基于遗传算法的背靠背换流站控制系统参数优化

背靠背换流站控制系统参数优化能够有效改善系统的运行性能.在研究背靠背换流站控制系统的工作原理后,推导出定电流、定电压、定熄弧角和定功率控制方式下系统的数学模型.把时间与绝对误差乘积的积分函数作为遗传算法的适应度函数,即控制系统参数优化的目标函数.给出了遗传算法用于参数优化的寻优过程及其参数的确定方法.最后,以灵宝背靠背换流站控制系统为例,给出了参数的优化结果,分析了换流站交流侧故障时直流系统的暂态过程.结果证明了遗传算法用于背靠背换流站控制系统参数优化的可行性和有效性.     

基于实数编码和目标函数梯度的量子遗传算法

提出了一种基于实数编码和目标函数梯度信息的量子遗传算法．该方法用量子比特构成染色体,用实数对量子比特进行编码,用量子旋转门进行染色体更新,用量子非门进行染色体变异．对旋转门的旋转角方向的选择,给出了简易快捷的方法;对旋转角大小的选择,结合了目标函数的梯度信息．该方法将每一量子位看作上下两个并列的基因,每条染色体包含两条并列的基因链,每条基因链代表一个优化解．在染色体数目相同时,可使搜索空间加倍．以函数极值问题和神经网络权值优化问题为例,验证了该方法的有效性．     

基于改进遗传算法的多机系统PSS参数协调优化

提出了一种基于改进遗传算法的多机系统PSS(电力系统稳定器)参数的协调优化的方法。由励磁系统产生的滞后相位计算出PSS相位补偿环节的时间参数初值,根据这一初值决定优化PSS算法中PSS时间参数的取值范围,从而保证了PSS主要是给系统提供正的阻尼转矩,而对同步转矩影响较小,有利于IGA快速找到最优解。同时对GA的遗传算子进行了改进,提高了IGA的搜索效率。一个NewEngland10机系统的算例表明,利用本算法优化后的PSS能有效、合理地抑制低频振荡。     

基于遗传算法的电磁流量计励磁频率优化

分析了励磁频率与测量干扰噪声及被测流体流速之间的关系，指出励磁频率的合理设置能够降低测量误差。为获得当前拾取流量点的最佳励磁频率，提出了结合个体选择新策略的遗传算法，在实流标定时，采用该算法完成电磁流量计在整个流量区间的励磁频率优化。仿真结果和实际检测数据表明，该方法有效地提高了仪表的测量精度。     

龙山电厂发电机组励磁系统参数整定优化研究

发电机励磁系统参数设置的合理与否对电力系统的静态稳定性和暂态稳定性有显著的影响。首先应用遗传算法(GA)分别按照时间乘绝对误差的积分(ITAE)和误差平方积分(ISE)准则对龙山电厂励磁系统的参数进行了优化。然后对优化后所得的励磁系统,进行了小信号特性仿真和频率特性分析,并在PSASP下用华北网数据进行了大信号特性仿真试验。仿真计算结果表明,整定优化后的励磁系统具有良好的动态性能,从而验证了整定优化参数的合理性和正确性。     

基于自适应量子遗传算法的分数阶控制器参数整定

针对量子遗传算法中旋转变异角固定的缺点,提出了一种旋转变异角幅度随着个体适应度的变化而自适应调整的自适应量子遗传算法,对典型测试函数的优化结果表明了该策略能有效提高量子遗传算法的优化精度和收敛速度。同时,针对分数阶PIλDμ控制器难于整定的问题,将参数整定转化为参数优化,提出采用AQGA对分数阶PIλDμ参数进行优化,并利用该策略对循环流化床主汽温分数阶系统设计了分数阶PIλDμ,仿真结果表明了该方法在PIλDμ参数整定中的有效性。     

基于改进量子遗传算法的超声电机模糊PID控制

针对超声电机非线性、时变性的特点,设计了模糊自整定PID控制器,并利用量子遗传算法对模糊自整定PID控制器参数进行优化,以提高系统的动态性能和适应性.针对传统量子遗传算法的不足,对编码方式、种群初始化、量子旋转门、量子变异以及增加量子灾变5个方面进行改进.仿真结果表明:改进量子遗传算法改善了传统量子遗传算法容易产生种群...     

