简介：粒子群优化(PSO)算法是一种新颖的演化算法,粒子群优化算法,PSO算法是一个新的基于群体智能的进化算法

简介：摘要：为了 防止因过度开采造成的地质灾害和水资源短缺等问题出现。 本 文在分析了经典 PSO 算法 和 SVM 理论知识的基础上，建立了 W-PSO优化的 SVM 时间序列预测模型。

简介：研究灾难环境下翼伞空投机器人系统轨迹规划问题,基于简化的翼伞系统质点模型,采用混沌粒子群优化算法对翼伞系统归航轨迹进行寻优。该方法采用非均匀B样条技术实现最优控制规律的参数化,将翼伞系统轨迹规划的最优控制问题转换成参数优化问题,进而运用混沌粒子群优化算法进行寻优计算。轨迹规划的控制曲线是光滑的,利于电机对翼伞系统的操纵伞绳实施控制。仿真结果表明,该方法对翼伞系统的轨迹规划控制是有效的。

简介：频率-波数域单程波算子能高效地模拟地震波在复杂介质中的传播，但是在描述波的大角度传播和速度横向扰动变化较大介质中传播的问题时仍然存在一定误差。这类误差是由于对单平方根算子使用Taylor展开式的近似程度不足所造成。为了进一步提高泰勒展开式的精确性，本文提出一种利用粒子群智能算法优化级数展开系数的高阶广义屏算子对单平方根算子的展开级数进行优化处理。新的偏移算法能在保持单程波偏移算法高效的前提下进一步提高偏移算子在大角度的成像精度和对强横向速度变化介质的适应性。通过脉冲响应实验，验证了基于粒子群算法优化级数的高阶广义屏算子能够提高常规的高阶广义屏算子的成像精度和成像角度。根据对二维SEG/EAGE盐丘模型的成像处理，基于粒子群算法优化级数的高阶广义屏算子对盐丘下面的断层取得了更高质量的成像，说明粒子群优化级数的高阶广义屏算子比常规的高阶广义屏算子具有更好的横向速度适应性。为了检验本文所提算法对实际资料的处理能力，我们利用常规的偏移处理技术和本文所提算法对一条海上二维数据进行了偏移成像处理，对比分析成像剖面发现本文所提算法描述了更加清晰的层位信息和更高质量的偏移剖面。本文所提算法能有效提高高阶广义屏偏移在广角度成像的能力，具有一定实际应用价值。

简介：为提高粒子群算法的搜索效率,克服分解方法处理复杂多目标问题的不足,通过考虑父代解的选择和种群的更新对算法收敛性及解的分布均匀性的重要影响,提出了一种基于分解的改进自适应多目标粒子群优化算法。首先,为提高算法收敛速度,在分解方法确保进化种群多样性的前提下,设计了新的适应度评价方法以评价个体的优劣,并将在竞争中获胜的优质后代解添加到父代候选解中;其次,为避免算法陷入局部最优,在更新粒子时,从当前粒子的邻居或邻居外随机选择个体最优和全局最优位置;最后,引入外部文档,将其作为候选的输出种群,并采用拥挤距离维持多样性,增强了算法处理复杂问题的能力。用12个测试函数的数值实验,并与5种多目标优化算法的比较,表明了所提算法的优越性。

简介：摘要粒子群算法是一种新的智能优化算法，它是对生物群体协同优化能力的研究，是一种针对每个粒子追求自身最优粒子和全局最优位置的一种启发式随机优化算法。在随机搜索的过程中，此算法收敛于最优粒子群优化算法。详细介绍了基本粒子群优化算法和改进的粒子群优化算法，并进行仿真研究，简要阐述了该算法在电力系统中优化应用情况，以期为日后的相关工作提供参考。

简介：摘要：根据核电厂取水管道内壁附着海生物清理要求，以隧道内壁清洁机器人底盘钢架为研究对象，针对其强度高、质量轻以及结构较为简洁的需求现状，在保留底盘钢架现有功能的同时，采用拓扑优化设计对其结构进行研究，并通过采用一种多目标粒子群优化算法对优化结果进行合理取值，最终确定了底盘钢架的最优结构。采用ANSYS Workbench软件对优化前后的底盘钢架进行结构分析，最终将分析结果进行对比，发现优化后的底盘钢架在提高强度、刚度的同时减轻了质量。优化后的底盘最大应力为208.6MPa，底盘质量为313kg。研究结果为清洁机器人的研发提供了参考。

简介：摘要:根据双电机+两档变速箱系统结构特点，定义4种驱动模式并建立动力学及系统效率模型。采用粒子群优化算法获得最优转矩分配策略。仿真表明控制策略有效，符合设计预期。

