基于萤火虫与粒子群混合优化算法的移动储能调度

近年来,受规模化电动汽车无序充电、高比例新能源功率波动等因素影响,配电网存在负荷峰谷差较大、网损较高、配电网运行成本高的问题。提出基于萤火虫与粒子群混合优化算法的移动储能调度方法。分别建立电动汽车、移动储能车、氢燃料发电车的移动储能模型,建立负荷峰谷差、配电网网损和配电网运行成本多目标函数,为了降低排名异常的概率,引入Tent混沌映射、柯西变异算子、萤火虫算法中的模糊自适应惯性权值,求解多类型移动储能共同参与调度的最优方案。算例分析结果表明,所提方法能够有效减少负荷峰谷差、降低配电网网损和降低配电网运行成本。

基于粒子群萤火虫混合算法的计算机辅助配棉

为促进棉纺企业精细化管理水平和生产效益的提升,提出一种粒子群萤火虫混合算法的计算机辅助配棉方法。首先,构造混和棉成本最小和混和棉综合质量指标最优的多目标优化函数,建立库存、总重量、原棉种类及质量指标边界等多约束条件,按照线性加权方式将多目标模型转化为单目标模型。其次,对粒子群和萤火虫群进行分阶段初始化,设计一种学习因子动态调整和非线性递减惯性权重策略用以提高粒子群算法的综合寻优能力,并采用自适应移动步长更新萤火虫个体位置。最后,使用粒子群、萤火虫及粒子群萤火虫混合算法对配棉模型进行求解。试验结果表明:3种配棉算法均展现出良好的求解可行性,所得混和棉质量指标的综合绝对误差分别为0.0268、0.0240、0.0281,皆处于较低水平;并且粒子群萤火虫混合算法在成本节约方面更具优势,其配棉的总成本相比粒子群算法、萤火虫算法分别降低了1.20%、2.27%。

改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究

使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。

基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法

对波浪能发电集群的优化控制有助于波浪能的有效利用,为此文章提出了基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法。以直驱式发电装置为研究对象,探讨其构成发电集群短期尺度下稳定状态的数学模型,由简至繁依次考虑波浪动态压力、装置间辐射影响和遮挡效应,以便更准确地模拟一定密集度的波浪能发电装置部署下的实际效果。以集群功率最大化为优化目标,根据装置运动和海域能量约束,提出混合粒子群算法求解集群的最优参数,在传统算法基础上设定自适应惯性权重并加入交叉和变异操作,以应对复杂集群方程解空间的多峰性问题。算例结果验证了所述集群优化方法的有效性,求解质量良好;同时表明波浪能发电集群规模越大,装置之间的辐射影响越复杂,遮挡效应越明显。

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。

基于改进混合粒子群优化算法的多无人机协同围捕方法研究

针对多无人机协同围捕问题,在无人机运动学约束基础上,考虑各无人机应同时到达围捕位置,提出了多机协同围捕任务规划两层求解架构。在任务协调层通过改进混合粒子群优化方法,以各无人机同时到达指定围捕位置的最小时间为目标,优化调度给出多目标围捕方案;在航路规划层考虑无人机初始状态及运动学约束,通过Dubins曲线调整实现各无人机同时到达围捕位置。仿真结果表明了所提方法的有效性。

具有混合群智能行为的萤火虫群优化算法研究

萤火虫群优化算法是一种新型的群智能优化算法,基本的萤火虫群优化算法存在收敛精度低等问题。为了提高算法的性能,借鉴蜂群和鸟群的群体智能行为,改进萤火虫群优化算法的移动策略。运用均匀设计调整改进算法的参数取值。若干经典测试问题的实验仿真结果表明,引入混合智能行为大幅提升了算法的优化性能。

基于改进粒子群算法混合储能优化调度

大多数风电储能调度研究从经济运行成本或环境保护成本出发,调度方案缺少对储能投资企业收益和风电消纳的研究,考虑储能经济收益和风电功率消解对调度的影响,提出了一种基于改进粒子群算法的风电混合储能优化调度方法。首先建立一种蓄电池和超级电容混合储能的储能方案;其次基于分时售电、电价差异的影响因素,建立了以储能经济收益最大和风电功率消解最大的优化调度模型;最后提出了一种基于粒子群的改进优化算法,粒子群算法引入帕累托排序和拥挤度排序法,并进行了理论分析和仿真验证。结果表明,只考虑储能经济收益最大时收益明显增加,只考虑风电功率消解最大时消解明显增多,同时考虑储能经济收益最大和风电功率消解最大双目标时,对于两种目标,均有较好的优化结果。

