混沌粒子群优化算法在水库防洪优化调度中的应用

为改善粒子群优化算法的寻优性能,提出了一种新的算法——混沌粒子群算法。该算法将混沌搜索机制引入到粒子群算法中来增加粒子的多样性,采用自适应惯性权重因子模型来设置惯性权重因子,改善了算法的全局寻优能力,并将其用于水库防洪优化调度中。实例计算表明该算法能较好地克服了粒子群算法易早熟和陷入局部最优的缺点,为解决水库防洪优化调度问题提供一种新的有效途径。     

基于协调粒子群算法的水电站水库优化调度

提出了一种协调粒子群算法,利用多粒子群的信息协调和扰动策略的方法,较好地克服了基本粒子群算法易于早熟和陷入局部最优的缺点,具有良好的收敛速度和计算精度。实例计算表明,协调粒子群算法能够求解水电站优化调度这样的非线性、强约束组合优化问题,原理简单,易于编程,占用内存少,为水电站优化调度问题提供了一种具有较高应用价值的方法。     

粒子群算法的惯性权重模型在水库防洪调度中的应用

介绍了集群智能优化算法PSO和其改进算法惯性权重模型,给出了PSO算法原理和具体的求解步骤,并将其应用于南盘江上游水库洪水调度计算,结果合理,满足防洪调度要求,证明了粒子群优化算法在水库洪水调度上可以有较好的应用,为水库防洪优化调度提供了一条新的途径。     

免疫粒子群优化算法在车间作业调度中的应用

针对标准粒子群优化(PSO)算法在迭代过程中容易出现粒子过早收敛从而降低其寻优能力的问题,分析了粒子在更新过程中早熟的原因,通过引入免疫系统的抗体浓度选择机制,构造了一种基于免疫机制的粒子群优化算法模型,并给出了免疫粒子群优化（IPSO）算法在车间作业调度问题（JSP）中的应用.抗体浓度选择机制使得粒子在更新迭代过程中保持了多样性,从而克服了过早收敛的缺陷.对43个JSP标准测试案例的仿真结果表明,与其他算法相比,IPSO算法能够获得更优的结果,求解时间更短,从而验证了免疫机制对算法寻优能力的改善.最后给出了LA36问题的调度结果的甘特图.     

狼群算法的改进及其在水库优化调度中的应用!

为了在水电站优化调度领域更加有效地应用狼群算法,对基本狼群算法(WPA)进行了改进研究.为了克服WPA过分强调个体的独立性、缺乏群体之间信息的共享及个体对历史经验的认知学习等缺陷,对WPA的召唤奔袭算子和围攻猎物算子进行了改进,提出了改进的狼群算法(NWPA);基于基准测试函数和水库优化调度实例对NWPA算法的综合性能展开了仿真实验并与粒子群算法(PSO)、WPA算法及动态规划(DP)进行了比较;对NWPA算法的关键参数有效取值范围进行了仿真实验分析.结果表明,NWPA算法的寻优能力和收敛速度优于PSO算法、WPA算法;给出关键参数的有效取值范围和建议取值,为NWPA算法应用于水库优化调度提供了参数取值依据.     

基于混合粒子群算法的梯级泵站优化调度

针对不同时段电价差异,以流量平衡为基础,建立以梯级泵站耗电电费最小为目标的优化调度模型,并采用粒子群算法求解.为克服粒子群优化算法易早熟、迭代后期收敛速度慢的缺点,引入免疫思想,以粒子适应度为标准,通过克隆变异算子、疫苗接种算子和优胜劣汰算子,构建双粒子群,增强了粒子群搜索精度和搜索范围,并将其应用于广东某供水工程.优化调度仿真对比分析表明:免疫粒子群算法(IAPSO)能够有效地解决梯级泵站优化调度问题,降低了泵站运行成本,与基本粒子群算法(PSO)和自适应惯性权重粒子群算法(APSO)相比,收敛速度更快,搜索精度更高.     

