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A fast PSO algorithm based on Alpha-stable mutation and its application in aerodynamic optimization

open access: yesXibei Gongye Daxue Xuebao, 2022
提出了一种基于Alpha stable分布的新型变异方法。针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺点, 通过对比分析确定了一种调整Alpha stable分布的稳态系数动态变异策略, 使粒子群算法能够在搜索初始阶段具有更强的种群多样性以及算法探索能力, 减少陷入局部最优的可能; 在算法末期增强粒子群优化算法的局部搜索能力, 提高解的精度。将基于Alpha stable变异的粒子群优化算法(Alpha stable particle swarm optimization, ASPSO ...
FAN Huayu   +3 more
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基于改进层次聚类和GL-APSO算法的配电网动态重构

open access: yes智能科学与技术学报, 2022
针对含分布式电源(DG)的配电网动态重构问题,提出考虑配电网负荷需求与 DG 出力动态变化的配电网动态重构方案。首先,基于不同时段的负荷特性与最优网络结构的综合相似性,提出了一种改进层次聚类的时段划分方法。在此基础上,提出了遗传学习自适应粒子群优化算法,实现以网络损耗最小为优化目标的动态重构优化计算。针对基本粒子群算法中缺乏速度动态调节、易陷入局部最优等问题,提出基于粒子个体最优位置的遗传学习方案增加搜索多样性,提高算法的全局搜索能力,并引入自适应惯性权值和加速系数以满足不同时期的寻优要求。最后 ...
王云   +4 more
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A modified particle swarm optimization algorithm based on dynamic learning factors and sharing method(基于动态因子和共享适应度的改进粒子群算法)

open access: yesZhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2016
为提高粒子群算法的收敛速度和优化性能,避免陷入局部最优,提出了一种基于动态学习因子和共享适应度函数的改进粒子群算法.在惯性权重w随着迭代次数非线性减少而动态调整学习因子的基础上,引入共享适应度函数.当算法未达到终止条件而收敛时,利用粒子和最优解间距离挑选一批粒子重新初始化形成新群体,并用共享适应度函数对新群体进行评价,新旧2个群体分别追随自己的局部最优解直至迭代结束.对4个典型多峰复杂函数的测试结果表明,该改进算法不仅加快了寻得最优解的速度,而且提高了粒子群算法全局收敛的性能.
TANYifeng(谭熠峰)   +2 more
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An improved particle swarm algorithm based on dynamic segmentation and neighborhood reverse learning(基于动态分级和邻域反向学习的改进粒子群算法)

open access: yesZhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2018
针对粒子群算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于动态分级和邻域反向学习的改进粒子群算法.该算法通过构建动态分级机制,将种群中的粒子动态地划分成3个等级,对不同等级内的粒子采取不同的扰动行为,使得粒子在增强种群多样性的同时保持向全局最优方向进化;采用粒子智能更新方式,提高了粒子的搜索能力;引入动态邻域反向学习点建立全局搜索策略,促使种群快速寻优.最后,利用多种典型测试函数对该算法进行仿真实验,结果表明,与其他几种优化算法相比,本算法具有较好的收敛性和稳定性.
RENYanzhi(任燕芝)
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智能优化算法在供应链网络中的应用

open access: yes智能科学与技术学报, 2022
供应链网络通过需求和供应关系将各个成员连接起来,方便成员之间进行协调与合作,这在全球化竞争环境下显得尤为重要。对供应链网络结构进行优化改进能够缩小企业运营成本、提高企业收益,提升客户满意度,进而提高企业的竞争力。首先,通过分析供应链网络中的优化问题,从建模特征、决策变量类型和场景特征等不同角度对该问题进行分类,从而更清晰地介绍现有供应链网络研究工作中涉及的优化问题。然后,介绍并分析了遗传算法、蚁群优化算法和粒子群优化算法3种常用的智能优化算法及其在供应链网络优化问题中的应用情况。最后 ...
张欣, 詹志辉
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基于杆件构形刚度参数均匀化的单层网壳稳定性能优化