基于萤火虫-粒子群混合算法的配棉优化研究

针对配棉问题,建立由原棉成本和质量控制成本组成的配棉目标函数,同时探讨了配棉约束条件,最终确立配棉数学模型。然后采用一种萤火虫-粒子群混合算法对配棉问题进行求解,仿真结果表明,该算法能高效解决自动配棉问题,并且优化效果较好。

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。

基于竞争式协同进化的混合变量粒子群优化算法

现实工业生产应用中存在大量的混合变量优化问题,这类问题的决策变量既包含连续变量,又包含离散变量。由于决策变量为混合类型,导致问题的决策空间变得不规则,采用已有的方法很难进行有效求解。引入协同进化策略,提出一种基于竞争式协同进化的混合变量粒子群优化算法(competitive coevolution based PSO,CCPSO)。设计基于容忍度的搜索方向调整机制来判断粒子的进化状态,从而自适应地调整粒子的搜索方向,避免陷入局部最优,平衡了种群的收敛性和多样性;引入基于竞争式协同进化的学习对象生成机制,在检测到粒子进化停滞时为每个粒子生成新的学习对象,从而推动粒子的进一步搜索,提高了种群的多样性;采用基于竞争学习的预测策略为粒子选择合适的学习对象,充分利用了新旧学习对象的学习潜力,保证了算法的收敛速度。实验结果表明:相比其他主流的混合变量优化算法,CCPSO可以获得更优的结果。

带时间窗的车辆路径问题的混合粒子群优化算法

针对带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problems with Time Windows,VRPTW),提出了一种混合粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)进行求解。所提出的算法设计了一种高效的编解码策略,以此搭建HPSO算法解空间到VRPTW解空间的桥梁。同时为了提高算法的寻优能力,设计了由单点插入策略以及双点交换策略组成的局部搜索策略。通过solomon-50标准数据集中的九个算例进行仿真实验,实验结果证明了所提出算法的寻优能力和稳定性均优于对比算法,最优解误差相较于对比算法最多降低了38.32%。

一种基于人工萤火虫群优化的改进粒子滤波算法

针对传统粒子滤波算法中存在的粒子多样性丧失问题,提出一种基于人工萤火虫群优化的改进粒子滤波算法。该算法利用人工萤火虫群算法优化粒子滤波的重采样过程,按照权值的蜕化程度对样本集进行分层,通过转移概率将权值蜕化子集——映射到高似然区域。根据优化阈值条件,将低权值粒子集分为抛弃组和优化组,通过选取优化组粒子和高权值粒子适当地线性组合产生新粒子集。仿真结果表明,当感知系数为零时,优化算法将蜕化为基本粒子滤波算法;在适当选择感知系数的情况下,优化算法的滤波精度较高,跟踪突变状态的性能较优,在保证粒子群贴近真实后验分布的同时,增强了粒子的多样性。

基于粒子群-细菌觅食混合优化算法的汽车碳纤维复合材料地板铺层设计

为提高白车身地板复合材料铺层优化设计的精度、效率及结构轻量化水平,提出了一种碳纤维复合材料地板铺层优化设计方法。首先建立了白车身有限元模型并验证了其有效性,然后通过力学性能测试获取了碳纤维复合材料的参数,并进行了地板铺层的概念设计和建模。接着,采用连续变量优化设计方法确定了地板的铺层厚度、铺块形状和铺层层数,并使用离散化圆整策略获得了各铺向角的离散铺层层数。优化结果表明,所提出的粒子群-细菌觅食混合优化(PSO-BFO)算法对地板质量、静态弯曲刚度和白车身轻量化系数的改善率分别为34.4%、6.0%和5.3%。

基于改进粒子群算法的光伏逆变器控制参数辨识

精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW光伏电站为实际参照模型,首先根据实际工作情况将逆变器的工作区间划分为3个阶段,利用数学扰动法分别对3个阶段中的待辨识参数划分灵敏度高低等级,并由此提出不同阶段不同灵敏度参数分步辨识策略;其次,分阶段采集实际光伏电站工作数据,对该数据进行分析处理,获得各待辨识参数的初始取值范围,设计同步辨识参数实验作为参照;最后提出改进的混沌遗传粒子群优化算法(chaos genetic algorithm of particle swarm optimization,CGAPSO)作为辨识算法,分步分工作阶段辨识相关参数,通过对比参数的同步辨识结果,验证所提方法的优越性,并将辨识结果代入仿真模型。结果结果表明,低灵敏度参数的同步辨识结果误差远超过可接受范围,而CGAPSO分步辨识出的相关参数误差皆在1.1%以下,精度远高于同步辨识结果。结论基于改进粒子群算法构建的辨识模型输出数据与实际逆变器工作数据契合度高,可准确反映逆变器实际工作特性。

