土壤水分特征曲线模型参数识别的多邻域粒子群算法

Van Genuchten模型(简称VG模型)是目前运用最为广泛的土壤水分特征曲线模型,提出适宜的优化算法进行模型参数识别也是一个非常重要的研究方向。针对标准的粒子群算法易陷入局部最优的缺点,给出了一种多邻域粒子群算法,可以有效地克服粒子群算法易陷入局部最优的缺点,并利用该算法对VG模型参数进行识别,最后用所求解的参数对不同类型土壤持水性能进行了试验。数值实验结果表明,多邻域粒子群算法能够有效地应用于VG模型的参数识别,与其它算法相比在性能和精度上都有所提高,而且对参数的取值范围也可以较大地放宽。因此,多邻域粒子群算法可以作为VG模型参数识别的一种新方法。

基于改进粒子群算法的木材板材下料方法

木材板材在家具行业应用广泛,以绿色环保、节约能源为目的的木材板材优化下料已经成为研究的热点。木材板材下料优化问题属于二维矩形下料问题,是一种具有高度计算复杂性的问题。本研究主要针对单规格木材板材进行矩形零件下料问题,在木材板材长和宽都大于零件长和宽的情况下,通过建立二维下料的数学模型,采用标准粒子群算法、变邻域搜索算法、粒子群混合变邻域搜索算法分别进行求解,并以某企业的下料实例进行分析计算。首先,利用标准粒子群算法求解单规格板材下料问题;其次,利用变邻域搜索算法求解单规格板材下料问题。在获得局部最优解的基础上改变其邻域结构再进行局部搜索,找到另一个局部最优解,如此不断迭代,直到满足算法的终止条件,获得全局最优解;最后,利用粒子群变邻域搜索混合算法求解单规格板材下料问题。针对粒子群算法局部搜索能力较差、容易过早收敛的问题和具有较好包容性的特点,将变邻域搜索的思想融入粒子群算法中,使结果更加趋向全局最优。结果表明:粒子群变邻域搜索混合算法相比粒子群算法和变邻域算法效率都有显著提升,能显著提高该木材板材的利用率,增加企业经济效益。

基于邻域粒子群混合算法的齿轮故障诊断

为了提高齿轮故障诊断的准确性,采用了一种邻域粒子群混合方法。即根据齿轮的故障特征量,利用邻域粒子群算法来优化BP神经网络的权值,并用优化好的BP网络进行故障诊断。实例仿真结果表明,该方法具有较高的故障诊断准确度,具有一定的实用性。

邻域拓扑粒子群优化算法在电力系统无功优化中的应用

提出了一种基于邻域拓扑粒子群优化算法(NTPSO)的大规模电力系统无功优化新算法。该算法在概念上比标准PSO算法更精确,认为每个粒子是受它邻域范围内最优粒子的影响。研究了当前流行的五种邻域拓扑结构得到五种邻域拓扑粒子群优化算法,其中包括已在一系列标准函数上测试过的比其它拓扑效果更好的Square拓扑。文中应用这五种NTPSO分别对IEEE30节点系统和IEEE57节点系统进行了无功优化的仿真计算,结果表明基于Square拓扑的NTPSO算法的优化效果最好,为求解大规模电力系统无功优化问题提供了新的思路。

基于邻域粒子群优化神经网络的异步电动机振动故障诊断

为了提高异步电动机振动故障诊断的准确性,提出了基于邻域粒子群优化神经网络的异步电动机振动故障诊断方法.首先对实验室异步电动机各类常见故障进行测试,然后选择异步电动机不同位置振动信号的特征频率作为神经网络的输入,最终利用邻域粒子群优化后的神经网络进行异步电动机振动的故障诊断.实验结果表明:与其他诊断方法相比,该方法具有较高的诊断精度.此方法适合应用在异步电动机振动故障诊断中,具有推广应用价值.

基于微电网群全消纳的网源荷协同互动控制

微电网群可以通过供给侧的协调调度,实现各微电网可再生能源的合理分配与微电网群可再生能源的全消纳,为探索这一方案的可行性,建立一种微电网群协调调度的双层规划模型。通过协调微电网之间,以及微电网与配电网之间的能量交易,达到可再生能源的全消纳;下层通过考虑各微电网的机组调度,实现微电网群的可靠经济运行。以由三种不同负荷类型的微电网构成的微电网群为例,利用环形邻域粒子群优化算法求解出微电网群向配电网的最小购售电量和各微电网机组的最佳出力,通过网、源、荷协同互动控制,提高可再生能源的线消纳能力。

云计算环境下带安全约束的工作流调度问题的研究

资源调度问题一直是云计算环境下的热点研究问题,然而当前的大部分研究都集中在满足用户的时间或成本需求上,很少考虑用户在调度过程中对安全的需求。针对这一问题,在对常见的云环境下工作流任务的资源调度问题进行建模的基础上,提出了一个安全约束模型,并使用变近邻粒子群算法对该问题进行了求解。最后在CloudSim仿真平台上,用最大-最小蚁群算法和遗传算法与该算法进行了对比,实验结果表明,该算法具有很好的可用性和寻优能力。

断路器操动机构用直线感应电机的优化设计

为了得到更大的起动推力,满足高压断路器开断性能和机械性能的要求,对操动机构用圆筒型直线感应电机进行优化设计,将粒子群优化算法引进到圆筒型直线感应电机的优化设计之中。并针对此电机优化的具体特点,提出将邻域拓扑粒子群优化算法用于圆筒型直线感应电机的全局优化,解决了粒子群优化算法中含有局部最优解的复杂优化问题,增强了粒子的寻优能力。两种算法的研究结果表明,与原始方案相比起动推力提高,起动电流大幅度降低,领域拓扑粒子群优化算法优化效果显著。电机的结构尺寸整体缩小,降低了电机的质量,节约了材料,证明了领域拓扑粒子群优化算法的优越性,提高和完善了圆筒型直线感应电机操动机构的实用性。