粒子群-鱼群混合算法在桁架结构优化设计中的应用

群智能算法由于其优异的搜索性能被广泛应用于结构优化设计,人工鱼群算法和粒子群算法都是基于动物群体行为的智能优化随机算法.本文介绍了人工鱼群算法和粒子群算法的基本原理,并提出了粒子群和鱼群杂交混合的一种新方法:粒子群-鱼群混合算法,将粒子群-鱼群混合算法应用到四个桁架结构的重量优化设计,包括平面桁架结构和空间桁架结构,通过比较粒子群-鱼群混合算法、人工鱼群算法、粒子群算法的优化结果,发现改进的粒子群-鱼群混合算法具有收敛精度高、收敛速度快等特点,同时具有较好的稳定性,可用于结构优化设计.     

地下工程并行优化反演分析及算例验证

 通过重构非线性惯性权重函数和引入“加速因子”,对传统粒子群优化算法的收敛性进行改进。同时基于消息传递平台对算法进行主从式并行改进,编程实现基于普通计算机机群系统分布式存储并行模式的大型地下工程并行优化反演分析。算例分析表明,改进的粒子群优化算法其收敛性能得到显著改善,并行改进策略可显著加快反演速度和提高计算效率。探讨围岩松动损伤劣化、监测数据可靠性、并行粒度和负载均衡等并行优化反演分析中所面临的主要问题及其对计算精度和效率的影响,并提出有效解决方案,为大型地下工程的参数反演和动态优化设计提供一种新思路。     

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。     

三相不平衡状态下考虑DG和EV群不确定性的配网动态重构

为解决含源配电网在三相不平衡状态下的多目标日前动态重构问题,提出了一种基于仿射数的有源配电网多目标日前动态重构策略。首先,引入仿射数来描述分布式电源出力、电动汽车充电负荷和节点负荷的不确定性,以有功网损、电压偏差和负载均衡度为目标函数,对配电网在三相不平衡情况下的动态重构问题进行建模;然后,以小时为重构时段单位,采用改进的基于Pareto熵和平行网格的自适应多目标粒子群算法来获取静态重构解;最后,提出一种基于马氏距离和目标期望度的重构时段划分方案,对时段进行再次划分,直到满足开关动作约束。通过IEEE-123节点系统对所提方法进行验证,结果表明,所提算法能够将网损、节点电压偏差和负载均衡度分别降低62.21%、24.92%和46.44%,并将重构时段划分至最少。     

混合粒子群算法搜索土坡危险滑动面

基本粒子群优化算法存在着对惯性因子敏感、计算量大等缺点,通过借鉴和声搜索算法产生新解的策略和不连续飞行假定,构成了混合粒子群算法。首先,当粒子飞行超越边界时,采用和声搜索算法产生新解;此外还引入了不连续飞行假定,即在每次迭代步中,随机选择一些个体更新速度、位置向量,以利于减少计算量。随机给定10组参数,分别利用基本粒子群优化算法和混合粒子群优化算法对某复杂土坡的最危险滑动面进行了搜索。比较发现,混合粒子群算法能在较短的计算时间内得到更好的结果。     

混沌模拟退火粒子群优化算法

基于模拟退火思想的粒子群优化算法和混沌粒子群优化算法,提出了混沌模拟退火粒子群优化算法,编写了其具体流程图,并通过两个算例,验证了该算法的效率和有效性,结果表明该方法可行,具有广泛的应用前景。     

基于改进粒子群算法的面板堆石坝流变反演分析

为提高粒子群算法在模型参数反演中的表现,提出一种改进的粒子群算法(FPSO)。利用线性分段函数和指数函数,对学习因子C₁和C₂采用异步策略调整,实现粒子群算法中的惯性权重w和C₁,C₂随迭代次数的动态调整;通过免疫变异算子保证粒子多样性,结合阵型搜索保证收敛速度,并应用于阿尔塔什面板坝的增量流变模型参数反演分析。结果表明：(1) FPSO算法由于更好地契合了粒子从前期高速全局搜索逐步减速到后期局部精细搜索的运动特点,全局搜索能力得到较大提升,可有效提高反演分析精度和效率;(2)利用停工期大坝实测沉降,基于FPSO反演堆石体的流变参数,计算结果与监测值吻合较好。     

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。