一种基于改进PSO的K—means优化聚类算法

针对传统的K—means算法对初始聚类中心的选取敏感、容易收敛到局部最优的缺点,提出一种基于改进粒子群优化算法（PSO）的K—means优化聚类算法。该算法利用PSO算法强大的全局搜索能力对初始聚类中心的选取进行优化：通过动态调整惯性权重等参数增强PSO算法的性能;利用群体适应度方差决定算法中前部分PSO算法和后部分K—means算法的转换时机;设置变量实时监控各个粒子和粒子群的最优值变化情况,及时地对出现早熟收敛的粒子进行变异操作,从而为K—means算法搜索到全局最优的初始聚类中心,使聚类结果不受初始聚类中心影响,易于获得全局最优解。实验结果表明文中提出的改进算法与传统聚类算法相比具有更高的聚类正确率、更好的聚类质量及全局搜索能力。     

协同粒子群优化算法的改进与仿真

传统PSO算法的收敛性能会随求解问题空间维数的增加而下降,根据协同进化原理,通过对传统PSO算法进行协同优化处理,设计一种改进的协同PSO算法。在每次迭代过程中,采用传统PSO算法更新粒子位置和速度,由此产生群体当前的全局最优位置;对所有粒子所经历的最优位置进行降维的协同优化,产生一个参考全局最优解;根据参考全局最优解更新群体当前的全局最优位置。仿真结果表明,该算法可以明显提高收敛速度,在某些问题上可以收敛到全局最优。     

基于混沌序列的粒子群优化算法

提出一种改进粒子群局部搜索能力的优化算法,对于陷入局部极小点的情性粒子，引入混沌序列重新初始化，在迭代中产生局部最优解的邻域点，帮助情性粒子逃商束缚并快速搜寻到最优解．对经典函数的测试计算表明。改进的混合算法通过微粒自适应更新机制确保了全局搜索性能和局部搜索性能的动态平衡，而且保持了PSO计算简洁的特点，在收敛速度和精度上均优于普通的PSO算法.     

基于群智能的连续优化算法研究

在对蚁群优化算法(ACO)和粒子群优化算法(PSO)进行分析的基础上,提出一种解决函数连续优化的群智能混合策略-CA-PSO.在求解过程中,首先对解空间进行区域划分,进而利用ACO在优化初期具备的快速收敛性能,在整个解空间内搜索最优解的敏感区域.然后利用蚁群的搜索结果初始化PSO粒子,利用PSO快速和全局收敛性进行所在小区域内的搜索.种群更新时根据蚁群的拓扑结构和小区域间的阶跃规则,蚁群不断向最优解敏感区域聚集,使得敏感区域内粒子数增加,则局部的PSO搜索策略可以更细密的搜索最优.实例结果表明,CA-PSO既能保证解的分布性与多样性,又避免了在多峰值函数寻优过程中陷入局部最优解而停止运算,最终将收敛到全局最优解.     

联盟运输调度问题的粒子群算法研究

联盟运输调度问题是在基本运输调度问题基础上所发展起来的、具有重要实用价值的一类组合优化难题.粒子群算法(PSO)是一种新兴的基于群智能的演化计算技术,该算法与传统方法相比有着较高的收敛速度和计算精度,可以在解空间内高效地寻找到全局最优解.将其应用于联盟运输调度问题,并针对联盟运输调度问题中最优解的分布特点,对标准粒子群算法进行了改进,克服了标准粒子群算法收敛速度过快且易收敛于局部最优的缺点.对比实验结果表明,改进后的粒子群算法可以快速、有效求得最优解.     

改进混沌PSO算法的电力系统最优潮流计算

电力工业的市场化改革对最优潮流（Optimal Power Flow,OPF）的计算精度和速度提出了更高的要求。在分析最优潮流理论及其算法的基础上,对比一些经典解算法,引入粒子群优化算法（PSO）来计算发电厂成本耗费问题。考虑到传统PSO算法处理OPF约束条件时,对随机粒子个体的质量和速度的选取不能保证,且收敛速度慢,并容易陷入局部最优解,提出改进的混沌粒子群算法,即利用混沌运动特性来改进粒子群算法。利用该算法与其他算法对IEEE5节点算例进行分析比较,结果表明改进的混沌微粒群优化算法可较好处理最优潮流约束条件,有效提高了PSO算法的全局收敛能力和计算精度。在处理最优潮流问题上具有一定的有效性和优越性。     

多向学习自适应的粒子群算法

粒子群优化算法（PSO）是一种群体智能算法,通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。但基本PSO算法存在进化后期收敛速度慢、易陷入局部最优点的缺点,提出了一种多向学习型的粒子群优化算法,该算法中粒子通过同时追随自己找到的最优解、随机的其他粒子同维度的最优解和整个群的最优解来完成速度更新,通过判别区域边界来完成位置优化更新,通过对全局最优位置进行小范围扰动,以增强算法跳出局部最优的能力。对几种典型函数的测试结果表明：改进后的粒子群算法明显改善了全局搜索能力,并且能够有效避免早熟收敛问题。算法使高维优化问题中全局最优解相对搜索空间位置的鲁棒性得到了明显提高,适合于求解同类问题,计算结果能满足实际工程的要求。     

