范围大的臂长参数.然后,借助MDH(modified Denavit-Hartenberg)坐标运动学参数化正向建模,以末端位置包络线为约束逆向筛选,以臂长参数、可达度为目标,采用多目标粒子群-遗传算法(MOPSO-GA)进行参数寻优,得到若干组Pareto最优解集,并根据适应度选择最优参数结果.最后,对最优参数蒙特卡洛法和运动学进行仿真验证.结果表明:末端点云布于井底,包覆井筒钻孔工作区域,各臂运动学参数相对平稳,能够完成目标任务.

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。

基于改进粒子群算法的油茶花粉采摘机械臂轨迹规划

针对人工收集油茶花粉存在劳动强度大、效率低等问题,基于油茶花的生长特性,设计了一种油茶花粉采摘机器人。以油茶花粉采摘机械臂为研究对象,采用D-H方法对其进行建模和正、逆运动学分析;在Matlab软件环境下,采用蒙特卡罗方法求解末端手爪的工作空间,得到机械臂末端工作空间的点云图像。仿真数据表明,所设计的机械臂能够很好地满足油茶花粉采摘要求。由于传统机器人轨迹规划存在效率低、运行不稳定等问题,提出了一种改进粒子群(IPSO)算法对油茶花粉采摘机械臂的轨迹进行优化。该方法以时间为适应度函数,有效地将5-5-5多项式插值函数与IPSO算法相结合。通过对比传统遗传算法(SGA)与传统粒子群算法(SPSO),表明IPSO算法能更好地适用于油茶花粉采摘机械臂的时间最优轨迹规划。