改进的群搜索优化算法在MATLAB中的实现

文章介绍了一种改进的带趋势预测的群搜索优化(Group Search Optimizer,GSO)算法,描述了此算法在MATLAB中的程序实现。同时根据函数优化的概念,举例说明了改进算法在函数优化中的应用方法。

基于Matlab的分时电价下企业用电负荷优化调度

针对企业用电负荷优化调度算法计算量大、模型精度不高等问题,该文在建立分时电价下企业用电负荷优化调度模型的基础上,利用Matlab平台的模式搜索法、单纯形法和遗传算法进行了线性规划问题的求解,并对比了3种方法的优劣性。以天津市某企业的用电数据为例,验证了用电负荷优化调度模型的正确性和Matlab求解线性规划算法的优越性。从而将线性规划应用于辅助高耗能企业优化分配资源方面,降低了用电成本,具有较强的实用性。

基于Matlab的线性规划问题求解

线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种重要的数学方法。文章首先介绍了线性规划的基本概念及标准形式,着重讨论了线性规划问题的三种常用解法:单纯形法、直接搜索法以及遗传算法,最后在Matlab R2009a环境下进行了仿真。通过结果可以看出,用Matlab求解线性规划问题,可以避免手工的烦琐计算,大大地提高工作效率和结果的准确性。

基于Tent-ASO-BP的短期电力负荷预测模型

针对短期电力负荷预测精度低与可靠性差的问题,设计一种基于Tent-ASO-BP的电力短期负荷预测模型。该模型利用了Tent混沌映射的方法,设计了一种原子种群初始化方法,其在保证个体的同时选出适应度最优的个体,增强原子种群在分布空间的均匀性,进而加快ASO算法的收敛;同时引入自适应,增加该算法的局部探索和开发能力;将改进的ASO算法应用于BP神经网络参数优化,搭建了Tent-ASO-BP预测模型对短期电力负荷进行预测。使用Matlab工具进行仿真,通过对Tent-ASO-BP、ASO-BP和BP三种算法进行实验对比,结果表明,Tent-ASO-BP网络预测模型的RMSE、MAE和MAPE分别为32.736 MW,51.783 MW和6.623%,相比于ASO-BP和BP网络预测模型有明显减少,得出该模型具有更强的迭代能力和更强的局部寻优能力,为电力系统短期电力负荷预测提供依据,具有普遍的指导意义。

基于MATLAB的迈克尔逊干涉仪干涉视频处理

在关于迈克尔逊干涉仪的实验中,通常需要观察大量的干涉条纹吞吐变化以进行下一步的计算,使用CCD采集到条纹变化视频信息后,需要进一步处理以得到条纹吞吐量.基于MATLAB的图像处理功能,使用圆心搜索算法等方法完成了条纹吞吐量的自动识别.解决了迈克尔逊干涉仪条纹变化观察困难的问题,实现了计数自动化,在教学科研领域均有一定的实用价值.

基于改进天牛须算法和永磁同步电机的采煤机牵引电机控制

为提高采煤机牵引系统的控制性能,提出了一种基于改进天牛须算法和永磁同步电机的采煤机牵引系统,并对其调速特性进行了研究。首先,在传统的天牛须算法的基础上,改进步长更新策略,提高了算法的全局寻优性能;然后,利用改进的天牛须算法对采煤机牵引系统进行优化,对其电机控制闭环中的PID参数进行寻优调节;最后,使用采煤机的真实负载数据对优化后的牵引系统进行MATLAB/Simulink仿真验证。仿真结果表明,优化后的牵引系统具有更好的动态特性,能实现更精准、快速的采煤机牵引调速。

基于改进引力搜索算法的无功优化仿真研究

针对引力搜索算法(GSA)在求解电力系统无功优化时出现早熟收敛和局部搜索能力差的问题,引入粒子群算法的记忆功能和加速机制,形成改进引力搜索算法(IGSA)。将GSA和IGSA基于Matlab对IEEE30节点测试系统进行电力系统无功优化仿真。仿真结果表明:IGSA算法避免了早熟现象,增强了局部搜索能力,能获得质量更高的最优解。该仿真实验可加深学生对电力系统无功优化的理解和对智能算法的认识。