约束自适应粒子群优化算法及水厂调度

针对粒子群优化算法应用于约束优化问题时易陷入局部极小值的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法. 该算法综合了约束优化问题的目标函数值和约束函数的违反度值作为粒子群优化算法的双适应度值, 采用了双适应值动态判断粒子群优化算法中粒子的优劣. 违反度值的计算引入了自适应加权系数,相应地提出了调整各权系数的自适应策略, 并改进了粒子群优化算法的粒子竞争选择策略,拓展了粒子群优化算法的单适应值的应用范围.应用约束自适应粒子群优化算法实现了城市水厂的节能优化调度. 结果表明, 该算法收敛速度快且结果可靠. 粒子群优化算法为解决工程约束优化问题提供了一条可行途径.     

基于粒子群算法的太子河水量优化调度研究

基于粒子群算法,构建了太子河水量优化调度模型,用于解决太子河水量优化调度的问题。应用结果表明,通过采用该模型对观音阁与葠窝两座水库的库容进行优化,提高了两座水库分别对本溪市与辽阳市的总供水量,由调度前的83 131万m3增加至101 052万m3,两市综合供水保证率提高了17.1%,解决了两市综合供水保证率低的问题。运用该方法可有效地提高太子河水量优化调度问题的执行效率,计算结果合理可行,具有较高的灵活性和广泛的应用前景。     

基于改进二阶粒子群算法的微电网群优化调度

分布式电源（distributed generators,DG）在电网中渗透率不断提高,微电网群（multi-microgrid,MMG）作为就地消纳DG的小型电力系统,能有效解决DG出力不确定性带来的问题。针对MMG优化调度问题,建立了基于运行经济性的协同优化调度模型。为提高模型求解的精度与速度,提出了一种改进的二阶振荡粒子群算法。该算法首先通过Logistic映射初始化种群,然后采用自适应动态方法改变惯性权重,并引入4个振荡变量增加粒子群的多样性,仿照微分方程根的特性确定振荡变量范围,使算法前期全局振荡收敛,后期局部渐近收敛。最后利用仿真案例验证了所提算法求解MMG协同优化调度模型的有效性。     

粒子群算法中参数的实验与分析

粒子群算法(PSO)中参数的选择是一个重要研究方向,参数的设置常依靠经验来确定,从而造成工作量大且难以得到最优的参数组合,影响了算法的使用.针对以上情况,本文使用3个测试函数对粒子群算法和收缩因子方法(CFM)中的收缩因子、速度约束和种群规模等重要参数进行了系统的实验和分析,并且提出了参数取值策略.实验证明本文提出的参数取值策略能明显地改进PSO算法性能,具有一定的实用价值.     

Particle Swarm Optimization Applied to Some Anti-Windup Problems

The particle swarm optimization (PSO) algorithm is introduced to deal with some open anti-windup problems, i.e., determining the initial condition when applying the iterative algorithm to enlarge the estimate of the domain of attraction, determining the design point in the delayed anti-windup scheme, and determining the design point and the weighting factors in the multi-stage anti-windup scheme. Therefore, the corresponding PSO-based algorithms are proposed. Unlike the traditional methods in which the free design parameters can only be selected by trial and error with the available computational results, the PSO-based algorithms provide a systematic way to determine these parameters. In addition, the algorithms are easy to be implemented and are very likely to find the desirable parameters that further improve the anti-windup closed-loop performances. Simulation results are presented to validate the effectiveness and advantages of the proposed method.     

微粒群优化算法

微粒群算法是继蚁群算法之后提出的又一种新型的进化计算技术。具有典型的群体智能的特性．介绍了微粒群算法的基本原理及其改进算法。从群体组织与进化以及混合微粒群算法等方面对国内外微粒群算法的研究进展进行综述．     

Drilling Path Optimization Based on Particle Swarm Optimization Algorithm

This paper presents a new approach based on the particle swarm optimization (PSO) algorithm for solving the drilling path optimization problem belonging to discrete space.Because the standard PSO algorithm is not guaranteed to be global convergence or local convergence,based on the mathematical algorithm model,the algorithm is improved by adopting the method of generate the stop evolution particle over again to get the ability of convergence to the global optimization solution.And the operators are improved by establishing the duality transposition method and the handle manner for the elements of the operator,the improved operator can satisfy the need of integer coding in drilling path optimization.The experiment with small node numbers indicates that the improved algorithm has the characteristics of easy realize,fast convergence speed,and better global convergence characteris- tics.hence the new PSO can play a role in solving the problem of drilling path optimization in drilling holes.     

