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NOMA系统中基于全面学习粒子群算法的功率分配优化 被引量：1
1
作者 徐佳 程嘉蔚 +2 位作者 柏仕超 李晓辉 王艺玲 《移动通信》 2021年第6期108-113,共6页
针对非正交多址接入系统中的能耗问题,提出了一种基于全面学习粒子群算法的功率分配优化方案。通过建立满足用户最低速率要求的优化模型,采用全面学习粒子群算法进行功率分配,得到最优功率分配因子。在保证用户频谱效率的前提下,使系统... 针对非正交多址接入系统中的能耗问题,提出了一种基于全面学习粒子群算法的功率分配优化方案。通过建立满足用户最低速率要求的优化模型,采用全面学习粒子群算法进行功率分配,得到最优功率分配因子。在保证用户频谱效率的前提下,使系统能量效率得到优化。仿真结果表明,在相同功率分配条件下,采用全面学习粒子群算法进行功率分配相较于现有算法进行功率分配获得了更优的能量效率。 展开更多
关键词 非正交多址接入 全面学习粒子群算法 能量效率 功率分配
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引入测评机制的综合学习粒子群优化算法
2
作者 喻雪 胡晓敏 林盈 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第3期753-758,共6页
综合学习粒子群算法(CLPSO)能够改善粒子群算法多样性差且易局部收敛的问题,相比传统PSO算法能够一定程度避免算法早熟,但却存在收敛速度慢的问题。对此,提出一种CLPSO的改进算法(CLPSO-II),为每个粒子随机构造两个学习粒子,引入测评机... 综合学习粒子群算法(CLPSO)能够改善粒子群算法多样性差且易局部收敛的问题,相比传统PSO算法能够一定程度避免算法早熟,但却存在收敛速度慢的问题。对此,提出一种CLPSO的改进算法(CLPSO-II),为每个粒子随机构造两个学习粒子,引入测评机制,择优学习。实验结果表明,CLPSO-II能有效提高CLPSO的搜索效率,在处理多峰函数时,其性能优于传统粒子群算法(PSO)、全面学习粒子群算法(FIPS)和综合学习粒子群算法(CLPSO)。 展开更多
关键词 多峰函数 粒子群算法 全面学习粒子群算法 综合学习粒子群算法 CLPSO-II
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全面学习PSO算法与SUMT内点法在微电网调度中的应用 被引量：2
3
作者 郑涛 杨艳芳 +1 位作者 陈薇 卢文品 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第10期157-160,共4页
针对粒子群优化(PSO)算法易于陷入局部最优、收敛慢、对微电网的优化达不到最优等缺点,对粒子群优化算法进行改进。在对微电网的运行研究中,使用改进后的全面学习粒子群优化算法(CLPSO)对其经济效益进行优化,得到较好效果。以微电网的... 针对粒子群优化(PSO)算法易于陷入局部最优、收敛慢、对微电网的优化达不到最优等缺点,对粒子群优化算法进行改进。在对微电网的运行研究中,使用改进后的全面学习粒子群优化算法(CLPSO)对其经济效益进行优化,得到较好效果。以微电网的收益为目标,构建微电网各项电源发电的数学模型及经济成本,在系统运行(SOC设备功率等)约束条件和系统设计(可再生能源装机容量、失负荷率等)约束条件下,通过SUMT内点法的惩罚策略将带有约束条件的目标函数转化为无约束条件的目标函数,用全面学习粒子群优化(CLPSO)算法对微电网的收益进行优化。对影响微电网收益的各种因素进行简要分析。 展开更多
关键词 多目标优化 自适应权值 全面学习粒子群优化算法 微电网调度 罚函数
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基于聚类排序选择方法的进化算法 被引量：4
4
作者 徐开阔 唐常杰 +2 位作者 刘胤田 张天庆 段磊 《计算机科学与探索》 CSCD 2008年第3期321-329,共9页
