基于混沌粒子群算法的医学图像增强

经典的模糊增强算法在应用于医学图像时,由于在采集或者传输图像时,外部的干扰较多,图像较大几率会不够清晰,该算法的的控制参数是由手动调整控制的,效率和增强效果较差,无法达到最优。由于粒子群算法存在调整参数少,全局寻优的能力,本文将混沌粒子群算法和模糊增强算法结合,运用混沌粒子群算法对模糊增强的增强参数进行优化,仿真实验证实,对于优化后的混沌粒子群算法,可以使模糊的医学图像的清晰率提高95%以上,同时可以突出某些特征,有效地改善了医学图像的视觉效果。     

采用粒子群算法的AGV路径跟踪控制研究

针对双轮差速驱动自动导引车的轨迹跟踪问题,首先根据车辆角度偏差,横向距离偏差这两者与驱动轮速之间的关系,建立简化车辆运动模型,其次,采用线性递减惯性权重改进的粒子群算法设计控制方案,最后提出时间乘误差绝对值积分准则与误差占比相结合的变化适应度函数。将以上两种控制方法与标准粒子群控制方法进行仿真对比,结果表明,采用线性递减惯性权重粒子群算法能有效提高粒子寻优速度,结合以上两种改进的控制方法,能减小超调量,缩短调节时间,增加车辆行驶稳定性。     

基于免疫粒子群算法的污水处理优化研究

针对污水处理过程所具有的多变量、非线性和大时滞的特点,在污水生化反应过程中提出基于免疫粒子群的参数估计方法。在粒子群进化过程中,引入免疫算法机制,通过抗体与抗原的参数计算来促进或抵制抗体的进化,保证粒子群进化的多样性,指导粒子群的优化过程,克服粒子群算法的早熟现象,加快收敛速度和提高全局寻优能力,成功估计模型参数。应用免疫粒子群算法在各类工程模型确定中有较大的应用潜力。     

粒子群优化算法在求解线性规划方程中的效率研究

提出了使用粒子群优化算法求解线性规划方程的方法,并对粒子群优化算法设置不同的参数求解线性规划方程,研究粒子群优化算法在求解线性规划方程时所表现出的效率,实验表明,粒子群优化算法在求解线性规划方程时当设置参数φ1,=2.8,φ2=1.3,粒子人口数选择40时该算法表现出较高的效率.     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法及其应用

针对基本粒子群优化算法在迭代后期易陷入局部最优而出现早熟收敛的现象,基于混沌搜索的全局遍历性、随机性和规律性的特点,以粒子群群体适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据,将Tent映射作为混沌搜索引入到基本粒子群算法中,对以一定概率随机选择的粒子群中的部分粒子实施混沌搜索,利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而使粒子获得持续搜索的能力,提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能.几个典型测试函数的仿真实验和应用实例均证明了该算法的可行性.     

基于粒子群算法的PHEV动力参数和控制策略参数优化

以某款新开发的插电式混合动力汽车(Plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)为研究对象,在完成传动参数匹配和控制策略设计的基础上,利用CRUISE建立了PHEV整车仿真模型。采用优化软件Isight集成Cruise整车模型,建立了以动力性能指标为约束条件,以百公里燃油消耗量和排放性能为目标的PHEV参数优化的模型,利用粒子群优化算法对PHEV的传动系统参数和控制策略参数进行多目标综合优化,并进行了仿真分析比较。结果表明,在UDDS循环工况下进行动力参数优化后的PHEV百公里燃油消耗降低12.5%,等效百公里燃油消耗降低10.7%。     

基于粒子群算法的PID控制器参数优化

提出了使用粒子群算法对PID控制器的比例带δ、积分时间Ti寻找最优解的方法.运用MATLAB通过对电厂中过热汽温控制系统内回路一级过热器的辨识模型进行仿真,表明该种算法的有效性.     

粒子群优化算法综述

首先介绍了PSO的原理及具体实现步骤;然后针对PSO算法在搜索的初期收敛速度很快,但在后期却易于陷入局部最优的缺点,提出了各种改进办法;最后介绍了PSO算法的应用领域以及研究展望.     

基于混沌粒子群算法的电梯混合能源系统控制优化

电梯混合能源控制优化是对电梯、太阳能、蓄电池、超级电容等设备间的能量交换进行控制优化。根据电梯系统的特点,在满足电梯所需能量的前提下,以电网所需的耗电量最小为优化指标,建立电梯的混合能源优化目标函数。其中目标优化函数中的变量如0-1等非连续的开关变量,其混合能源管理优化过程是非线性变参数优化问题,难以用普通的解析方法进行计算。采用混沌粒子群算法的智能求解策略,通过对某电梯的仿真,验证了模型和算法的有效性。     

基于量子粒子群优化算法的斜齿轮设计

粒子群优化算法是一种基于群智能的优化方法,量子粒子群优化算法是基于PSO进行改进的算法,规则简单、收敛速度快、易于编程实现。对于多约束条件的斜齿轮传动的优化设计,笔者提出了一种基于量子粒子群优化算法优化求解的方法,实践表明能够快速、有效求得优化解,是求解齿轮优化设计问题的一个较好方案。     

基于小生境粒子群的多峰函数全局优化算法的研究

针对粒子群算法进行多极点函数优化时存在的局部极小点和搜寻效率低的问题,引入了小生境的思想到粒子群算法中,以粒子的最好位置为中心,粒子的最好的个体解对应的适应值为半径建立圆形小生境.在每个小生境中对粒子的速度位置进行更新,从而改变小生境的中心和半径,直到满足迭代次数,从而保持了微粒群的多样性,通过一个经典函数进行仿真表明,这种把粒子群和小生境结合起来的算法,能快速有效地找到多峰函数的全局最优点.     