粒子群优化技术的研究与应用进展

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的基于群智能搜索的优化技术,它是通过粒子追随个体最优解和群体最优解来完成优化,且算法简单、易实现、参数少,具有较强的全局优化能力,可有效应用于科学与工程实践中。文中综述了PSO各种改进技术、研究热点问题及其应用进展情况并指出了PSO的发展趋势及未来研究方向。     

粒子群优化技术的研究与应用进展

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的基于群智能搜索的优化技术，它是通过粒子追随个体最优解和群体最优解来完成优化，且算法简单、易实现、参数少，具有较强的全局优化能力，可有效应用于科学与工程实践中。文中综述了PSO各种改进技术、研究热点问题及其应用进展情况并指出了PSO的发展趋势及未来研究方向。     

粒子群算法求解连续优化问题的性能分析

粒子群优化(PSO)算法是一类有效的随机全局优化技术,适用于求解连续优化问题.它利用一个粒子群搜索解空间,通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.本文介绍了基本的PSO算法,使用3类代表性的标准测试函数对粒子群算法进行了实验分析,并进一步讨论了PSO算法的寻优性能,提出了PSO求解连续优化问题的性能分析策略.     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

桥面损坏状态评估专家系统探讨

介绍关于桥梁结构损坏状态评估专家系统，在讨论状态评估方法的基础上，重点介绍损坏状态评估因素关系树的建立及各因素状态的模糊表达式等，最后以桥面诊断过程为例介绍系统的构成及诊断流程图，知识表达方式，系统推理过程及工作流程。     

联合收割机脱粒滚筒恒速智能控制器设计

研究了轴流式联合收割机的控制问题,给出了联合收割机脱粒滚筒的数学模型,介绍了基于模式识别的智能控制原理,建立了联合收割机脱粒滚筒恒速控制模型,设计了基于模式识别的智能恒速控制器.应用Matlab/Simulink进行了控制器仿真,其结果表明,将基于模式识别的智能控制应用于联合收割机脱粒滚筒的恒速控制,其过渡过程平稳、响应速度快、无超调、无振荡并且无稳态误差.     

计算机辅助课表编排技术的研究

讨论了几种实用的计算机辅助课表编排技术及在实际编排中的应用。应用分析表明，采用分批与或图搜索和分批优化的匈牙利算法相结合的方法，在计算机辅助课表编排中是行之有效的。     

Complexity of approximation of 3-edge-coloring of graphs

The problem to find a 4-edge-coloring of a 3-regular graph is solvable in polynomial time but an analogous problem for 3-edge-coloring is NP-hard. To make the gap more precise, we study complexity of approximation algorithms for invariants measuring how far is a 3-regular graph from having a 3-edge-coloring. We show that it is an NP-hard problem to approximate such invariants with an error O(n1−ε), where n denotes the order of the graph and 0<ε<1 is a constant.     

课程表自动编排系统的再开发

根据课程表自动编排系统运行过程中的需求变化，应用敏捷软件开发思想重构系统，对系统再分析。     

发热量测定仪系统设计

本文介绍了发热量测定仪的结构、工作原理、硬件系统功能,阐述了应用铂电阻进行高精度温度测量的方法,系统用AT89C52单片机作为处理和控制芯片,该发热量测定仪性能符合水泥企业应用要求。     

变电站一次设备喷涂PRTV用量的分析

对国网宁夏电力检修公司宁安运维站近2年来一次设备喷涂PRTV用量的统计数据进行分析整理,得出各类一次设备按照标准要求喷涂PRTV时的用量估算值,并针对现存作业中存在的问题,提出相应解决方案。     

汇集点的计算方法研究

利用图像坐标计算交比,就可能出现计算故障或者引起计算精度的下降,采用N矢量表示视平面上的点和直线,建立交比的N矢量计算公式;在此基础上,研究了纯平移运动汇集点的N矢量计算方法,该公式只需要知道纯平移运动一个空间点在3个时刻t1、t2、t3的投影点或者该点的N矢量m、N速度 ()tm 以及加速度 ()tm ,都可求出动点的汇集点。最后,通过举例分析和实验验证,证明该算法实用、可靠。     

基于离散度函数的DNA序列的相似性分析

用一种新的信息离散性量度法分析DNA序列的相似性。该法用DNA序列的子序列分布来描述DNA序列,从而充分考虑了DNA序列的信息。对不同的子序列长度,分析了11类不同生物的β-globin基因的第一个外显子的编码序列的相似性,结果表明,该法是分析DNA序列相似性的简单而有效的工具。