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1.
针对基本粒子群优化算法存在的早熟收敛问题,提出了一种保持粒子活性的改进PSO算法:当粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,使粒子能够有效地进行全局和局部搜索,并将改进的PSO算法应用到酒精流加发酵过程的补料优化.实验结果表明,运用改进的PSO算法在进行流加发酵过程的补料优化时,它的寻优性能良好,而且寻优速度很快,可以提高最终产物14%的产量. 相似文献
2.
陈钊 《安徽职业技术学院学报》2018,(2):19-21,28
针对矩形排样问题可以通过规定的排样规则(剩余矩形排样法)将问题转化为可以求解的组合优化问题和解空间是离散型的特点,提出了一种改进的离散粒子群优化算法。文章根据组合优化问题及离散量的特点,对粒子的位置、速度及其运算规则进行了重新定义,然后利用改进的离散粒子群算法来搜索出最优解从而解决问题。通过与其他典型算法进行的仿真比较,结果表明,该算法具有很好的性能。 相似文献
3.
《滁州职业技术学院学报》2021,(3):57-62
针对污水处理过程中溶解氧时变、非线性而无法实现跟踪控制问题,根据进水水质不同,建立自适应粒子群算法优化RBF神经网络参数的预测模型,将实时预测参数作为溶解氧动态寻优模型的闭环反馈输入信号,然后动态优化溶解氧浓度设定值并以PID控制器进行跟踪以达到动态调整溶解氧浓度的智能控制效果。仿真结果表明,该方法在实现出水氨氮的高预测精度基础上,可以对溶解氧变化进行快速准确优化控制,具有良好的动态性能。 相似文献
4.
基于混沌迁移及无参数变异差分进化算法的舰船电力系统网络重构 总被引：1，自引：0，他引：1
为更好地利用差分进化算法对舰船电力系统网络进行重构,提出一种基于混沌迁移及无参数变异的差分进化算法.针对差分进化算法寻找最优解容易陷入早熟的问题,引入一种基于混沌迁移的并行进化策略.该策略将原有种群分为多个子种群,进行并行进化.在优化过程中引入混沌迁移序列引导个体迁移,利用混沌的遍历性和随机性,保证子种群间能高效地进行信息交换.针对电力系统网络重构中的0,1,2编码方式在解码中信息丢失问题,提出一种无参数变异算子.这个算子能使算法结构简单、利于运算.最后利用混沌序列初始化种群和Pareto选择策略提高舰船重构效率.仿真实验表明,改进的算法具有更好的故障恢复方案,能有效避免差分进化算法在求解电力系统网络重构时的早熟问题. 相似文献
5.
出口跨境电商海外仓选址双目标优化 总被引：1，自引：0，他引：1
为研究距离、仓储成本、仓库建设成本、国家税收政策对海外仓选址的影响,建立实现总运营成本最小与客户满意度最大的双目标优化模型.该模型采用粒子群优化算法进行求解,运用MATLAB实现,构建有23个节点的物流运输网络验证模型与算法的可行性.结果表明:采用双目标优化模型能得到不同的选址方案,对海外仓选址问题的解决有一定的现实意义;各节点间的距离和海外仓的仓储成本对海外仓选址有显著影响. 相似文献
6.
针对卫星数传、测控任务的地面站资源调度问题,提出一种结合启发式方法的粒子群改进算法,对卫星的数传、测控任务进行一体化调度。首先分析卫星任务及地面站资源的约束条件,建立基于启发式规则的约束满足模型,筛选出较优的初始种群,然后设计一种结合启发式规则的粒子群算法求解。仿真对比实验表明,相对于常规调度算法(如遗传算法),粒子群算法具有较好的寻优能力和收敛速度;相对于传统粒子群算法,结合启发式方法的粒子群改进算法具有更好的寻优能力、收敛速度和稳定性。 相似文献
7.
李超 《玉溪师范学院学报》2013,29(4):40-43
使用基于变异原理的粒子群优化算法对普通话测试系统评分机制改进,并将该算法运用于语音信号识别领域.由于在粒子初始化时引入相对基的原理,使粒子获得更好的初始解,又在迭代过程中引入变异模型,使新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免局部最优问题. 相似文献
8.
针对现有盲源分离方法存在的源信号类型和高斯信号个数受限制问题,提出一种基于非线性函数和简化粒子群优化的盲源分离新算法.算法采用依据源信号类型选取的非线性函数作为目标函数,运用简化粒子群优化算法对目标函数进行优化,实现多类型源信号同时混合的盲源分离.仿真结果表明,本算法能够有效实现源信号为多类型和含有2路高斯信号的盲源分离.与其他算法相比,本算法收敛速度更快,分离精度更高. 相似文献
9.
