改进的自适应多目标粒子群算法

边界处理和全局最优引导者选择操作对多目标粒子群算法的性能有重要影响,在考虑不同操作方法特征的基础上,提出了改进的自适应多目标粒子群(multiobjective particle swarm optimization,MOPSO)算法.当算法陷入局部最优时,启用交叉变异操作;当算法收敛性停滞时,轮换修剪边界处理和指数分布边界处理操作;当算法多样性停滞时,轮换反比于拥挤距离和反比于控制粒子数目的全局最优引导者概率选择操作.标准测试函数以及柔性交流输电系统(flexible AC transmission system,FACTS)装置优化配置问题的仿真结果验证了所提算法的有效性.

基于种群分区的多策略自适应多目标粒子群算法

在多目标粒子群优化算法中,平衡算法收敛性和多样性是获得良好分布和高精度Pareto前沿的关键,多数已提出的方法仅依靠一种策略引导粒子搜索,在解决复杂问题时算法收敛性和多样性不足.为解决这一问题,提出一种基于种群分区的多策略自适应多目标粒子群优化算法.采用粒子收敛性贡献对算法环境进行检测,自适应调整粒子的探索和开发过程;为准确制定不同性能的粒子的搜索策略,提出一种多策略的全局最优粒子选取方法和多策略的变异方法,根据粒子的收敛性评价指标,将种群划分为3个区域,将粒子性能与算法寻优过程结合,提升种群中各个粒子的搜索效率;为解决因选取的个体最优粒子不能有效指导粒子飞行方向,使算法停滞,陷入局部最优的问题,提出一种带有记忆区间的个体最优粒子选取方法,提升个体最优粒子选取的可靠性并加快粒子收敛过程;采用包含双性能测度的融合指标维护外部存档,避免仅根据粒子密度对外部存档维护时,删除收敛性较好的粒子,导致种群产生退化,影响粒子开发能力.仿真实验结果表明,与其他几种多目标优化算法相比,该算法具有良好的收敛性和多样性.

采用概率选择的自适应多目标粒子群算法

针对多目标粒子群算法进行了收敛性和分布性分析,提出了一种应用概率分配的自适应调整惯性因子的粒子群优化算法。该算法通过粒子非劣排序的支配等级,设定个体的适应度数值,为增强最优解集的分散性,采用拥挤距离对适应度进行惩罚,进而根据概率选择比较获取相应的最优个体;同时算法根据粒子个体所处位置以及相应的迭代次数,对惯性因子进行了自适应调整,增强了算法的收敛性。最后通过测试函数对改进算法进行了效果验证,表明了算法的有效性。

基于动态自适应多目标粒子群算法的企业电网无功优化

针对大型工业企业电网无功补偿不合理、功率因数偏低、网损严重等问题,以有功网损、电压偏差、功率因数及静态电压稳定裕度为目标函数,在满足潮流方程、设备能力限制以及系统安全运行要求等约束条件下,建立了企业电网多目标无功优化模型,并提出了一种动态自适应多目标粒子群(DAMOPSO)算法进行求解.该算法通过动态变化参数增强全局搜索能力,采用动态拥挤距离保持Pareto解的多样性,同时引入自适应变异机制避免算法早熟收敛.IEEE-30节点系统和北方某大型钢铁企业电网的算例结果验证了该算法和模型的可行性和有效性.

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。

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。

基于改进粒子群算法的标签天线结构参数多目标优化设计

为了解决天线设计人员应用电磁仿真软件优化天线结构时存在的优化方向不明确和优化速度慢的问题,文中以干式水表的嵌入式射频识别标签天线设计为例,提出了基于改进粒子群算法的标签天线结构参数多目标寻优方法。首先,根据干式水表产品追溯需求,提出了中心频点尽可能接近理想中心频点、回波损耗尽可能低、带宽尽可能宽、面积尽可能小的四个目标函数。其次,为避免粒子群算法陷入局部最优,采用多维均匀拉丁超立方初始化、Logistic混沌映射非线性变化惯性权重、网格划分变化学习因子、高斯扰动策略等方法对算法进行改进,并应用于标签天线结构参数多目标优化中。最后,进行了实例验证。验证结果表明:利用改进后的粒子群算法得到的标签天线结构参数优化结果可更大程度满足优化目标需求,优化耗时仅为电磁仿真软件的40.1%。