基于改进粒子群优化算法的贝叶斯网络结构学习

贝叶斯网络结构学习是数据挖掘和知识发现领域的重要研究技术之一,在网络结构的搜索空间较大的情况下,传统的二值粒子群优化算法往往存在收敛速度慢,容易陷入局部最优,学习精度较差的缺陷。在传统二值粒子群优化算法基础上,利用互信息限制粒子群算法的初始化,缩小算法的搜索空间,同时构建新的进化模型代替原有的进化公式,使得改进后的算法具有更强的寻优能力。采用ASIA网络作为仿真模型,并与原有算法比较,结果表明,改进算法能够在较少的迭代次数下找到较优的解,并且基本没有增加算法的复杂度。     

基于二进制粒子群算法的可中断负荷优化调度

可中断负荷是非常重要的需求侧资源.本文对于在保证系统安全的前提下进行可中断负荷的优化调度,基于二进制粒子群优化算法(BPSO)分时段优化调度特性不同的多个可中断负荷,以满足系统各时段削减容量的需求,同时满足可中断负荷的运行约束条件,并使供电公司支付的补偿费用最小以及执行中断的次数最少.使用加权的处理方法把可中断负荷优化...     

微粒群算法在结构优化设计中的应用

结构优化设计对于实际工程具有重要的意义．通过对现有优化方法进行分析。将微粒群算法应用到结构优化设计中,提出了结构优化设计的微粒群算法,并建立了相应的优化模型．介绍了微粒群算法的基本思想、结构优化微粒群模型及其实施的具体步骤,最后通过一个算例验证了该方法的效率和有效性．结果表明该方法科学可行,具有很好的应用前景．     

微粒群算法在结构优化设计中的应用

结构优化设计对于实际工程具有重要的意义.通过对现有优化方法进行分析,将微粒群算法应用到结构优化设计中,提出了结构优化设计的微粒群算法,并建立了相应的优化模型.介绍了微粒群算法的基本思想、结构优化微粒群模型及其实施的具体步骤,最后通过一个算例验证了该方法的效率和有效性.结果表明该方法科学可行,具有很好的应用前景.     

基于粒子群算法的Universum SVM参数选择

分类器的模型参数对分类结果有直接影响.针对引入无关样本的Universum SVM算法中模型参数选择问题,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对其进行优化.该方法概念简单、计算效率高且受问题维数变化的影响较小,可实现对多个参数同时优选.此外,在PSO中粒子适应度函数的选择是一个关键问题.考虑k遍交叉验证法的估计无偏性,利用交叉验证误差作为评价粒子优劣的适应值.通过舌象样本数据实验,对参数优选前后测试样本识别正确率进行比较,实验结果验证了该算法的有效性.     

基于粒子群优化的混合宇宙大爆炸算法

宇宙大爆炸算法(Big Bang-Big Crunch,BB-BC)思想来源于宇宙大爆炸和大收缩理论.针对其在高维函数的寻优过程中,随迭代次数增加,爆炸生成的碎片解收缩速度慢,多样性快速减弱,质量变差,容易陷入局部最优解的缺点,提出一种混合型BB-BC算法(HBB-BC).首先,将质心代入当代解中作为奇点解进行改进,提高算法收缩速度;其次,结合粒子群优化的路径优化,提高碎片解的质量;最后,引入宇宙大撕裂理论增加大爆炸阶段碎片解的多样性和跳出局部最优解的能力.通过9个新型测试函数进行测试,测试结果显示,HBB-BC算法在高维函数的寻优性能上更优于BB-BC算法和另一种改进的均匀大爆炸混沌大收缩(UBB-CBC)算法.