为提高物流效率、降低物流成本,在货物权重车辆路径问题（Weighted Vehicle Routeing Problem,WVRP）和计重收费问题研究的基础上,按照完全计重收费模式,建立以运输过程中总费用（包括固定费用、油耗费用和路桥费用)最小为目标函数的整数非线性规划优化模型.对实际算例,首先使用lingo软件求解精确解,然后利用粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法求解近似优化解,最后求解一般车辆路径问题模型并计算出相应的行驶总费用.3种结果的比较分析说明所提出的模型和用PSO算法求解的可行性和有效性.该模型可实现运输资源的优化配置,降低企业的物流成本. 相似文献
10.
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12.
针对自回归移动平均(auto regressive moving average,ARMA)模型在船舶纵摇角度预测时不具有普遍适用性问题,提出使用自回归综合移动平均(auto regressive integrated moving average,ARIMA)模型进行纵摇角度预测,并采用改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对模型定阶。对纵摇角度值序列数据进行平稳性检验和差分运算,确定ARIMA模型的适用性;采用具有针对性适应度评价函数的PSO算法进行模型定阶,并优化PSO算法的权重计算方法。通过仿真对比验证本文所提方法的科学性和有效性。仿真结果表明:采用改进PSO算法进行模型定阶的方法能够有效提升模型的预测精度,具有更好的预测效果。 相似文献
13.
巩永光 《济宁师范专科学校学报》2008,29(6):20-22
自上世纪80年代以来,智能优化算法(粒子群算法、遗传算法等)通过模拟或者揭示某些自然现象和过程而发展起来,为优化理论提供了新的思路.通过将不同算法结合来达到更好的优化效果日益成为当前优化研究领域的热点.在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异算子及种群分割策略,将两种算法有机结合,提出了粒子群算法与遗传算法的混合优化算法(GA-PSO).为了验证该GA-PSO混合优化算法是否具有良好性能,将该算法用于一些标准测试函数的优化. 相似文献
14.
张虎 《苏州市职业大学学报》2021,(1)
针对早高峰短时交通流量预测数据少、波动大的特点,提出用灰色模型进行预测。将灰色GM(2,1)改进为灰色GM(2,1,λ,ρ)预测模型,以提高预测精度。针对粒子群算法(PSO)的早熟现象,将Logistic混沌搜索嵌入到PSO算法,应用混沌粒子群算法(CPSO)寻找灰色GM(2,1,λ,ρ)预测模型最优的参数λ和ρ。结合两者提出了基于CPSO–GM(2,1,λ,ρ)的早高峰短时交通流预测模型。利用VISSIM对研究路网进行微观交通仿真,通过VISSIM–Excel、VBA–Matlab平台实现了短时交通流量预测和路网微观交通仿真数据的交互,对集成交通控制系统的架构进行了方案设计。仿真结果表明,结合流量预测的路网优于固定信号配时下的路网仿真。 相似文献
15.
基于PSO的BP神经网络-Markov船舶交通流量预测模型 总被引：3，自引：0，他引：3
为对船舶交通流量进行准确预测,结合BP神经网络和Markov算法,构建BP神经网络-Markov预测模型。引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对模型进行优化,克服利用Markov模型选取白化系数的不足。用该模型预测武汉长江大桥船舶交通流量的月度数据,结果表明:与BP神经网络的预测精度82.439 0%相比,基于PSO的BP神经网络-Markov预测模型的预测精度提高到91.050 8%,该模型的合理性和准确性得到验证。 相似文献
16.
顾成喜 《苏州市职业大学学报》2009,20(3):42-45
在对求解TSP问题的GT算法进行了细致分析和对比了TSP问题与避障路径规划问题的异同点之后,引入粒子计算和“基因库”概念,对GT算法进行了改造,并将其用于求解避障路径规划问题．实验表明,该算法能够应用于求解避障路径规划问题,并在一定程度上提高了演化算法的效率． 相似文献
17.
周文华 《苏州市职业大学学报》2009,20(3):8-11
电力系统无功优化规划属于非线性混合优化问题,其控制变量既有连续变量又有离散变量,如果不能实现离散变量的精确处理,将导致优化结果不符合电力系统的实际．遗传算法是解决多目标混合优化问题的全局优化算法,但是具有优化时间长,易于收敛于局部极值点等不足,为此提出了灾变遗传算法,可以显著提高无功优化规划的计算速度和搜索精度,优化结果比传统遗传算法更优． 相似文献
18.
为解决船舶穿过岛礁区时危险度大、航行难、航路规划复杂等问题,提出应用实数路径点编码配合采取精英保留策略的遗传算法。考虑船舶的转向困难性、航程、人为指定经过路径点以及船舶安全性,建立适应度函数评价模型。在电子海图平台上提取障碍物特征多边形顶点坐标,规划出最佳航路。该算法能解决多约束条件下的多目标优化问题。对舟山岛礁区进行实例验证。结果表明,改进后的遗传算法能够解决岛礁区的复杂航路规划问题,且实现简单,收敛速度较快,也不易陷入局部极小值。随着自动控制技术的不断发展,可为船舶在岛礁区的自主航行提供理论支持。 相似文献