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通过对粒子群优化算法和智能组卷策略的研究,建立了组卷的数学模型,阐述了基本粒子群优化算法的主要思想．提出了改进的粒子群优化算法适应度函数的设计方法和粒子迁移算法,实现了将一次多目标组合优化问题转换为多次单目标组合优化问题。 相似文献
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《临沂师范学院学报》2013,(3):79-82
排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题.在针对遗传算法在求解该问题时搜索效率较低的情况下,提出了一个基于粒子群的排课算法.在算法设计过程中,考虑排课过程中所出现的各种时间、空间资源的冲突情况,设计了一种基于粒子群优化算法来实现时间和空间两种资源的优化.利用C#程序设计语言实现了基于粒子群算法的排课系统,实验和测试结果也验证了其有效性和系统的可用性. 相似文献
3.
以加速踏板开度、加速踏板开度变化率为输入参数,将加速意图分为缓加速、一般加速和急加速,建立了基于支持向量机的电动汽车驾驶意图识别模型。为了解决粒子群算法优化支持向量机参数时寻优范围的不确定性,导致搜索效率不稳定的问题,提出了一种自适应粒子群算法:先通过网格搜索法确定出粒子群算法参数寻优的最佳范围,再由粒子群算法在此范围精确寻优,最后得到了更高准确率的分类结果和缩短了的训练时间。通过仿真实验验证,运用这种自适应粒子群优化支持向量机建立的预测模型辨识度高,模型准确可靠,为驾驶意图的识别提供了新的方法。驾驶意图识别的结果可用于后续的纯电动汽车驱动控制策略的研究,进一步提高汽车的驾驶性能。 相似文献
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针对电力系统多目标无功优化(MOORPD)问题,建立了两个双目标无功优化模型:最小化网络损耗和电压稳定性指标以及最小化网络损耗和电压偏移量模型,提出了一种基于全序排序帝国主义算法(TRICA)的多目标无功优化方法。通过非劣排序和拥挤距离计算实现所有国家的层级排序和全序排列,以改进国家权力度量方法,实现帝国主义算法在多目标问题中的应用;然后通过模糊群决策方法,找到帕累托前沿中的最优折衷解。选取IEEE30节点系统进行仿真测试,并将实验结果与多目标粒子群算法(MOPSO)所得结果进行比较分析,结果表明了MOTRICA能够找到更优解,体现了改进算法的有效性和优越性。通过该仿真试验可加深学生对智能算法的理解,引导学生解决多目标优化问题。 相似文献
5.
PID控制是典型的工业控制,其核心内容是PID参数优化。为解决参数优化时不能确保得到最佳性能且耗时问题,通过改进粒子群算法学习因子,研究基于相等随机因子粒子群算法的PID参数优化,将其与标准的粒子群算法及迭代次数线性变化的学习因子进行比较。仿真结果表明,该算法性能指标tr、ts、δ%分别为1.782、3.285、14.07%,两种对比算法的tr、ts、δ%分别为1.804、4.825、24.33%和1.802、4.135、16.56%,改进算法提高了PID参数的稳定性、收敛速度和搜索精度,性能指标更优。 相似文献
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粒子群优化算法最早是针对无约束连续优化问题而提出的。通过总结传统粒子群优化算法改进的研究工作,介绍了一种针对无约束函数优化问题的基于混沌搜索的粒子群算法和一种结合模拟退火策略的粒子群算法。这两种算法实用性较强、优化效果明显。 相似文献
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粒子群算法是一种群智能随机优化算法,通过粒子间的合作与竞争,寻找优化问题极值,目前被广泛应用于动态优化问题的求解中。对动态系统中粒子群优化算法进行研究,介绍了粒子群算法基本原理、动态系统分类,以及两种动态优化问题的具体表达形式,并阐述了粒子群算法在动态系统中的3种优化方法及其应用。 相似文献
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在分析基本粒子群优化算法的基础上,对学习因子进行非线性异步策略调整,改变其固定常数模式,平衡算法在迭代过程中的局部和全局搜索能力;同时引入活力因子,对失活粒子执行变异操作,提高种群多样性。改进算法可以提升对多维空间的全局寻优能力,避免粒子产生早熟收敛现象。将改进粒子群算法引入图像匹配优化问题中,提出了一种基于改进粒子群算法的图像匹配算法,实验结果表明,该算法具有更快的匹配速度以及更高的匹配精度,具有强鲁棒性。 相似文献
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目前基于无人机的物联网信息与能量同传优化研究大都只考虑了单无人机且部署固定高度的情形,针对这一局限性,设计一个多无人机辅助的信息与能量同传系统,并提出一个联合优化设备关联关系、无人机位置、无人机发射功率和设备功率分割比的多变量固定交替迭代优化算法,以实现设备最小采集能量最大化。在每次迭代中,首先根据信号强度确定关联关系,并利用基于禁忌搜索的无人机位置优化算法,确定无人机位置;其次利用一阶泰勒展开式将非凸问题近似为凸问题,求解无人机发射功率和设备功率分割比。仿真实验表明,相比于多个基准对比方案,所提算法和策略能够获得更优的最小采集能量。 相似文献
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INTRODUCTION The conventional economic load dispatch prob-lem of power generation involves allocation of power generation to different thermal units to minimize the operating cost subject to diverse equality and ine-quality constraints of the power system. This makes the economic load dispatch problem a large-scale highly non-linear constrained optimization problem. However, as a result of public awareness of envi-ronmental protection, diverse emission compliance strategies have emerged (… 相似文献
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随着指数衍生产品日益受到重视,指数化投资组合常被传统的消极基金管理者或机构所采用,而用有限的资金按指数构成比例进行投资显然是不现实的,所以指数的最优误差追踪就显得更加重要。将追踪误差定义为证券投资组合收益率与所追踪的指数基准收益率之差的均值平方和的平方根,建立了基数约束（即总资产数不超过某个特定整数K）下考虑投资者损失规避决策偏好的跟踪误差最小化模型,并设计了一个粒子群算法求解模型。实际算例表明,所构建的模型和算法是有效的。 相似文献
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设计了一种基于支配关系下的局部搜索方法，将此局部搜索方法嵌入到多目标遗传算法中，从而提出一种有效的求解多目标优化问题的混合遗传算法。为加速遗传算法在全局优化问题上的收敛性，发挥传统数值优化算法在计算速度与计算精度上的优势，在遗传算法中镶嵌一个多目标线搜索算子。线搜索算子与遗传算法中的选择算子、交叉算子和变异算子共同作用，使全局搜索和局部搜索都能够很好的实现。数值实验表明，该混合遗传算法能求得问题的数量更多、分布更广的Pareto最优解。 相似文献
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Jun-hai SHI Zhi-dan ZHONG Xin-jian ZHU Guang-yi CAO 《浙江大学学报(A卷英文版)》2008,9(3):401-409
