太阳影子定位参数反演模型的混合粒子群算法

针对非线性太阳影子定位参数反演问题,给出一种基于单纯形算法的权重线性递减的粒子群混合算法,此混合算法融合了单纯形算法的精确局部搜索能力和粒子群算法全局搜索能力,且采用权重线性递减的粒子群算法加快了算法的收敛速度。在太阳影子定位参数反演的数值实验中,所提算法不仅成功反演参数,而且拥有较高的计算精度和更快的收敛速度。     

岩土工程参数反演的一种新方法

介绍了新近提出的一种模拟进化算法——粒子群算法,相对于其他进化算法,粒子群算法的优势在于简单、易实现且收敛快。把该算法引入岩土工程参数反演领域,同时为了克服粒子群算法后期搜索效率降低的缺陷,把单纯形法嵌入到粒子群算法中,提出岩土工程参数反演的一种新方法——基于粒子群算法和单纯形法的混合算法。算例表明,混合算法在参数反演计算中体现出良好的优化性能和很快的收敛速度,是一种新颖可行的参数反演方法。     

改进粒子群算法在电力系统无功优化中的应用

为研究解决电网无功优化问题的可行算法[1],对粒子群算法进行探讨和改进,引入共轭梯度法,克服标准粒子群算法容易进入局部收敛、收敛精度不高等缺点[2]。改进的粒子群算法寻优质量高,收敛速度快,节点电压满足系统运行要求,系统网损较小,是解决电力系统无功优化的高效可行算法。     

基于粒子群算法的桁架结构优化

粒子群算法(PSO)是一种基于种群智能的优化算法。由于其具有快速收敛和操作简单等特点,粒子群算法在工程、经济管理等诸多领域均得到广泛应用,成为近年来智能计算领域研究的新热点。首先介绍粒子群算法,进而提出对于惯性权重进行线性变化。利用改进的粒子群算法对实际工程桁架结构进行尺寸优化以提高经济效益,并提出合理的参数设置。数据对比分析结果表明,改进的粒子群算法对于桁架结构尺寸优化设计是可行的。     

位移反分析的APSO-WNN模型研究及应用

用改进粒子群优化算法对小波神经网络进行优化，从而提出改进粒子群算法优化小波神经网络模型（APSO-WNN）。该模型具有小波变换的良好时频局域化性质、良好时域和频域分辨能力及传统神经网络的自学习功能；同时用改进的粒子群优化法进行全局最优搜索，快速收敛到全局最优解，使其具有良好的逼近能力、容错能力和较强的鲁棒性。因此，该计算模型适合解决具有复杂非线性和模糊性特点的岩土工程问题。为证明该模型的优越性，同时将该计算模型与传统遗传算法神经网络用于三峡船闸高边坡4种介质弹性模量的位移反分析计算，结果表明不论是优化精度还是收敛时间，该算法都较遗传算法有明显提高。最后利用APSO-WNN反演的弹性模量参数进行测点位移预测，预测表明各个测点的计算位移值与监测值吻合较好，说明该模型在岩土工程位移反分析中具有良好的实际应用价值。     

基于改进粒子群算法CHPSO-DS的面板 坝堆石体力学参数反演

面板堆石坝堆石体力学参数反演优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题,当正演过程用神经网络模拟器替代后,高效快捷的优化算法成为解决问题的关键.提出一种用以解决这一复杂优化问题的混合算法--混沌直接搜索粒子群(CHPSO-DS)算法.在改进的算法中,首先结合混沌优化思想对粒子群进行初始化,减轻粒子初始位置的选择对算法优化性能的影响;利用直接搜索法克服了粒子群算法后期搜索效率降低的缺陷,提高算法局部搜索能力.为证明该算法的优越性,同时将该算法与遗传算法(GA)用于水布垭面板堆石坝堆石体力学参数的位移反分析计算中.实践证明,利用CHPSO-DS算法搜索时能快速收敛到全局最优解,且算法具有较强的鲁棒性;两算法对比结果也表明,不论是优化精度还是收敛时间,CHPSO-DS算法都较GA有明显提高.最后利用CHPSO-DS算法反演的堆石体力学参数进行测点沉降预测,结果表明各个测点的计算位移值与监测值吻合较好,说明CHPSO-DS算法在复杂岩土工程位移反分析中具有良好的实际应用价值,值得进一步研究和推广.     

