基于自适应变异粒子群算法的装配式建筑施工安全投入优化

针对装配式建筑施工安全投入问题,以实际工程项目为例,对装配式建筑施工风险因素进行了二级分解;基于数学规划理论建立了非线性规划模型,并引入3种函数关系进行拟合;采用自适应变异粒子群算法在Matlab中进行求解,得到了相对较优方案。结果表明:在安全风险主要因素中,物的风险因素对安全投入最为敏感;在二级风险因素中,预制构件吊装器具的选择最为敏感,该结论可为日后施工安全投入的方向提供参考依据。

基于改进粒子群算法的自适应构网型变流器控制策略

构网型控制是一种改善新能源高渗透率下电力系统稳定性问题的技术手段。针对传统构网型变流器均采用固定参数控制而未能发挥出最佳调频效果这一问题,基于构网型变流器控制参数可调的特点,提出一种自适应控制策略,以优化构网型变流器的输出并改善电力系统的动态特性。首先,通过仿真实验得到典型构网型变流器虚拟惯量和阻尼系数在大功率事件下对系统动态特性的影响;其次,研究典型构网型变流器的频率曲线与功角曲线,提出包含频率偏差和频率变化率的自适应构网型变流器控制策略;然后,通过改进粒子群算法对自适应控制策略涉及参数进行整定;最后,基于MATLAB/Simulink搭建的微电网模型,验证所提控制策略的稳定性与鲁棒性。仿真结果表明,所提控制策略可以自适应改变控制参数,使构网型变流器的输出能够满足系统各个阶段的不同需求,优化电力系统的动态特性。

自适应变异粒子群算法的综合能源微电网系统调度

本文探讨了关于综合能源微电网系统调度的理论和实践问题,创建了一个模拟包括诸如天然气内燃机、燃气轮机、燃气锅炉、电制冷机及太阳能与风能等多种可再生资源的综合能源微电网体系,同时设定了相关的限制条件。本文的优化目标是减小微电网运营成本的同时减少温室气体排放。为了达到这个目的,本文采用了自我调整的变异粒子群算法作为优化工具,同时也考虑到基于时段电费的价格需求响应机制,这种机制能够根据价格的变化指导用户的行为,从而实现在微电网整体运营成本上的下降。最后,本文将使用具体案例对提出来的优化调度方案进行模拟实验,证明其有效地降低了微电网的开销,并让用户产生了平滑用电的效果。

自适应免疫粒子群算法在光伏MPPT中的应用

光伏阵列在局部遮阴条件下,其P-U特性曲线呈多峰特性,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法容易陷入局部最优,而无法追踪到最大功率点。粒子群(PSO)算法适用于复杂多极值的寻优问题,因而在多峰值MPPT中得到广泛应用。针对粒子群算法寻优过程中易早熟收敛至局部最优、迭代后期收敛速度慢以及精度低等问题,提出了一种自适应免疫粒子群算法。该算法对惯性权重和学习因子进行自适应调整,并且与免疫算法相结合。仿真结果表明:该算法在静态局部遮阴以及动态局部遮阴条件下,均能追踪到最大功率点,并且收敛速度更快,精度更高,稳定性更好。

基于自适应变异粒子群的风光储微网调度

为克服传统粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)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(adaptive mutation particle swarm optimization,AMPSO)的微电网调度求解方法。AMPSO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,该算法与其他改进算法进行收敛性能对比,并对4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。算例仿真结果表明,AMPSO能够对粒子全局最优搜索优化,在解决微网经济性运行问题上效果优于其他算法,可合理调配各微电源出力时段,具有良好的灵活性和可行性。

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阻尼惯量自适应控制策略

针对传统虚拟同步发电机控制策略存在暂态调节时间长及稳定性差等问题,提出一种基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略。首先,通过分析系统受扰动后功角特性,提出阻尼惯量自适应控制策略;然后,利用改进粒子群算法选择控制策略初始值,给出关键参数的选取原则及具体范围;最后,通过与现有控制策略进行对比,分析不同惯量及阻尼下对系统影响并验证控制策略的优越性。结果表明,该策略可有效提高系统稳定性及动态响应性能。

