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基于模糊自适应粒子群算法的电网优化调度
机组调度的好坏直接决定了电网运行费用的多少,通过优化达到最优值是改变机组运行的方式之一.模糊自适应粒子群算法,采用自适应粒子法,通过惯性权值法进行粒子追踪与自适应调整,然后通过公式分析达到最优值.于植梁,安学君 - 煤炭技术文章来源： 万方数据 -
面向船体分段建造的二维不规则空间调度方法
针对船体分段建造计划的时空特性和分段投影不规则形状的特点,提出了综合时间和空间的多目标分段建造空间调度优化模型.该模型将船体分段投影抽象为更接近实际形状的不规则多边形,提出分段调度中的悬挂和重叠现象的检验方法和解决方案.设计了具有时空特性的改进粒子群算法,采用均值自适应加权法解决多目标权值分配问题,使目标函数值比例均衡.最后,以船厂实际数据为例进行实验验证.结果表明,所提出的调度方法能有效地提高船舶分段生产效率和空间利用率,并具有较强实用性.张志英,杨克开,于瑾维 - 上海交通大学学报文章来源： 万方数据 -
基于IPSO的模糊神经网络优化及交通流量预测
在基于模糊神经网络的交通流量预测中,神经网络的各节点参数优化是最关键的.采用粒子群算法优化模糊神经网络的参数.针对粒子群算法易于陷入局部最优的缺点,提出一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法用于路口交通流量预测.仿真结果表明,该算法的收敛速度和预测精度优于传统粒子群算法、BP算法,提高了交通流量预测的精度和速度.金成均,常桂然,程维,姜慧研 - 计算机科学文章来源： 万方数据 -
一种基于多目标混沌PSO的机器人足球防守策略
提出多目标混沌粒子群优化算差并应用于机器人足球防守策略之中.在对方多名队员进攻情况下,通过该策略引导我方队员防守跑位,并选取我方位置最佳队员对对方主攻队员进行截球,从而达到成功防守的目的.传统的防守策略,仅是根据具体环境采取应对策略,而基于多目标PSO的机器人足球防守策略通过粒子群优化算法的随机性能提高防守队员在动态比赛环境下的逆应性,为了避免粒子群优化算法陷入局部极值,对粒子群的最优住置进行屁沌优化以提高群体多样性.在FIRA仿真平台中,将加入多目标混沌PSO的机器人足球防守策略和传统防守策略相比较,实验结果表明基于多目标混沌PSO的机器人足球防守策略能较大程度地提高球队整体防守能力.唐贤伦,周维,张衡,陈光丹,刘念慈 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
医院手术调度问题的多目标粒子群优化方法
在手术时间服从正态分布的情况下,针对手术室优化调度问题,从规避手术风险和人性化的角度考虑,以手术取消风险最小化和患者病情恶化风险最小化为目标建立数学模型,设计了多目标粒子群算法.为了发挥粒子群算法解决连续问题的优势,在编码设计中将离散的优化问题转化为连续的优化问题,分析了惯性权重和学习因子设置对算法性能的影响,并引入网格法和ε-支配的概念来保证解分布的均匀性.利用现实数据进行实验,得到了问题的Pareto最优解,在不同的参数下分析了算法的性能,表明了建模的合理性和算法的有效性.王昱,唐加福,曲刚,宫俊 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于邻域粗糙模型的高维数据集快速约简算法
根据粒子群优化算法的思想,给出了求解高维邻域决策表的一个约简算法SPRA.通过采用固有维数的分析方法MLE等,将其估算的维数值作为SPRA算法的初始化参数,提出了高维数据集快速约简算法QSPRA.利用5个UCI标准数据集对该算法进行了验证,结果表明,该算法是有效的、可行的.详细分析了种群规模和迭代次数对结果产生的影响.实验表明,基于核的启发式添加算法思想已经不适合求解高维数据集.刘遵仁,吴耿锋 - 计算机科学文章来源： 万方数据 -
基于负约束条件下最大似然估计的无线传感网络定位算法
针对基于RSSI( Received Signal Strength Indicator)的无线传感网络定位算法精度不高的问题,提出一种负约束条件下的似然估计定位算法。当未知节点在参考节点的通信范围之外时,引入负约束条件来提高定位精度。主要工作可分为三部分:第一,根据RSSI值测量参考节点与未知节点之间的距离。第二,根据参考节点与未知节点通信关系建立正约束和负约束条件下的似然估计函数。第三,利用粒子群优化算法找到未知节点的最佳位置。仿真结果表明,引入负约束条件可以提高定位精度,且优于传统的定位算法。丁海强,齐光快,庄华亮,何熊熊 - 传感技术学报文章来源： 万方数据 -
一种铜电解生产过程的多目标量子粒子群优化
为解决铜电解生产过程能耗高的问题,采用机理和辨识混合建模方法建立铜电解过程多目标优化模型.针对量子粒子群算法求解多目标优化问题存在的多样性差、分布不均甚至局部收敛的问题,提出了一种基于信息熵和混沌变异的改进多目标量子粒子群算法,对测试函数的计算结果表明所提出算法在求解分布性方面要明显优于其他经典算法.利用改进算法在给定电价和分时电价情况下进行铜电解过程多目标优化仿真,获得了生产工艺参数的最优组合,有效的降低能耗,为电解铜的生产过程优化提供了详细的指导和理论依据.逄珊,杨欣毅 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
并行免疫离散粒子群优化算法求解背包问题
针对离散变量的优化问题,提出了一种改进的二进制混合粒子群优化算法(MHBPSO).MHBPSO算法利用生物免疫机理和并行运算原理简化算法结构,并针对后期可能出现局部收敛、停滞的问题,从保持粒子群位置的多样性入手,引入了鲶鱼效应和交叉变异操作.仿真实验比较了几种成熟的离散优化算法在解决典型0-1背包问题时的性能.结果表明MHBPSO算法结构简单、收敛速度快、全局寻优能力强,是一种解决离散优化问题的有效方法.姜伟,王宏力,何星,陆敬辉 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于PSO的BP神经网络在压力传感器温度补偿中的应用
针对硅压阻式压力传感器的温度漂移问题,提出了基于粒子群优化算法PSO( Particle Swarm Optimization Algorithm)的BP神经网络的温度补偿模型,通过粒子群化算法对BP网络的权值和阈值进行全局寻优,克服了BP网络收敛速度慢和易陷入局部极值的缺陷,而且温度补偿的精度较高。研究结果表明,该方法有效的抑制了温度对压力传感器输出的影响,提高了传感器的稳定性和准确性。孙艳梅,苗凤娟,陶佰睿 - 传感技术学报文章来源： 万方数据
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