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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 -
线性变化参数的粒子群优化算法
针对粒子群算法容易陷入局部最优点,收敛较慢等问题,在不增加算法复杂度的前提下,提出了线性变化参数的粒子群优化(LCPPSO)算法.LCPPSO算法通过对粒子的速度更新方式进行调整,采用惯性权重和加速因子c1的值线性递减,c2线性递增的策略加强算法的收敛能力.通过经典测试函数进行仿真实验,与标准PSO及其他改进的PSO算法进行对比,实验结果表明LCPPSO算法实现更加简单,需要调整的参数更少,不仅提高了收敛速度,也具有更好的跳出局部最优能力.戴文智,杨新乐 - 生物数学学报文章来源： 万方数据 -
基于粒子群神经网络液压泵效率特性仿真分析
为了能够实现对液压泵效率特性的多点计算,深入地研究了粒子群神经网络在液压泵效率特性分析中的应用.首先,分析了液压泵效率特性的基本原理;其次,研究了RBF神经网络的基本原理;然后,剖析了改进粒子群的优化算法;最后,进行了液压泵效率特性试验测试和仿真分析结果比较,比较结果表明粒子群神经网络在进行液压泵效率特性计算时具有较高的计算精度和计算效率.陈晓飞,陆亦工,王爱民 - 液压与气动文章来源： 万方数据 -
利用重力数据反演区域地壳密度
基于引力位理论结合均质长方体模型和密度-深度函数关系推导了变密度长方体模型正演重力异常表达式.利用高阶次的卫星重力场模型计算了汾渭盆地及周边地区由地壳密度分布不均引起的剩余布格重力异常,根据该剩余布格重力异常反演得到了该地区三维地壳密度分布.反演结果显示该区域地壳密度具有西北高、东南低且自西北向东南方向递减的特征,并和剩余布格重力异常分布形成良好的镜像关系;反演结果与Crust 1.0模型提供的结果较为吻合,证明了变密度长方体模型直接反演三维地壳密度分布是可行的.刘国仕,张永志,胡冰,姜永涛,吴然 - 工程勘察文章来源： 万方数据 -
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 -
Illustrative Key to the Particle Listings
Name of particle. "Old" name used before 1986 renaming scheme also given if different. See the section "Naming Scheme for Hadrons" for details.- 中国物理C(英文版)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 -
基于改进粒子群的加速K均值算法在入侵检测中的研究
针对K均值算法在入侵检测中受初始聚类中心影响而不能获得全局最优,粒子群算法容易出现早熟收敛的问题,提出了一种基于改进粒子群的加速K均值聚类入侵检测算法(NPSO-AKM),对K均值算法和粒子群算法进行了改进和结合,使得算法具有较高的处理速度和全局搜索能力.针对NPSO-AKM是一种聚类算法的特点,设计了基于NPSO-AKM的入侵检测模型.针对实验数据集的特点,设计了交叉法用于构建高质量的训练数据集.通过实验分析和比较,该模型有较好较快的全局收敛能力,并能在入侵检测中获得令人满意的检测率和误检率.肖立中,刘云翔,陈丽琼 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于k-means的改进粒子群算法求解TSP问题
文章借鉴了贪心算法的思想产生初始种群,重新定义了粒子的位置、速度等,提出了适合求解旅行商问题的基于k-means的改进粒子群算法.两个种群同时寻优,种群个体最优之间以一定概率进行交叉,减小算法陷入局部最优的概率,提高粒子向更好解进化的速度.实验证明,改进后的粒子群算法能有效地求解TSP问题.易云飞,陈国鸿 - 微计算机信息文章来源： 万方数据
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