This study presents a robust design method for autonomous photovoltaic （PV）-wind hybrid power systems to obtain an optimum system configuration insensitive to design variable variations. This issue has been formulated as a constraint multi-objective optimization problem, which is solved by a multi-objective genetic algorithm, NSGA-II. Monte Carlo Simulation （MCS） method, combined with Latin Hypercube Sampling （LHS）, is applied to evaluate the stochastic system performance. The potential of the proposed method has been demonstrated by a conceptual system design. A comparative study between the proposed robust method and the deterministic method presented in literature has been conducted, The results indicate that the proposed method can find a large mount of Pareto optimal system configurations with better compromising performance than the deterministic method. The trade-off information may be derived by a systematical comparison of these configurations, The proposed robust design method should be useful for hybrid power systems that require both optimality and robustness. 相似文献
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李婷 《湖南广播电视大学学报》2010,(2):59-62
标准粒子群优化算法对空间所有区域等概率搜索,降低了算法效率。借鉴遗传算法的思想,本文提出一种带随机选择机制的改进粒子群优化算法。该算法将适应值选择和粒子状态更新方程结合起来,通过赌轮算法选择机制使得粒子在适应值较小的区域尽可能的降低搜索概率,在最优解可能区域尽可能加大搜索强度,从而提高算法搜索效率。通过标准进化计算测试函数测试,实验结果表明对于复杂优化问题该算法优于标准粒子群优化算法和遗传算法。 相似文献
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为减少图像复原中产生的阶梯效应和边缘模糊现象,引入 Hessian 矩阵,设计带有交叠组合稀疏化的双正则项。采用一阶交叠组合稀疏的正则项保留边缘,同时采用二阶交叠组合稀疏的正则项缓解一阶正则项产生的阶梯效应;通过构造两个可分离算子最小化问题求解图像复原问题,在乘子交替方向法（ADMM）的框架下,得出求解各子问题的迭代形式,并提出新的复原算法。实验结果表明,峰值信噪比比传统方法至少提高了0.8dB,结构相似度指数最高达 0.9,最低为 0.72。新算法在去除噪声的同时,有效保留了图像纹理信息。 相似文献
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This paper presents a novel approach to find optimum locations and capacity of flexible alternating current transmission system （FACTS） devices in a power system using a multi-objective optimization function. Thyristor controlled series compensators （TCSCs） and static var compensators （SVCs） are the utilized FACTS devices. Our objectives are active power loss reduction, newly introduced FACTS devices cost reduction, voltage deviation reduction, and increase on the robustness of the security margin against voltage collapse. The operational and controlling constraints, as well as load constraints, were considered in the optimum allocation. A goal attainment method based on the genetic algorithm （GA） was used to approach the global optimum. The estimated annual load profile was utilized in a sequential quadratic programming （SQP） optimization sub-problem to the optimum siting and sizing of FACTS devices. Fars Regional Electric Network was selected as a practical system to validate the performance and effectiveness of the proposed method. The entire investment of the FACTS devices was paid offand an additional 2.4% savings was made. The cost reduction of peak point power generation implies that power plant expansion can be postponed. 相似文献
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目标植株图像压缩重构对于图像的高效传输及存储意义重大,同时为后期植株生长状态检测及病虫害识别奠定了基础。传统图像压缩感知方法大多是针对信号在某个特征空间的稀疏性进行的,并没有考虑信号的局部特征与结构化特性,存在重构效率不高、重构精度较低等问题。针对以上情况,提出一种基于非凸低秩优化的压缩感知植株图像重构算法。首先通过KinectV2.0采集植株图像深度数据并进行预处理,结合K-means与Mean-shift聚类算法提取目标植株有效区域,再考虑图像的非局部自相似性,采用加权[lp]范数最小化算法（WSNM）求解低秩优化问题,较好地保留了图像结构细节,最后采用Dog-leg最小二乘算法取代最快下降法进行迭代优化。试验结果证明,该算法在不同采样率下的植株图像重构质量优于其它同类算法,尤其在低采样率下重构效果更为突出。 相似文献
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讨论了在空间相关MIMO（multiple-input multiple-output）信道中一种新型天线选择算法．先前的天线选择算法只能满足最大容量和最小误码率性能中的一个．而不能同时保证两者性能的最优化．拱出的算法旨在寻求两种性能最优化的一种权衡,性能分析表图：1）针对2×5多天线系统,所提算法比基于妊大化容量算法能用很小的容量损失采获得更优的误码率性能;2）在强相关信道下,天线选择对系统性能有瓤好的提高;3）所提出的算法能满足两种性能最优化的权衡． 相似文献