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。

基于混沌多目标粒子群算法的综合能源调度

目的针对当前综合能源系统中资源协同优化效率不足、微网运行经济性和环保性差的问题,提出了一种计及风电储能及不稳定因素的微网优化调度方法。方法该方法在微网负荷侧需求响应对新能源消纳影响的基础上,以消纳新能源和削峰填谷为目的,提出了优化负荷曲线的方案;然后,考虑微网调度侧风电出力的不稳定性以及微网内部设备的耦合,进行优化调度以降低微网运行成本、减少环境惩罚费用并提高风电消纳平稳性;最后,采用混沌多目标粒子群算法对优化问题进行求解,并在风电不稳定度占比0%、5%、10%和15%时进行了算例仿真分析。结果当风电不稳定度为10%和加入风电储能,系统运行成本和环境治理费用最少,比方案1和无风电储能少6919.4元,风电平稳量也提高38 kWh。在电热冷网中,负荷侧加入需求响应后,系统得到稳定运行和能源合理利用,可以很好地满足负荷侧用能需求。从算法对比中,混沌多目标粒子群算法加入自适应权重和变异率后,具有较强的全局搜索能力和更好的准确性。结论该方法通过合理设置风电不稳定度能够有效降低运行成本和环境惩罚费用,提高风电稳定性,其次,负荷侧的需求响应可以一定程度地削峰填谷和消纳新能源。

基于多目标粒子群算法的隔膜压缩机膜腔曲线优化

膜腔曲线直接影响着隔膜压缩机排气量与膜片可靠性,原始膜腔曲线不能较好满足今后加氢站隔膜压缩机高压力、大流量工况需求。针对此问题,依据隔膜压缩机工作原理,采用多目标粒子群算法对膜腔曲线进行面积与弧长的双目标优化计算,得到了一种新曲线。同时,结合压缩机工程实际对膜腔曲线进行了改进,并对改进后的膜腔曲线与原始曲线进行容积计算与有限元应力对比。研究结果表明:在给定新曲线内参数m=0.95、n=2.5且膜腔半径与膜片厚度不变的情况下,新曲线膜腔下膜片气侧最大径向应力较原始曲线降低了13.89%,膜腔容积较原始曲线增加13.72%。

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。

基于响应面法和粒子群算法的电机轴多目标优化

为满足新能源汽车电机轴的轻量化设计需求,文中提出了一种基于响应面法和粒子群算法相结合的多目标优化方法。以电机轴的内径为设计变量,在满足强度约束的条件下,将电机轴质量、多危险截面处等效应力和1阶临界转速作为设计目标构建了多目标优化模型。建立Box-Behnken试验设计得到4因素3水平的有限元分析试验方案,采用最小二乘法拟合了各子目标的高精度响应面方程,并根据各子目标的重要程度引入影响因子,建立了统一的全局优化目标函数。最后,结合惯性权重线性递减的粒子群算法对全局目标函数进行了寻优。优化结果表明:电机轴的质量减小了4.8%,1阶临界转速提升了8%,且两处危险截面的等效应力分别减小了2.9%,2.5%。

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。

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Deform仿真和粒子群多目标算法的微结构刀具优化设计

合理的刀具微结构在铣削过程中能够有效降低铣削力与铣削温度,提高刀具服役寿命。为了得到理论最优的硬质合金刀具微结构参数,需解决铣削H13模具钢过程中存在的大铣削力与高铣削温度等问题。借助Deform软件构建理想状态下的硬质合金铣削模型,进行正交仿真实验研究微结构关键参数对铣削力与铣削温度的影响;以刀具微结构作为优化自变量,最小铣削力与最低铣削温度作为目标函数,构建基于粒子群算法下的多目标优化模型,通过铣削仿真实验进行验证。结果显示,经粒子群多目标算法优化后的刀具微结构参数为R1=300μm, R7=822μm, R22=607μm,理论计算与仿真的最大铣削力和最高铣削温度之间的误差分别为22.93%和5.64%;与原刀相比,最大铣削力与最高铣削温度分别优化了53.15%和4.91%。

基于多目标粒子群优化算法的动力电池仿生冷板结构优化设计

为了提高锂离子电池的冷却效果,提出一种高度对称的仿生网状流道冷板。首先,利用单因子分析法分析了冷板结构参数对其性能的影响,然后,以冷板的平均温度、温度标准差和冷却液压力损失为性能指标,采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对冷板的结构参数进行了优化,得到性能最优时的流道宽度、流道深度和冷板壁厚分别为9.0 mm、1.5 mm和1.4 mm,对应的平均温度、温度标准差和压力损失分别为33.20℃、1.33℃和65.63 Pa,相比于初始结构参数,优化后的平均温度和温度标准差分别下降1.92℃和0.02℃,但压力损失增大27.10 Pa。最后,在电池模组层面验证了优化结果。