基于混沌序列的多峰函数微粒群寻优算法

基于混沌序列的多峰函数微粒群寻优算法的目标就是找到多峰函数的所有局部优化峰值。在分析微粒群优化算法中各个参数对微粒运动影响的基础上,对微粒群算法进行改造,让微粒运动从初始位置沿优化函数曲线向优化峰值方向爬行,直至找到所在区域的局部优化峰值;要想求得尽可能多的局部优化峰值,就要求微粒群中微粒的初始位置分布具有随机性和遍历性,为此采用混沌序列设置微粒初始位置;为使每一个局部最优值点都可能有微粒群中的微粒经过,采用变步长的迭代计算;为防止优化函数曲线的某些局部峰附近没有微粒分布,从而漏掉该局部峰值,对计算进行重复,直至两轮求得的优化函数的局部峰值之差小于给定阈值。仿真结果表明,该算法具有很好的局部寻优特性,计算过程简捷,寻优效果良好,可有效地应用于多峰函数的局部寻优并求取全局最优值。     

基于改进的微粒群优化算法的山峰聚类法

对微粒群算法进行改进,使之具有多峰寻优能力,并将其与山峰聚类法相结合,提出了基于改进的微粒群优化算法的山峰聚类算法(A Mountain Clustering Based on Improved PSO,MCBIPSO).文中给出了该方法的原理和计算步骤.仿真结果表明,该算法物理意义明确,用于基于密度的样本聚类时,计算简单快捷,能有效搜寻到数据样本空间的各个聚类中心,从而实现对数据样本的准确聚类.     

锌电解整流供电系统的微粒群优化控制策略

在分析锌电解整流供电系统的基础上,建立基于整流效率和整流系统稳流精度的整流供电系统优化控制数学模型, 并根据整流供电系统的分级递阶控制特性, 提出一种递阶多目标微粒群算法, 用于整流供电系统各机组电流分配的优化决策. 实验结果和现场运行结果都表明, 基于多目标微粒群算法的整流供电系统优化控制策略能够有效提高整流效率和稳流精度.     

基于微粒群优化算法的锌电解分时供电优化调度

建立了锌电解生产过程分时供电优化调度系统的多目标优化数学模型.设计出一种随机多目标微粒群优化(PSO)算法,并应用整数空间的随机多目标PSO算法实现锌电解过程分时供电的优化调度.克服了采用单目标模拟退火算法进行分时供电优化调度时存在的先验知识不足、搜索效率较低等缺点.     

基于种群小生境微粒群算法的前向神经网络设计

根据自然界中鱼鸟等所具有的种群运动特征,借鉴递阶编码的思想,构造出一种种群小生境微粒群算法,具有小生境内个体微粒自由运动特征分量和小生境种群运动特征分量分层递阶进化的特征,克服了标准微粒群算法或其改进算法在多蜂函数寻优时出现的微粒“早熟”现象,应用该算法进行三层前向神经网络连接权值和网络结构联合并行自适应设计,在混沌时间序列预测中显示了良好的性能。     

宾馆客房房锁管理系统

文章介绍的宾馆客房房锁管理系统是以单片机为核心，通过无线方式实现主机对各分机的集中管理与控制。每台主机可控制九十九台分机，可允许十五层楼的十五台主机同时工作而不互相干扰。     

采用12矢量的直接力矩控制交流调速系统

提出一种采用１２矢量逼近圆形磁场的方法，在不增加开关频率的情况下，仅对主电路做一些改变，即可使圆形磁场的逼近程度得到改善，进而使系统的性能得到提高。文中提出了这种控制方法的基本思想。