基于改进量子遗传算法的模型交互修正方法

针对传统有限元模型修正方法低效率、高成本且易陷入局部极值的缺点,提出基于改进量子遗传算法的静力多尺度有限元模型交互修正方法. 依据量子计算理论,对量子比特矢量态进行实数编码,以改进量子旋转门实现旋转角自适应更新,引入量子全局干扰交叉、变异、灾变等遗传操作,设计改进量子遗传算法. 以某钢-混组合梁桥为工程背景建立多尺度有限元模型,建立目标函数,对待修正区域进行分块处理. 利用最大互信息系数对待修正参数进行筛选,给出目标函数权重,通过Python语言实现了基于改进量子遗传算法的静力多尺度有限元模型交互修正. 结果表明,改进量子遗传算法相较于传统遗传算法、量子遗传算法具有更高的性能与精度,自动交互修正方法的效率较高,对材料弹性模量、厚度、车辆荷载等参数的修正与工程实际测试的情况基本吻合,目标函数修正结果相较于有限元计算的初始值,挠度误差降低至1.4%~14.3%,混凝土底板应力误差降低至2.6%~18.8%,钢梁应力误差降低至0%~11.1%.     

一种基于量子染色体的遗传算法

将进化理论和量子理论结合,提出一种基于量子计算概念和理论的量子遗传算法．算法借鉴量子比特的叠加性。采用量子编码来表征染色体,能够表示出许多可能的线性叠加状态．模拟量子坍塌的随机观察可带来丰富的种群,量子染色体的进化也能够简单方便地引导进化．因此,它比传统遗传算法具有更好的种群多样性。更快的收敛速度和全局寻优的能力．从理论上证明了它的全局收敛性,仿真计算也表明了此算法的优越性．     

改进量子交叉遗传算法在TSP问题中的应用

为提高遗传算法求解旅行商问题的效率,提出了一种改进量子交叉算子遗传算法.与经典量子全干扰交叉算子中城市的选择完全依赖于其位置的选择策略相比,新算子在选择城市时加入了父代优质解的有用信息,从而在维持解的多样性的同时,提高交叉所产生新解的质量.仿真算例结果表明,改进交叉算子遗传算法有着良好的全局搜索和局部挖掘能力,针对TSP问题的最优解、平均解均优于传统算法.     

改进遗传算法在水文模型参数优选中的应用

为改善传统水文模型参数优选算法的性能,针对遗传算法的寻优效果明显依赖于模型参数的初始变化区间的大小,并且局部搜索能力较差、可能会出现过早收敛等问题,在遗传算法中加入局部搜索算子和加速算子,并引入了生物学中的小生境概念,提出了基于小生境技术的混合加速遗传算法(HAGA).该算法在广西合浦水库流域的洪水预报中得到成功应用.结果表明:基于小生境技术的混合加速遗传算法不仅有较好的全局优化性能而且精度较高,是一种既可以较大概率搜索全局最优解,又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法.     

基于改进遗传算法的开关磁阻电机优化设计

针对传统的遗传算法存在搜索效率低和无客观判敛标准的缺点,结合不动点算法的渐细剖分思想对其进行改进,首先将函数优化问题转换为不动点问题;然后对解空间做单纯剖分,根据剖分顶点信息进行迭代搜索;最后将寻找到的全标单纯形转换为目标值输出.将改进算法应用到开关磁阻电机的结构优化设计中,建立了以电磁径向力最低为目标的优化设计模型.以功率为2.2kw的电机为例,利用该模型进行优化分析,并与原电机参数进行对比.结果表明,改进后的算法经过10次迭代后求得较好的全局最优解,稳定高效.     