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  针对货位拣选经常陷入局部最优的问题，本文提出了一种高效求解局部优化问题的改进算法，即为混沌粒子群优化算法，运用高效非支配排序法中的顺序搜索策略以大大减少时间复杂度，以及利用混沌映射来提高MOPSO的全局收敛性，最后运用Matlab7.0软件仿真验证， 结果表明该模型能较好的优化货位分配与拣货路径，提高拣货效率，取得了较好的效果。

简介：摘要优化变电检修计划，可以获得更加经济和理想的检修计划方案。基于这种认识，本文提出了一种基于粒子随机变异思想的改进型离散粒子群算法，能够对变电检修计划模型进行优化。从计划的优化效果来看，采用该算法可以降低变电检修成本，并使检修工作效率得到提高，因此可以为变电检修带来更多的效益。

简介：针对基本粒子群算法中存在的精度较低、易发散、容易陷入局部最优解僵局的情况，提出了免疫粒子群算法。并以卢村水电站为例，进行验证分析，结果表明免疫粒子群算法是一种可靠的研究水电站优化调度的方法。

简介：基于粒子群优化算法（PSO）的神经网络具有良好的训练性能，输出的整体误差小于BP算法。用PSO作为一种粗优化或离线学习过程，用神经网络学习作为一种细优化或在线学习过程。这两种方法综合使用可以大大提高传动箱故障诊断性能。诊断系统把常用的7个时频动态特征参量作为BP网络的输入层的输入，把传动箱中常见的6种特征作为网络的输出。诊断系统拓扑结构为7—12—6的3层BP网络，规定系统误差0．001。结果表明．粒子群优化算法对多故障征兆有较好的故障识别率。作为一种有效优化方法，在机械故障诊断领域具有良好的应用前景。

简介：摘要由于电力系统无功优化问题具有多变量、非线性等特点，针对基本粒子群算法容易陷入局部最优解，本文提出了改进的方法，通过动态调节惯性权重w和改进位置更新策略，可以较好的平衡全局寻优能力和局部搜索能力，将改进后的粒子群算法应用于电力系统无功优化问题中，更好的解决无功优化问题。

简介：摘要院随着计算机技术在各领域的广泛应用，互联网的迅猛发展使得各类信息以指数级增长，本文主要研究粒子群优化算法在Web数据挖掘中的应用，介绍了粒子群优化算法进行Web数据挖掘的基本原理，分析了其特点。简述了粒子群Web数据挖掘优化算法的原理、特点、参数设置与应用等，重点分析了粒子群优化算法中的惯性权值，加速因子的设置对算法基本性能的影响，给出了算法中的经验参数设置。

简介：排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题.在针对遗传算法在求解该问题时搜索效率较低的情况下,提出了一个基于粒子群的排课算法.在算法设计过程中,考虑排课过程中所出现的各种时间、空间资源的冲突情况,设计了一种基于粒子群优化算法来实现时间和空间两种资源的优化.利用C#程序设计语言实现了基于粒子群算法的排课系统,实验和测试结果也验证了其有效性和系统的可用性.

简介：布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法都属于仿生优化群算法,它们的原理简单、实现方便,在诸多领域得到应用。虽然这两种算法优点明显,但是它们在全局搜索能力、收敛速度等方面存在不同程度的不足,当它们应用于复杂优化问题时,需要采用改进措施来提升其性能。把布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法进行混合,在两种算法平行进化的基础上引入共享机制,使两种算法优点互补。仿真证明,混合算法提升了算法的全局搜索能力和收敛速度,适应性更强,可以应用于复杂的优化问题。

简介：摘要随着新能源发电技术的广泛应用，其较强的随机性和不确定性会使得电网产生可靠性和稳定性的问题，因此，需要加装旋转备用机组以改善电网的稳定性。本文对旋转备用机组容量的经济运行进行研究，并采用粒子群算法求得旋转备用机组经济运行的最优解，从而同时保证电网的可靠性和经济运行。算例计算证明了本文方法的有效性。

简介：为了提高物联网拓扑网络的工作性能,将改进粒子群算法应用于物联网拓扑可靠性优化中。文章通过分析物联网拓扑可靠性优化的性能参数、抗毁性和生存性的指标特性,讨论基本监测区、理想监测区、一般监测区、拓扑结构的层数以及距离冗余度的基本含义,构建拓扑可靠性优化模型,研究改进粒子群算法的基本原理,提出了传统粒子群算法的缺陷、改进的基本思路和改进粒子群算法的求解流程,并进行了物联网拓扑可靠性的仿真分析,仿真结果表明改进粒子群算法具有较好的优化能力。

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。