改进的禁忌搜索算法及其在电磁场逆问题中的应用

针对求解多极值点目标函数的电磁场逆问题,提出了一种改进的禁忌搜索算法。为提高算法的全局寻优能力和减少寻优计算的时间,改进算法在结构上提出了不同状态的新转移规则:步长向量选取原则和不同循环起始点选择的新规则。避免了重复或无意义中间点的产生,使算法能够有效地跳出局部极值点,迅速收敛到全局最优点。给出的典型数学函数验证了算法的快速性和有效性,电磁场逆问题算例TEAMWorkshop问题22的结果表明算法的优越性和工程应用价值。

基于Dubins曲线和改进A＊算法的AUV路径规划方法

将Dubins曲线和具有角度约束的改进A*搜索算法结合应用于路径规划中,能解决路径长度最短和安全性的问题。这样规划出来的路径由两段满足AUV最小转弯半径的圆弧和一段同时与两弧相切的直线构成;圆弧段由产生Dubins路径的方法产生,直线段由改进A*搜索算法扩展产生;首先通过判断Dubins路径存在条件,解算Dubins曲线参数,从而确定此路径中两圆弧的起始点、终止点坐标;再通过这些圆弧坐标可得到直线与圆弧的切入点、切出点,此两点就是改进A*搜索算法扩展路径的起始点和终止点;以Matlab为工具进行仿真实验,验证了此方法能产生规避障碍物的可行的最短路径。

一种简捷的机组负荷优化分配新方法

提出一种利用模式搜索算法进行机组负荷优化分配的方法:先利用MATLAB的曲线拟合工具箱对原始数据平滑处理后拟合得到机组的煤耗特性曲线,再利用遗传算法与直接搜索工具箱中的模式搜索算法对机组负荷进行优化分配;仿真计算得到的图形和数据对比表明该分配方法比等微增算法应用范围广且具有更好的节能效果。

脉冲水射流水力共振设计

在导管首端设置正弦脉冲流发生器,下游某处设置空气室,精心构建系统条件造成水力共振,使喷嘴处脉冲射流的压力振幅大大提高。系统的数学物理模型用水力瞬变特征线有限差分方程建立,变时步方法解算。最优水力共振条件用Matlab直接搜索算法搜寻。正弦脉冲流发生器由恒流泵和正弦容积变化活塞缸构成,电动活塞泵用凸轮传动给出恒定流量,活塞缸活塞用凸轮或曲轴连杆传动使缸容正弦变化。

基于改进CS算法的电网损耗最小仿真研究

利用布谷鸟算法(Cuckoo Search algorithm,CS)求解电力系统无功优化问题是一种新的方式,但其中的两个重要参数取的是固定值,导致其在迭代后期收敛速度慢、易陷入局部最优,因此引入动态发现概率Pa、步长因子a以及一个改进的步长搜索方程,形成改进布谷鸟算法(Improved Cuckoo Search algorithm,ICS)。本文基于Matlab软件,将CS和ICS分别对IEEE30节点测试系统进行仿真实验,以验证算法的有效性。实验结果表明,利用ICS算法求解无功优化问题可以在提高收敛性能的同时得到使电网损耗更小的解。通过该仿真实验,将理论运用到实践中,使学生提高仿真能力,进一步加深对无功优化的理解。

遗传算法与局域搜索法对数值优化性能之比较

简要阐述了遗传算法及局域搜索法的基本原理,采用 MATLAB语言编制的程序来实现遗传算法和局域搜索法,并通过实例比较了两种优化方法对数值优化性能的优劣。

脉冲射流水力共振系统参数优化

脉冲射流水力共振系统各参数的优化组合是提高射流功效的关键因素之一。介绍了Matlab直接搜索算法,并利用其不需要目标函数梯度信息的特点,对脉冲射流系统的6个主要参数进行了优化求解。对比优化前后的喷嘴压力峰值,结果表明:优化前,喷嘴压力幅度提高不到1%,而优化后脉冲射流水力系统喷嘴处的压力峰值提高了40.9%,脉冲射流系统性能得到了较大的改善。

智能对线器语音系统设计与仿真分析

为方便继电保护人员在使用智能对线器时进行语音通信,在智能对线器的基础上设计了一个语音通信系统.该系统编码技术以码激励线性预测语音编码(CELP)技术为基础,采用分裂式矢量量化(SVQ)技术、开环与闭环结合的自适应码本搜索算法和固定码本自相关搜索算法来提高语音处理速度和重构语音质量,应用自适应组合滤波器进一步增强语音的感性质量.仿真分析和语音测试的结果表明,语音通信系统获得了较高质量的重构语音,能满足对线工作的语音通信需求.

