自适应变异的粒子群优化算法

针对粒子群算法的早熟收敛问题,提出一种新的基于群体适应度变化率自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率自适应调整惯性权重的取值,根据当前种群的平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作。自适应调整与变异操作能增强算法跳出局部最优的能力,增大寻找全局最优的几率。对几种典型函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了明显的提高,有效避免了早熟收敛问题。     

基于粗糙集和神经网络的密闭鼓风炉故障诊断

针对密闭鼓风炉过程机理的复杂性及过程信息的不确定性,研究了基于粗糙集(RS)与神经网络相结合的故障诊断方法。采用自组织映射神经网络(SOM)和条件属性依赖度相结合的方法,对连续的样本数据进行离散化,应用基于专家经验与条件属性依赖度相结合的属性重要度计算方法进行启发式RS约简,并把约简结果作为BP神经网络的输入。实验结果表明,采用该方法不仅优化了神经网络的拓扑结构,降低了神经网络的训练时间,同时大大提高了学习速度和故障诊断的准确率。     

基于改进粒子群算法的整流供电智能优化调度

针对粒子群算法易早熟收敛的局限性，提出了一种带变异的改进自适应粒子群优化(PSO)算法.该算法根据群体适应度变化率自动调整惯性权值，根据当前种群的平均粒距确定种群中部分粒子的变异概率.对于大型锌电解过程中的整流供电调度问题，建立了以用电费用及耗电量最少为目标的整流供电优化调度模型，并应用改进算法进行优化求解，获得最优调度方案.仿真结果证明了该算法的有效性.工业应用效果表明，按最优调度方案组织生产显著降低了用电费用，同时有利于电网负荷的平衡运行.