动态扩散粒子群算法及在机器人路径规划上的应用

针对粒子群算法对高维函数优化性能不佳问题,提出了一种动态扩散粒子群算法,并将其应用于移动机器人路径规划中。该算法通过引进动态调节数,动态的选择粒子的运行轨迹,阻止种群在演化过程中搜索效率降低的缺陷,提高算法的寻优性能,在处理大规模函数优化及移动机器人路径规划方面具有更强的寻优能力及更高的搜索精度。     

基于萤火虫-粒子群混合算法的接地网分区域故障诊断方法

为提高接地网故障诊断的准确性和效率,在总结现有故障诊断方法基础上,提出基于萤火虫-粒子群混合算法(GPSO)的分区域诊断方法。该方法通过优化接地网故障诊断方程组模型,使之转化为等价的优化问题;根据接地网的可及节点分布情况对接地网分区,应用分层约简理论将接地网分解得到本征接地网络;对本征接地网建立优化模型,采用萤火虫-粒子群混合算法对优化问题进行求解;根据本征支路电阻的前后变化以及每条支路对应的接地网区域,分析判断接地网各个区域内的故障情况。该方法综合利用萤火虫算法的寻优能力和粒子群算法的收敛速度,有效避免诊断方程组时的欠定问题,对于指导变电站现场维护更加有效和具有工程实际意义。实例应用结果验证了所提方法的正确性和实用性。     

一种基于粒子群算法的暖通空调过程对象辨识方法

暖通空调系统运行效果的好坏依赖于控制系统。传统的控制过程中PID参数需要专业人员根据工程经验进行设定,往往控制精度不够,鲁棒性差。而基于系统传递函数的PID控制虽然表现性能良好,但实际使用过程中往往由于不能得到准确的传递函数而受到限制。采用粒子群优化算法对所研究的暖通空调对象进行模型参数的辨识。在辨识过程中,首先将空调系统中涉及的某个被控对象的传递函数设置为二阶滞后模型,然后采用粒子群优化算法对模型参数进行在线辨识。通过将目标函数设置为最小化模型输出与系统实际输出的偏差值而得到最优参数解,从而得到被控对象的传递函数。通过2个算例说明该方法过程简单、结果准确,且具有一定的鲁棒性。     

太阳能发电系统中最大功率点跟踪方法

针对光伏电池的最大功率点跟踪(MPPT)影响着光伏系统的发电效率,本文对光伏阵列的功率输出特性曲线进行了建模仿真分析,根据MPPT的目标是保持光伏阵列输出电压一直保持在最大功率点处,重点分析在光伏阵列出现局部阴影情况时的,光伏阵列的P-V输出特性为多峰曲线情况下,提出了一种基于改进的模拟退火粒子群算法的最大功率点跟踪控制方法,将模拟退火算法思想融入到粒子群算法中,改善粒子的探索能力,提升了最大功率点跟踪算法的收敛速度和精确性。     

基于粒子群优化算法的热网优化设计

基于粒子群优化算法,以热网年折算费为目标函数,在水力约束条件下求解优化的管径.结合算例,验证了粒子群优化算法的可行性和有效性,取得了良好的效果.     