利用量子遗传算法实现RNA二级结构预测

由于基于最小自由能模型的传统算法复杂度高且搜索效率低,故利用量子遗传算法提出了一种新的核糖核酸二级结构的预测算法．该算法将种群信息加载到量子比特上完成初始化,通过量子酉变换(量子逻辑门)实现种群的更新与演化,借助于量子计算的并行性优势使得核糖核酸二级结构预测所需种群规模相对经典遗传算法大为减少,同时还具有更强的搜索预测能力．基于国际核糖核酸标准数据库提供的序列进行了量子模拟实验计算,结果表明,在种群规模为经典遗传算法20%的条件下,该算法预测准确率仍优于经典遗传算法,且所需的进化轮数也得到了明显降低．     

Optimization of assembly line balancing using genetic algorithm

In a manufacturing industry, mixed model assembly line(MMAL) is preferred in order to meet the variety in product demand. MMAL balancing helps in assembling products with similar characteristics in a random fashion. The objective of this work aims in reducing the number of workstations, work load index between stations and within each station. As manual contribution of workers in final assembly line is more, ergonomics is taken as an additional objective function. Ergonomic risk level of a workstation is evaluated using a parameter called accumulated risk posture(ARP), which is calculated using rapid upper limb assessment(RULA) check sheet. This work is based on the case study of an MMAL problem in Rane(Madras) Ltd.(India), in which a problem based genetic algorithm(GA) has been proposed to minimize the mentioned objectives. The working of the genetic operators such as selection, crossover and mutation has been modified with respect to the addressed MMAL problem. The results show that there is a significant impact over productivity and the process time of the final assembled product, i.e., the rate of production is increased by 39.5% and the assembly time for one particular model is reduced to 13 min from existing 18 min. Also, the space required using the proposed assembly line is only 200 m2 against existing 350 m2. Further, the algorithm helps in reducing workers fatigue(i.e., ergonomic friendly).     

改进MRF参数模型的声呐图像分割方法

为取得更好的声呐图像分割效果,提出了一种基于改进MRF参数模型的声呐图像分割方法.在空间邻域MRF3类分割中,利用一个简单的正比例分布模型来描述目标区的分布;对于MRF模型参数的建立,采用新的3类分割空间邻域MRF模型参数.在此基础上,把新建立的3类分割空间邻域MRF模型参数和层次间相互作用的模型参数应用于空间分层MRF3类分割,得到最终精确的3类分割结果.同时,通过对人造模拟声呐图像以及真实声呐图像的分割实验,验证了提出的分割方法对噪声不敏感,具有较高的分割精度和适应性.     

基于改进遗传PI和重复控制的三相逆变器并网研究

比例积分(PI)控制技术可以快速跟踪并网电流,但由于逆变器包含电力电子开关器件,因而导致谐波电流含量高.此外,PI参数在调节过程中难以达到最优,更加剧了并网电流的畸变.为了得到更好的性能,一种改进的遗传算法被用来优化PI控制的参数.这种算法通过计算并网电流和给定电流的误差,构建电流适应度函数,迭代得到最优PI参数,从而...     

一类分布参数系统的解耦控制算法

主要研究抛物线型分布参数系统的解耦控制问题.大型强制循环多区段立式淬火炉为抛物线型分布参数系统.本文根据淬火炉多个区段之间具有强耦合的特性,采用有限差分法离散化抛物线型偏微分方程,然后通过状态反馈解耦方法对系统进行解耦控制,提出了自学习解耦控制算法,通过分布参数系统状态空间反馈解耦方法将系统转化为多个子系统,以实现锻件温度轴向分布的均匀性.实际运行结果表明,分布参数系统自学习解耦控制算法的效果很好.