简介：提出一种以广义柔度矩阵为损伤指标,基于量子粒子群优化算法的结构损伤识别方法.该方法根据结构损伤前后广义柔度矩阵差与结构物理参数变化关系,将结构广义柔度矩阵识别问题转化为优化问题,进而采用系统辨识能力较强的量子粒子群优化算法搜索目标函数最优值,从而达到损伤位置和损伤程度同时识别的双重效果.最后通过简支梁数值模拟对该方法的有效性进行了验证.

简介：为了改善冲压件加工质量,采用量子粒子群算法优化六杆压力机构并进行运动仿真.分析六杆压力机构工作过程,采用几何关系式推导冲头的位移方程式.确定设计参数,构造冲头速度优化目标函数,增加约束条件.采用量子粒子群算法优化目标函数,得出六杆最优运动参数.采用数学软件MATLAB对冲头速度进行仿真验证,输出冲头速度运动曲线.结果表明：优化后的六杆压力机构在冲压工件时,冲头速度跳动幅度较小,回程速度快.采用量子粒子群算法优化六杆压力机构设计参数,能够提高冲压件产品综合质量.

简介：摘要本文利用了修正的离散量子粒子群优化算法（MQPSO）对配电网网络进行重构，算法在原有的二进制粒子群基础上改进了Sigmoid函数的简单映射关系，直接利用MQPSO实现了改进粒子群自身算法直接的映射关系，提高了算法的运算效率。此外，由于配电网自身的辐射状运行特点，本文利用节点优化3步骤对配电网络进行优化，使得粒子在初始化过程中避免了不可行解的出现。最后对IEEE单馈线33节点配电系统进行了优化计算，其结果与最优解吻合，同时还证明了MQPSO算法在处理离散问题的高效性。

简介：根据支持向量机结构风险最小化原则和量子粒子群快速全局优化的特点,提出了干扰样式识别的QPSO-SVM算法。采用量子粒子群算法优化支持向量机参数,建立了干扰样式特征组分识别的模型,经过仿真试验,表明该算法具有识别率高,计算时间短的优点。

简介：摘要在智能电网不断发展的大背景下，配电网络重构可以不投入额外的设备，仅通过改变线路上的开关状态，就能实现降低网损，改善电压质量的目的，其重要性日益突出。本文提出了一种基于改进量子粒子群算法的配电网络重构方法。该方法通过基于环路的十进制编码方式对粒子向量进行编码，降低了重构过程中不可行解产生的比例；引入了Logistic映射来提高初始种群的遍历能力；采用自适应调整的收缩—扩展系数α，提高量子粒子群算法的动态自适应性。最后，本文运用MATLAB仿真计算，验证了该方法的正确性、有效性和快速性。

简介：介绍了基本PSO算法以及两种典型的改进算法:1)全局邻域模式和局部邻域模式对粒子群优化算法的影响,全局邻域模式粒子群优化算法收敛快,但容易陷入局部极小值;局部邻域模式粒子群优化算法由于粒子倾向于在不同的局部区域搜索因而收敛速度慢,但能在较大程度上避开局部极小值;2)混沌粒子群优化算法,它具有混沌的随机性、遍历性、规律性等特性引导粒子及其组成的群落搜索全局最优解。

简介：摘 要：针对传统粒子群优化算法易早熟收敛的问题，提出一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法。该算法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特征，综合了混沌初始化、惯性权重的混沌调节、位置的边界处理、陷入早熟时的混沌遍历搜索等改进措施, 改善了粒子群的随机性与多样性，较好解决了算法的早熟收敛问题。通过3个典型高维测试函数的实验测试表明：改进的混沌粒子群算法在收敛速度、寻优精度和稳定性等方面明显优于传统的粒子群算法。

简介：摘要介绍基本粒子群优化算法的原理、特点，并在此基础上提出了一种改进的粒子群算法。通过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，以及在迭代过程中引入变异模型，部分粒子生成相对应的扩张及收缩粒子，比较其适应度，保留最佳粒子进行后期迭代，使算法易跳出局部最优。通过经典函数的测试结果表明，新算法的全局搜索能力有了显著提高，并且能够有效避免早熟问题。

简介：摘 要：城市交通的出行者是交通网络分析的对象，本文针对固定需求随机用户平衡问题，提出了粒子群优化算法并进行数值实验分析，通过构造初始解；设置约束条件控制迭代步长，根据适应度函数求出粒子自身历史最优位置和群体全局最优位置并更新速度和位置向量；同时在迭代更新过程中保证同一OD对各有效路径上流量之和等于其交通需求，最后达到设置的迭代次数，输出OD对各路径流量。结果表明用粒子群算法求解随机用户平衡问题有效可行，迭代收敛较快。