自适应策略优化的粒子群优化算法在神经网络架构搜索中的应用

针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与局部信息的协同作用和智能切换学习策略。具体地,ARCLPSO利用全局和局部信息的协同作用令粒子向更优的方向移动,通过智能的切换粒子学习策略平衡粒子的搜索性能和收敛速度,提高搜索速度和搜索质量。在NAS-Bench-101数据集上的实验结果表明,ARCLPSO的收敛时间相较于传统进化算法(REA)和随机搜索(RS),分别减少了40.9%和55.2%。

基于巴特沃斯幅频特性的自适应粒子群算法

针对传统粒子群算法存在求解精度低和易陷入局部最优等问题,提出一种基于巴特沃斯幅频特性的自适应粒子群算法(Butterworth amplitude-frequency characteristics based adaptive particle swarm optimization algorithm,BAC-PSO).一方面,借助巴特沃斯幅频特性设计一种惯性权重非线性递减策略,均衡算法中粒子的局部与全局搜索能力;另一方面,通过S型函数的粒子群优化策略和Sigmoid函数改进位置更新方法,进一步提升算法的求解精度.以5个经典的测试函数为基准,将BAC-PSO算法与5种经典粒子群算法的性能进行对比,并将其应用到求解压力容器模型的设计问题中.实验结果表明,相较于其他经典粒子群算法,BAC-PSO算法的求解精度更高,收敛速度更快,稳定性更好.

基于粒子群算法的瞬变电磁检测小车结构优化

利用瞬变电磁法进行管道移动检测的过程中,经常由于检测设备抖动造成检测信号的误差或检测失败。为此,设计了一款可搭载瞬变电磁检测设备的自动检测小车。基于检测小车和埋地管道检测的工作要求,进行可变线圈搭载平台和减震机构设计,并利用解析法对弹簧阻尼器的刚度系数和阻尼系数进行优化。基于ANSYS Workbench软件对上摆臂和车轮连接件进行拓扑优化。基于减震机构的关键零件下摆臂对整体性能的影响,利用CCD中心组合试验法,进行仿真试验设计取得数据,并利用响应面法得出最大应力和质量与下摆臂设计参数的映射关系。采用粒子群算法对映射关系进行优化设计,获得最大应力和质量最小时的下摆臂参数。优化结果表明:采用Adams对优化后的检测小车进行运动学仿真,小车平台质心在竖直方向上位移和速度的峰值分别降低约55.7%和26.5%,均值分别降低约67.9%和24.2%,波动的次数也明显减少,检测小车性能显著增强。所得结论可为检测小车设计提供理论参考,对管道缺陷检测领域具有一定的工程意义。

层状地基土水平抗力比例系数反演的杂交粒子群算法

土的水平抗力比例系数是基坑支护结构变形计算的重要参数,针对层状地基土中水平抗力比例系数反演的多目标优化问题,结合支护结构水平位移实测值和杆系有限元法,提出基于粒子群算法(PSO)的层状地基土水平抗力比例系数反分析法。给出水平抗力比例系数和目标函数精度双控的反演计算收敛条件和水平抗力比例系数最优解稳定条件。在利用基坑工程数值模型验证反演参数准确性基础上,运用工程实例进一步验证杂交粒子群算法(breedPSO)在水平抗力比例系数反演计算中的适用性。对比分析优化方法的计算效率和反演参数的收敛特性。结果表明:杂交粒子群算法具有更高的计算效率和计算精度,为合理反演水平抗力比例系数提供了有效途径。