基于改进型粒子群优化算法的双辊薄带振动铸轧压下控制系统优化

振动铸轧辊的周期性振动是诱发Kiss点波动的主要因素,亦可导致轧制力波动,最终造成铸轧薄带纵向厚度不均,为此,对粒子群优化算法进行改进,提出了在粒子群收缩因子算法基础上添加扰动因子的优化算法,并依托四种不同类型的测试函数对该算法进行了仿真分析。结合AMESim、MATLAB联合仿真平台进行仿真验证,并将该算法应用于双辊薄带振动铸轧机液压压下控制系统上进行实验验证,结果表明,在粒子群收缩因子算法基础上添加扰动因子的优化算法在收敛速度及求解精度上明显优于基本粒子群优化算法、粒子群收缩因子算法、带极值扰动的粒子群优化算法,使得实际辊缝宽度误差降低至0.1mm。该算法适用于双辊薄带振动铸轧的中试生产,增强了振动铸轧工艺的稳定性。     

基于改进的成本-公差模型与PSO的公差设计

文中根据质量损失模型近年来的研究成果,基于考虑了通货膨胀、物价上涨因素的成本-公差模型,提出了充分考虑价格因素的成本-公差模型,讨论并使用PSO算法来解决此模型的优化问题.文中模型与Taguchi质量损失模型优化结果的比较,证明了文中模型更贴近实际,具有很强的实用性.同时给出了PSO算法过程的粒子进化过程适应度的变化曲线,证明了PSO算法在此模型上的有效性.     

基于粒子群算法的滑阀节流槽优化设计

基于Fluent流场仿真分析软件,在定压差条件下,对带有单U形、斜U形以及V形基本节流槽的滑阀阀口开度-流量特性开展了研究,并将其与试验结果进行了对比验证,得出了U形类槽口随着阀口开度的增加流量梯度减小、斜U形类槽口随着阀口开度的增加基本保持不变、V形类槽口随着阀口开度的增加流量梯度增大的结论。基于上述研究,利用粒子群优化算法,得到满足定压差条件下阀口开度-流量特性要求的节流槽优化尺寸,并通过实例验证了优化结果。     

基于粒子群算法的冷连轧机轧制负荷分配优化

利用粒子群算法设计了一种冷连轧轧制负荷分配的优化方法。根据某1450五机架冷连轧机生产工况,以压下量分配为自变量,以轧制力成比例分配为目标函数,将压下量分配的约束条件作为惩罚项,建立惩罚函数。通过粒子群多代运算,求出罚函数值最小点,得到压下负荷最佳分配点。实验证明,粒子群算法在轧制负荷分配计算中,具有算法实现简便、运算速度快、收敛性好等优点,可以作为一种冷连轧轧制负荷分配的新方法加以推广。     

基于粒子群算法的开关磁阻调速电动机PID控制器参数优化

针对开关磁阻调速电动机(SRD)非线性、数学模型难以精确建立的特点,采用粒子群算法对开关磁阻电动机PID控制器参数进行优化,基于MATLAB Simulink建立SRD仿真模型,仿真验证粒子群优化算法的有效性。     

基于改进PSO算法的数控机床主轴优化设计

通过分析主轴结构和加工过程中受载变形情况, 建立了主轴优化设计的数学模型。根据邓克莱法计算得到的一阶固有频率近似值,引入动态约束条件 。针对传统优化设计方法在解决主轴优化设计中出现的问题,引入粒子群优化 (PSO) 算法,并提出了一种惯性权重值适应性递减的粒子群（ADW）算法。将ADW算法用于数控机床主轴优化实例中,得到主轴结构参数优化组合。研究结果表明,运用所建立的主轴优化设计数学模型及改进粒子群算法可以得到主轴结构参数优化组合,充分显示了该研究方法的有效性。     

基于粒子群算法的磁悬浮储能飞轮结构优化设计

对基于磁悬浮支承技术的储能飞轮进行了结构优化设计。以飞轮储能密度最大为优化目标,以飞轮在设计转速下需满足的结构强度、形态等方面要求为约束条件,建立了结构优化数学模型,并基于粒子群算法求得优化结果。同时还运用ANSYS软件对优化后的飞轮进行了有限元分析,与优化前相比,优化后飞轮的储能性能大大提高。     

基于混合优化算法的直升机旋翼转速优化控制

为了实现直升机巡航飞行时最经济运行,基于某型常规布局直升机,建立巡航阶段需用功率目标函数,以飞行稳定性与操纵安全性指标作为约束条件,利用遗传 序列二次规划( GA-SQP )混合优化算法,对直升机巡航阶段实现最低需用功率的最优旋翼转速进行优化求解。实验结果表明,该方法得到的最优旋翼转速能够有效降低整机需用功率,优化算法得出的最优转速曲线对巡航状态下旋翼转速的变化方向具有一定参考意义。     

基于改进PSO算法的电液位置伺服系统MRAC跟踪控制

针对电液位置伺服系统控制性能不佳的问题,提出一种基于改进PSO算法优化的模型参考自适应(Model Reference Adaptive Control,MRAC)跟踪控制方法.首先,建立电液位置伺服系统数学模型,设计出模型参考自适应控制器;其次,分析PSO算法、APSO算法在参数寻优过程中的不足,提出一种改进的PSO...