基于改进遗传禁忌算法的PID控制器

目的为提高带式输送机PID控制器的动态性能,对其参数进行优化。方法采用改进的遗传禁忌算法,通过MATLAB/SIMULINK仿真软件,实现系统仿真。结果将改进的遗传禁忌算法应用到PID控制器中。结论研究表明采用改进遗传禁忌算法的PID控制器可以提高系统的动态特性。

基于改进引力搜索算法的桥式起重机主梁优化

介绍了一种新型群体智能优化算法——引力搜索算法,针对其局部搜索能力较弱的问题将常系数和权值引入算法,改进了其位置更新公式和惯性质量公式。应用改进的算法、基本算法和遗传算法优化目标函数,利用MATLAB分析结果检验了改进引力搜索算法的可行性和优越性。将万有引力搜索算法运用到桥式起重机主梁的轻量化设计中,通过有限元分析得到优化后的主梁在保证强度刚度等参数符合设计要求的情况下,截面面积比优化前减少了19.14%。

一种新的面向硬件轻量级near-MDS矩阵的构造算法

与maximal distance separable (MDS)矩阵相比, near-MDS矩阵更好地权衡了安全性和效率问题,因此在资源受限的环境下, near-MDS矩阵在面向硬件的轻量级密码算法设计中应用更广.而XORs(异或操作次数)的多少,刻画了硬件实现的效率.本文提出了一种新的面向硬件轻量级near-MDS矩阵的构造算法,研究如何获得XORs尽可能少的near-MDS矩阵.本文的关键之处在于将GL (m, F2), m=4, 8 (二元域上的m×m矩阵集, m代表S盒的比特数)中的矩阵作为扩散矩阵的元素来构造near-MDS矩阵,利用该方法构造出了较以往结果更多的异或操作次数最少的4×4循环对合near-MDS矩阵.本文利用特殊矩阵的性质给出循环对合形式的扩散矩阵其元素之间满足的条件引理,将其作为算法搜索的约束条件,可较大程度减少计算复杂度.结合near-MDS矩阵本身所具有的性质条件,借助Matlab软件对满足条件的矩阵进行搜索,在Windows 10系统、i5-6200U CPU处理器、4 G内存的机器条件下仅需要大概6分钟. m=4时,找到了48个满足XOR操作数最少的循环对合near-MDS矩阵,较以往最好结果10个更多.同时可以利"子域构造"方法给出m=8时达到最小XOR操作数的循环对合near-MDS矩阵.而且降低了搜索的时间复杂度.

基于秃鹰搜索算法优化支持向量机的电力系统故障预测方法研究

针对电力系统故障预测准确率低、预测模型受参数限制等问题,笔者通过对人工智能算法优化的研究,提出基于秃鹰搜索算法优化支持向量机的电力系统故障预测方法。通过采用Matlab仿真软件建模,模拟生成电力系统多种故障,应用秃鹰搜索算法优化计算支持向量机最优的核函数和惩罚因子,实现对电力系统故障进行预测和诊断。实验结果表明:该方法在电力系统中预测故障的准确率高达99.94%,相比其他算法,其准确率均大幅提高,预测效果优势显著。该方法的应用能够提升电力系统故障预测的有效性。

基于天牛须-粒子群PID的供热控制优化研究

随着社会对供热系统的要求不断提高,传统PID控制很难满足控制系统的要求,智能优化算法在供热领域中得到了广泛的应用。提出了一种基于天牛须-粒子群PID的控制策略,这种算法不仅具有天牛须算法优化机制简单且实施便捷、运算量小的特点,同时结合粒子群算法避免了天牛须算法作为单一算法易陷入局部最优、对参数值的设置过于敏感等问题,并融合混沌和逆向学习策略对群体初始化,利用自适应步长策略与凸透镜成像策略更新位置,增强了其丰富度。首先确定温度控制系统的数学模型,然后通过Matlab中的Simulink模块建立仿真模型进行仿真实验。最终实验结果表明,基于天牛须-粒子群PID相比较于单独一种算法具有误差较小、响应速度更快、抗干扰性强等特点。