基于混合粒子群优化的交直流混联配电网扩展规划算法

在交直流混联配电网建设过程中,主要采用传统的粒子群算法求解配电网扩展规划方案,容易陷入局部最优,使得最终生成方案的规划成本较高。因此,提出基于混合粒子群优化的交直流混联配电网扩展规划算法。针对配电公司和分布式电源运营商两个配电网运营主体,设计配电公司为主、运营商为辅的博弈关系图,并构建以系统经济性最优、DG利用率最大为目标的双层配电网扩展规划模型。考虑交直流混联配电网运营要求,设置设备投资约束、网络连通性约束和元件运行特性约束条件。结合粒子群算法和模拟退火算法组成混合粒子群优化算法,应用对双层规划模型进行迭代求解,输出最优交直流混联配电网扩展规划方案。实验结果表明:所提算法应用后得出的配电网扩展方案年规划成本仅为135.07万元,满足了配电网扩展经济性要求。

基于混合粒子群优化算法的多组合设备调度方法研究

半导体晶圆制造系统是当今最复杂的制造系统之一,具有规模庞大、设备昂贵、多品种混合生产等复杂特征。如何有效地优化调度与控制方法对于缩短生产周期、提高设备利用率至关重要。近年来,多组合设备逐渐应用于晶圆加工,由于存在晶圆滞留时间约束,多组合设备的调度问题变得极为复杂且具有挑战性。以最小化生产周期为目标,提出了一种混合粒子群优化算法来解决多组合设备的调度问题,对粒子群优化算法的参数进行自适应混沌优化,实现全局搜索与局部搜索间的有效平衡,同时引入不可行解修复策略,对不可行解进行自适应修复,有效地提高了搜索效率和求解质量。最后基于实际生产数据进行仿真实验,计算结果表明,所提出的混合粒子群优化算法对解决多组合设备调度问题具有有效性和高效性。

基于粒子群优化算法的地震数据品质因子及混合相位子波同时估计

非稳态地震数据高分辨率处理及反演是通过求解包含地震子波滤波效应及地层吸收衰减效应的反演方程,获得地下反射界面的地震响应。为实现高分辨率处理及反演中初始地震子波及数据品质因子Q模型的实施条件,结合地震子波Z变换的根移动编码及等效Q模型的二进制—十进制转换策略,引入粒子群全局优化算法,建立非稳态地震数据混合相位初始地震子波及数据品质因子同时估计的方法。利用井旁道与数据的互相关作为准则函数,判定粒子群是否收敛至最大,输出最佳初始地震子波及Q。应用理论合成数据和实际数据测试进行验证。结果表明:相较于传统常相位地震子波估计及反Q滤波,该方法在复杂干扰条件下能更精确捕获真实的子波波形及衰减参数。利用输出的地震子波及Q进行时变反褶积处理得到高分辨率剖面,说明方法具有准确性、计算效率高且输出结果优,估计的地震子波和Q更符合实际地震波传播特征,为后续高分辨率地震数据处理提供基本参数。

混合动力汽车多目标改进型粒子群算法优化研究

为提高混合动力汽车的经济性、动力性和平顺性,以一款并联式混合动力汽车为对象,以控制策略参数和动力系统参数为优化变量,以动力电池荷电平衡等为约束条件,构建多目标优化模型。在优化过程中,引入混沌算子和余弦策略对粒子群优化算法的速度公式、惯性权重和学习因子进行改进,提出改进型粒子群优化算法,并进行仿真优化。结果表明,在满足约束条件的前提下,优化后经济性、平顺性和动力性分别提高了15.88%、11.71%、3.51%。同时,发动机与电机工作点的效率分布得到明显改进。

萤火虫粒子群混合算法

本文把萤火虫算法和粒子群优化算法进行混合,在两种算法平行进化的基础上引入共享机制,使两种算法优势互补。仿真证明,混合算法提升了算法的全局搜索能力和收敛速度,适应性更强,可以应用于复杂的优化问题。