关于在“最优化方法”中引入智能优化算法的思考

最优化方法是数学专业的重要课程,也是理工科专业必备的数学工具,通常仅限于数值优化方法。由于传统数值优化方法对目标函数要求较高,因此,难以解决实际复杂优化问题。本文从引入智能优化算法的必要性、智能优化算法选讲,以及数值优化方法和智能优化算法的融合等3个方面提出几点思考,以期推动"最优化方法"课程体系的改革,使其契合科学技术发展的需求。     

基于粒子群算法的圆形隧洞锚喷支护优化

地下工程施工过程中,不同的支护方案具有不同的稳定性状态和经济成本,传统的列举择优法并不能得到所有可能方案的最优解。针对埋深大且围岩强度低的圆形隧洞,结合支持向量机与粒子群算法,对考虑支护时机的隧洞支护方案进行优化,得到最优方案,并以数值模拟进行对比验证。对比结果显示:采用本文所用优化方法得到的最优解的综合评价指标值与同方案数值模拟得到的综合评价指标值相对误差为0.137%,二者结果非常相近,且对比方案综合评价指标值大于最优方案的综合评价指标,说明算法寻优得到的结果可靠。通过本文研究,表明:(1)结合支持向量机与粒子群算法,可对地下工程支护方案进行全局优化;(2)优化结果经数值模拟验证有效;(3)优化方法与结果对相应工程设计及施工建设具有一定参考意义。     

灭火资源配置优化研究

合理的对现有灭火资源进行优化配置是高效发挥消防救援力量的一种有效方式。针对我国目前灭火资源配置中存在的配置不足与重复配置的问题,从系统分析角度并根据一定的灭火配置标准,在分析站点资源配置方式和灭火圈资源配置方式的基础上,建立了相应的资源配置优化模型,达到了优化灭火资源配置的目的。     

办公空间优化设计的探讨

随着企业管理从传统的科学管理向知识管理的转变,同时也对办公空间设计提出了更高的要求。本文提出应将企业办公空间作为一个系统工程来考虑,从办公空间应根据企业的特色来量身定做;符合办公自动化的要求;办公空间应以员工为本的理念,向家居设计靠扰,同时应提倡小型化、灵活与分散化,创造有情感价值的办公空间。     

基于活动分割的资源优化研究

在假定活动可分割的基础上,针对资源波动问题,提出了一个基于遗传算法的资源优化方法。首先在已知活动工期的基础上,确定项目工期,继而确定关键工序和非关键工序,并利用基于二元表示的遗传算法,对每个可分的非关键活动在其ES（最早开始时间）到LF（最迟结束时间）的范围内进行调整,以优化资源分配。最后引用一个示例,表明了提出的方法在资源优化方面的优越性。     

浅析建筑地下室排水设计

研究地下室常用的排水类型与设计方案,要求合理妥当地设计排水功效,明确地下室的最佳水深度、以及消防紧急排水泵所需的水量,尽量使地下室充分发挥出排水的功效的同时,还能够保证水的充分合理利用。     

BAF反冲洗过程的优化控制分析

为优化曝气生物滤池(BAF)的反冲洗参数,从降低能耗的角度出发,通过模型分析和数学推导,建立了BAF最佳反冲洗周期公式,确定了最佳反冲洗参数,同时考察了反冲洗参数对BAF内微生物作用的影响.结果表明,瞬时产水率和周期平均产水率相等时所对应的滤池运行时间是滤池的最佳反冲洗周期,此时BAF的产水率达到最大;试验条件下的最佳反冲洗参数:先气冲洗3 min,再气水联合反冲洗5 min,最后水漂洗10 min,其中水冲洗和气冲洗强度分别为9和18 L/(m<'2>·s);反冲洗参数对微生物作用的影响较大,反冲洗后BAF进水端处的生物量损失率最大.最佳反冲洗周期公式的建立不仅可提高滤池效率、节省能耗,更重要的是可为实现反冲洗过程的自动控制奠定基础,具有一定的现实意义.     

建筑施工企业项目管理组织优化

本文从组织管理模式出发,结合某建筑施工企业,通过分析该公司的组织管理模式,并对该公司的组织管理模式进行优化.     

多层房屋结构优化探索

汶川大地震使人们进一步认识了多层房屋结构的受力特性,也明确了多层房屋结构优化的方向.针对多层砌体结构房屋和框架结构房屋的特点,提出了砌体结构房屋的条形毛石基础优化方案和砌体结构房屋外墙(寒冷严 寒地区)的优化方案;提出了框架结构优化方案和预制空心板楼板应用的优化方案,阐述了多层房屋结构优化创新的意义.