简介：摘 要：城市交通的出行者是交通网络分析的对象，本文针对固定需求随机用户平衡问题，提出了粒子群优化算法并进行数值实验分析，通过构造初始解；设置约束条件控制迭代步长，根据适应度函数求出粒子自身历史最优位置和群体全局最优位置并更新速度和位置向量；同时在迭代更新过程中保证同一OD对各有效路径上流量之和等于其交通需求，最后达到设置的迭代次数，输出OD对各路径流量。结果表明用粒子群算法求解随机用户平衡问题有效可行，迭代收敛较快。

简介：　　(5)将种子的最优值确定为其所在子群中所有粒子的全局最优值,种子的最优值就是同一子群中其他粒子的全局最优值,通常可以将求解的适应值函数定义为　　　　4物种形成原理算法　　　　方程组具有多个解时

简介：PSO组播路由算法,杜明辉基于粒子群优化的QoS组播路由算法[J]. ,路由A中的第2个节点7在路由B中不存在

简介：PSO组播路由算法,杜明辉基于粒子群优化的QoS组播路由算法[J]. ,路由A中的第2个节点7在路由B中不存在

简介：PSO组播路由算法,杜明辉基于粒子群优化的QoS组播路由算法[J]. ,路由A中的第2个节点7在路由B中不存在

简介：针对粒子群算法无线传感器网络（WSN）覆盖优化中算法稳定性较差，后期收敛速度慢和易陷入局部最优问题，本文提出了一种自适应扰动混沌的粒子群（AdaptiveDisturbanceChaoticParticleSwarmOptimization，简称ADCPSO）的覆盖增强算法。一是在覆盖范围中应用改进的混沌Tent映射对粒子初始化，提高了种群的求解质量和算法的稳定性；二是采用非线性递减的惯性权重和学习因子自适应操作；三是根据一定概率对粒子位置进行扰动更新，避免粒子陷入局部收敛的问题。仿真结果表明，该算法具有良好的全局搜索能力，稳定性好，提高了网络覆盖率。

简介：摘要：研究了含DG配电网的综合优化问题。首先提出了综合优化的数学模型；针对配电网重构优化中存在大量不可行解的问题，提出了按广义支路编号的粒子编码方法。在几种不同无功功率特性的DG并网方案下，分析了69节点配电网的综合优化问题。

简介：摘要电力市场下AGC机组的调配问题是辅助服务领域中的一个重要研究课题，合理的选择AGC机组对电网的经济运行很重要。本文提出了采用粒子群优化算法对电力市场AGC机组的调配问题进行探究，依据粒子群算法原理在MATLAB软件中编程对实际系统的AGC机组调配问题进行求解。研究结果表明，改进的PSO算法即可以克服整数规划法的缺点，也能避免了遗传算法复杂的参数设置，且能得到问题的最优解。改进粒子群算法是解决AGC机组调配问题的新方法。

简介：摘要水库优化调度可以很大程度的提高水资源的利用率，有助于缓解当前日益紧张的水资源问题。本文为缓解塔里木河下游水资源日益短缺的现状，实现垦区水资源的统一调配，首先以恰拉水库为研究对象，在分析恰拉水库实际运行的基础上，以灌溉缺水量最小和库损最小为目标，考虑水量平衡、库容等方面的约束，建立恰拉水库的优化调度模型；其次，在基本粒子群算法框架中融入模拟退火算法思想，建立基于改进后的粒子群算法的模型求解方法；最后，对丰、平、枯三个典型年分水库不同供需水情况进行优化调度。结果能够有效减少库损，改进后的粒子群算法计算精度高，跳出局部最优解的能力强，能够平稳快速地得到水库调度方案，该方法为新疆不同水库优化调度提供技术支持。

简介：针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示：信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21m增长到4.65m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82m下降到0.76m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。

简介：针对自由漂浮状态下的空间机械臂系统，研究了基座姿态扰动最小的轨迹规划问题。首先通过正弦函数参数化机械臂各个关节，在机械臂关节角速度、角加速度以及基座姿态变化范围受限的约束条件下，定义了基座姿态扰动最小的目标函数，然后提出了基于混沌粒子群算法的轨迹优化策略，并给出了具体求解步骤。数值算例结果表明，在满足系统的约束条件下，机械臂关节变化平缓，不存在角速度突变的情况，并且比标准粒子群算法具有更快的收敛速度，在优化轨迹下进行运动仿真，结果表明终止时刻基座姿态扰动为1.3708°(三轴合成)，而梯形规划的姿态扰动为8.5459°，优化后使得姿态的扰动减小84%，从而说明所提出的算法能够有效减小机械臂运动对基座姿态的扰动。