open access: yesJianzhu Gangjiegou Jinzhan, 2023
为实现网壳各节点抵抗荷载能力的均匀分布,提升结构稳定承载力,基于网壳结构受力特点,引入了单层网壳结构的杆件构形刚度参数。以结构杆件构形刚度均匀化为目标,将网壳杆件截面尺寸作为优化变量,采用惯性权重改进后的粒子群算法对网壳的杆件截面进行优化配置。优化结果表明,构形刚度方差能较为准确地反映结构的杆件构形刚度均匀程度。通过粒子群算法优化后求得的杆件配置可以使网壳结构接近于等稳定性,最大程度地提升结构的稳定极限承载力。
张澜, 孙建恒, 史若琪, 王军林
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抑制GIS中VFTO的磁环尺寸优化

open access: yesDianci bileiqi, 2022
GIS中的隔离开关操作将会产生高幅值的VFTO,从而损害其设备造成系统故障。为了更加经济地抑制VFTO,提出了基于粒子群优化算法来抑制VFTO最佳铁氧体磁环尺寸的方法。通过模拟GIS中磁环对于VFTO抑制效果的分析,得出了磁环模型等效电阻和等效电感的取值范围;建立磁环尺寸参数的数学模型,利用粒子群优化算法优化得出最小的磁环尺寸。最后基于ATP-EMTP软件对某一1 100 kV GIS进行建模仿真,对比磁环优化前后对于VFTO幅值抑制效果。结果表明:优化前磁环和优化后磁环都能达到相同的抑制效果 ...
刘子英, 刘洋
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基于粒子群优化极限学习机的断路器故障诊断方法研究

open access: yesGaoya dianqi, 2020
断路器动作时,分合闸线圈电流特征能够反映断路器操动机构或者二次回路的运行状态,文中基于分合闸线圈电流特征值创建了样本库,并提出使用粒子群优化学习机进行故障诊断的方法。该方法首先通过粒子群优化算法寻找最优解,即极限学习机模型中输入层与隐含层间的权值以及隐含层的偏置,然后利用最优值进行极限学习机网络训练,最后使用训练好的网络对测试样本进行诊断并验证该方法的有效性。同时搭建了未优化的极限学习机模型和遗传算法优化的极限学习机模型,仿真结果表明,经过粒子群算法优化后的极限学习机能100 ...
张佳, 陈志英, 陈丽安, 陈庆荣
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基于粒子群优化的改进加权支持向量回归的变压器顶层油温预测

open access: yesGaoya dianqi, 2021
建立一种粒子群优化的改进加权支持向量回归的变压器顶层油温模型,能够准确的估计变压器顶层油温。该模型根据环境温度、变压器负荷、变压器顶层油温等样本数据建立支持向量回归模型,分析变压器顶层油温与其他各因素之间的联系,根据不同影响因素建立支持向量超平面将变压器顶层油温预测限制在一个合理区间,根据支持向量机的惩罚因子和松弛因子的选择使该区间缩小至与实际变压器顶层油温的误差达到最小,使以变压器顶层油温为预测目标函数的预测模型精度最高 ...
李诗勇   +6 more
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基于DGA的粒子群相关向量机变压器故障诊断

open access: yesGaoya dianqi, 2017
传统智能算法中因算法自身的固有缺陷,从而导致变压器故障诊断结果不理想。为此,针对相关向量机中核函数参数的选取对分类效果产生影响的问题,笔者在对运用粒子群算法优化相关向量机的可行性进行充分分析的基础上,构建了粒子群优化的相关向量机方法,以DGA作为特征输入,利用粒子群优化算法对核函数参数σ进行优化,以获得最优的相关向量机故障诊断方法,从而提高变压器的故障诊断精度。实例对比分析表明,与SVM、RVM方法相比,粒子群相关向量机方法具有更高的诊断精度。
袁海满   +6 more
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