基于自适应粒子群算法的船舶机舱双层布局优化研究

为提高船舶机舱的智能设计水平,提出一种针对于船舶机舱设备布局的智能优化方法。以某船机舱为例,通过分析船舶机舱设备对于机舱内部温度的耐受性、通风需求、以及设备自重对于船舶重心位置的影响,建立船舶机舱设备的分层评分机制,实现设备在机舱内部的分层布置。从设备系统群关系、流通成本、倾斜力矩、吊装需求等6个角度出发对机舱双层布局进行分析并建立数学模型,运用罚函数法处理约束条件,运用自适应粒子群算法求解该数学模型,得出布局方案并进行合理性分析。使用该方法优化之后,同一系统或邻接性较强的设备紧密布置,非邻接性设备分散布置,设备之间的流通成本降低约12%,吊装距离减少约100%,倾斜力矩之和降低约130%。结果分析表明,该方法能有效地解决船舶机舱的布局优化问题,可为解决类似的布局优化问题提供参考。

基于量子粒子群算法的瞬变电磁反演研究

瞬变电磁法已逐渐成为煤矿探查导水通道等地质构造的主要地球物理勘探方法。地球物理反演是勘探数据解释的一个重要环节,但反演具有多解性等特点。研究将量子粒子群优化算法应用到瞬变电磁反演中,以提高瞬变电磁反演的速度和精度。构建了H、K典型地电模型并采用量子粒子群算法实现了瞬变电磁一维反演,研究表明:量子粒子群反演算法应用于理论模型反演精度较高,反演结果的正演响应与理论模型的正演响应拟合程度较高。最后,结合鄂尔多斯盆地某矿实际地质情况建立地电模型,对比常规粒子群算法和量子粒子群算法的瞬变电磁反演效果,验证了量子粒子群算法的瞬变电磁反演结果具有更高的准确性。

基于自适应粒子群算法优化PID的风电机组齿轮箱温度控制系统

为保障风电机组齿轮箱温度稳定,设计基于自适应粒子群算法优化PID的风电机组齿轮箱温度控制系统。该系统使用温度变送器获取当前风电机组齿轮箱实时温度数据,通过模拟量输入输出模块将实时温度数据输入到变论域模糊PID控制器内,进行模糊化处理,划分温度控制量尺度变量模糊空间,建立控制变论域,依据PID模糊规则得到PID控制器输出的风电机组齿轮箱温度控制量。实验结果表明,该系统运行稳定性良好,可快速控制风电机组齿轮箱温度达到指定数值,同时超调量较小,系统性能较为优秀。

基于S型映射的自适应粒子群优化算法

针对粒子群算法搜索精度不高,易陷入局部最优解的不足,提出了一种基于S型映射的自适应粒子群优化算法.首先,通过群体适应度方差策略,设定种群收敛阈值;然后,根据阈值采用S型映射自适应变异搜索策略,以提高全局探索能力;最后,根据适应值排序,采用S型映射自适应步长梯度搜索策略,以提高局部搜索能力.通过四个测试函数实验表明,该算法在收敛速度、收敛精度方面均有较大提升.

基于改进粒子群算法的燃煤电厂经济调度自适应优化方法

经济调度优化关乎电厂的经济效益,为此,提出基于改进粒子群算法的燃煤电厂经济调度自适应优化方法,旨在最大化电厂经济效益、最小化发电成本,并设定相关约束条件,通过自适应调整粒子群算法参数,改进算法迭代求解模型,获得最优经济调度策略。实际应用显示,该方法有效提升了电厂经济收益,减少了污染物排放,具有良好的优化效果。

基于贪心粒子群算法的10kV 配电网负荷自适应调度方法

为满足10kV配电网负荷调度需求和优化目标,提高配电网的适应性与稳定性,基于贪心粒子群算法,本文提出了一种全新的10kV配电网负荷自适应调度方法。首先,对配电网负荷数据进行修正与离差归一化处理;其次,计算负荷偏度系数与负荷变异系数,提取负荷分布特征与波动特征;在此基础上,利用贪心粒子群算法,确定负荷当前粒子的位置和全局最优位置,自适应调度负荷。实验结果表明,提出的调度方法应用后,在适应度值上明显优于常规方法,能够更好地应对不同负荷变化情况,满足负荷需求和优化目标,自适应调度效果优势显著。

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%.