一种改进粒子群算法在水轮机控制中的应用

关于水轮发电机控制系统优化问题,水轮发电机组的控制技术对于水轮发电机组稳定工作非常重要。针对保证供电质量,改善调节系统的非线性时滞特性,利用具有局部搜索能力的粒子群算法对水轮发电机组进行模糊PID控制可以确保控制的稳定性。首先,根据水轮发电机组的控制原理和模糊PID控制器的基本结构,提出具有局部搜索能力的改进粒子群算法,利用模糊PID控制器以及采用了改进粒子群算法的模糊PID控制器,用MATLAB软件对水轮发电机组进行优化控制仿真,仿真结果表明采用改进粒子群算法的模糊PID控制器具有最优的控制效果。     

基于混沌粒子群的有向传感器网络覆盖优化

研究有向传感器网络覆盖控制问题,全向传感器不能直接应用于有向传感器网络.为改善有向传感器网络覆盖性能,在分析有向感知模型的基础上,提出了应用混沌粒子群的有向传感器网络覆盖优化算法,可随机部署有向传感器网络,以网络区域覆盖率为优化目标,利用粒子群算法较快的收敛速度和混沌搜索的遍历性、随机性,通过调整传感器节点的主感方向,减少网络感知重叠区和感知盲区.仿真结果表明,改进算法能有效提高网络覆盖率.与基本粒子群等覆盖优化算法相比,改进算法覆盖优化性能更好.     

多类型物流配送优化策略研究

研究多类型物流配送优化问题。物流中货物的配装以及送货的线路优化是物流配送的核心难点问题。对目前常见的物流配送过程中优化调度算法进行比较,分析了物流配送抽象流程,阐述了半启发式的遗传算法,以求取优化配送效率、降低算法的时间和空间复杂度为目标,建立了多类型物流配送整数线性规划模型,并设计了相关求解算法。将自适应遗传算法的多类型物流配送优化策略应用到实际物流配送过程中进行仿真,处理结果进行科学评价。通过实例的应用,验证了提出算法的可行性和高效性。     

基于传感器网络能量均衡分簇算法仿真研究

研究传感网络能量均衡分簇延长网络寿命问题。针对LEACH算法中簇首分布不均及簇首与基站一跳通信能耗大的问题,造成网络簇头的不均匀分布带来的能耗不均衡问题以及簇头的瓶颈等,为了解决上述问题,提出了一种基于能量高效的无线传感器网络分簇路由算法。算法首先在簇头选择过程中利用节点的能量、邻节点数以及每一轮中簇头的个数等参数设置节点当选簇头的优先度,使簇头均匀地分布在网络中;在簇的组建过程中利用能量参数设置簇的重建条件,达到减小簇的重建频率的目的。     

基于免疫粒子群算法的多星观测调度研究

多星观测调度是一个复杂的组合优化问题,且为NP难题.目前常用解决方法是采用智能搜索算法在搜索空间寻找近似最优解.针对上述问题,首先探讨了国内外成像侦察卫星调度算法的研究现状,然后阐述了传统微粒子群优化算法与免疫粒子群优化算法的特点,并对带有多个时间窗口约束的多星观测问题建立了数学模型.在此基础上,提出一种用于解决多星观测调度问题的免疫粒子群算法.实验结果表明,免疫算法收敛速度快,可以很好地逼近精确解,并具有较强的搜索能力.     

基于FOA-GRNN油井计量原油含水率的预测

研究原油含水率准确预测问题,提供高精度的原油含水率数据在油井计量中具有重要意义。针对原油含水率预测受到多因素影响,由于原油中存在复杂的非线性关系,传统的预测方法无法满足预测精度要求。为了提高原油含水率的预测精度,提出了果蝇优化广义回归神经网络的原油含水率预测方法,果蝇优化算法用于广义回归神经网络的参数优化。通过同轴线相位法含水率计的测量系统对原油含水率有影响的多个参量进行测定,建立果蝇算法优化广义回归神经网络的原油含水率预测模型。仿真结果表明:相对于广泛应用的BPNN预测模型,果蝇算法优化的广义回归神经网络预测精度高,是一种实用有效的原油含水率预测方法。     

改进的图像关键点特征提取形状匹配算法

研究图像特征提取匹配优化问题。传统的图像配准算法效率和精度较低等不足,导致形变图形配准和识别难,提出了一种改进的局部反射特征图像关键点匹配算法。算法首先采用了一种新的算法来对图像进行特征点信息提取,依据图像的仿射不变性原理来计算各三角形区域相对的面积。在关键点附近构造三角形区域,通过仿真表明,提出的改进的算法能够快速的检测图像的关键点,而且能够获得更加多的关键点,有效的提高了算法检测的效率,具有一定的实际应用价值。     

蚁群算法在传感器网络数据融合中的应用

研究无线传感器网络数据融合优化问题,采集数据过程节点间存在大量的冗余数据,需对数据进行融合,提高数据传输效率。为了更好地消除冗余数据,提出一种采用蚁群算法的传感器网络数据融合方法。通过建立传感器数据的传输初始路由,再用蚁群算法找到最佳数据路由,即数据传输最优传感器节点序列,从而实现数据融合。仿真结果表明,蚁群算法能够有效消除冗余数据,减少网络中数据传输量,降低传感器节点能量消耗,延长整个网络的寿命。     

飞机地面空调车温度控制的仿真研究

研究优化飞机地面空调车温控制问题,由于飞机地面空调车温度控制是非线性、时变性强的系统,工作环境不确定性,面对复杂系统温控模型不准确,传统的PID控制存在超调量大、响应速度慢、抗干扰能力弱等缺点。为提高温度控制精度,提出了一种新的稳定性好、精度高、抗干扰能力强的遗传-粒子群PID控制方法。结合传统的PID方法,遗传算法和粒子群算法的各自优点,实现了PID参数的在线整定。通过在matlab上进行仿真,实验结果证明算法具有超调量小、响应速度快、精度高、抗干扰能力强等优点,PID控制性能有显著提高,为飞机地面空调车的温度控制设计提供了依据。     

军事物流配送中心选址模型的构建

研究了军事物流配送中心优化选址建模问题。针对当前军事物流配送因为涉及变量多,关联程度强难以进行选址的难题,为加强选址的科学决策,对军事物流配送中心概念进行了界定,在明确军事物流选址的流程、步骤和一定数目的备选配送中心的基础上,采用离散二进制PSO解决配送中心的选择问题,建立了根据粒子群优化算法的军事物流配送中心选址优化模型。通过实例验证,模型构建科学合理,降低了计算的复杂度,优化了选址模型,为解决军事物流选址问题提供了科学的途径和手段。