为提高进化算法的效率,提出了聚类排序选择方法。主要工作有:(1)提出了新的种群内个体相似度度量,并使用种群所包含不同簇的数量来描述和度量种群的多样性;(2)为解决早熟问题提出了新的基于种群聚类和排序选择的聚类-排序选择方法;(3)... 为提高进化算法的效率,提出了聚类排序选择方法。主要工作有:(1)提出了新的种群内个体相似度度量,并使用种群所包含不同簇的数量来描述和度量种群的多样性;(2)为解决早熟问题提出了新的基于种群聚类和排序选择的聚类-排序选择方法;(3)导出了选择压力-种群多样性(SP-PD)方程,该方程能描述进化过程中选择压力随种群多样性变化的规律。在基于全面学习粒子群算法环境中作了详实的实验,对16个多峰函数进行了优化。实验结果表明,在10维和30维条件下,在15个函数优化中,新方法明显优于指数排序选择方法,最高能使精度提高4个数量级。 展开更多
关键词 聚类排序选择 进化计算 指数排序选择 早熟问题 基于全面学习的粒子群算法
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基于惯性因子动态化的一种改进型粒子群算法 被引量：1
5
作者 王照生 《学园》 2013年第15期54-55,共2页
由于PSO算法采用了随机集群的理念，与其他智能算法类似，会出现“早熟”或收敛速度慢的问题。全面学习粒子群算法（CLPSO）是模拟鸟群的随机搜索行为的一种应用于连续空间的群体智能优化算法，其主旨是对每个粒子的历史最优值一种概率... 由于PSO算法采用了随机集群的理念，与其他智能算法类似，会出现“早熟”或收敛速度慢的问题。全面学习粒子群算法（CLPSO）是模拟鸟群的随机搜索行为的一种应用于连续空间的群体智能优化算法，其主旨是对每个粒子的历史最优值一种概率的形式出现进行更新。受全面学习粒子群算法启发，结合基于惯性因子的PSO改进算法，对惯性因子动态化，得到一种改进型粒子群算法。改进算法可以较好地拓展粒子的学习对象和搜索范围，避免“早熟”现象；能够较好地跳出求解聚类中心过程中易陷入某一局部的极小值的情况，从而得到全局最优解。 展开更多
关键词 全面学习粒子群算法(CLPSO) 惯性因子动态化 改进算法
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基于满意度原理的光柴储微网系统优化运行研究 被引量：8
6
作者 张倩 丁津津 +2 位作者 刘童 芮涛 王群京 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期88-95,共8页
围绕微网系统环保经济运行优化问题,在并网和孤岛运行状态下,建立了以分布式发电单元的发电费用、折旧费用和环境治理费用为目标,考虑微网运行约束条件的经济优化运行模型,形成多目标有约束优化问题。基于满意度原理的模糊综合判断将多... 围绕微网系统环保经济运行优化问题,在并网和孤岛运行状态下,建立了以分布式发电单元的发电费用、折旧费用和环境治理费用为目标,考虑微网运行约束条件的经济优化运行模型,形成多目标有约束优化问题。基于满意度原理的模糊综合判断将多目标转化为单目标问题。再应用全面学习粒子群算法,对微网内分布式电源的输出功率和储能装置充/放电优化求解。以包含光伏、柴油发电机、锂电池、电动汽车充电桩和负载的交直流混合微电网为具体研究对象,优化结果验证了所提模型、算法和方法的有效性。 展开更多
关键词 微网 经济运行 模糊综合评价 全面学习粒子群算法
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无刷直流电机自适应控制系统的研究与仿真 被引量：2
7
作者 李梦凡 王云 卫丽超 《机械工程与自动化》 2018年第5期91-93,共3页
为了提高无刷直流电机控制性能,提出了一种基于改进的全面学习粒子群(CLPSO)算法自整定PID参数的控制方法,实现了无刷直流电机调速系统的自适应控制。该方法利用改进的CLPSO算法全局搜索能力强、收敛速度快及收敛精度高等优点,对无刷直... 为了提高无刷直流电机控制性能,提出了一种基于改进的全面学习粒子群(CLPSO)算法自整定PID参数的控制方法,实现了无刷直流电机调速系统的自适应控制。该方法利用改进的CLPSO算法全局搜索能力强、收敛速度快及收敛精度高等优点,对无刷直流电机控制系统的PID参数进行寻优。MATLAB/Simulink仿真实验表明,在电机启动和突加负载过程中,该方法控制电机的转速和转矩响应速度快、波动小,比传统PID控制方法具有更好的动静态特性和鲁棒性。 展开更多
关键词 无刷直流电机 基于改进的全面学习粒子群算法 自适应控制 仿真
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单个非球面扩束透镜的设计
8
作者 秦华 冯东太 +2 位作者 张爽 李文瑞 王静茹 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期3684-3689,共6页
为设计单个非球面扩束(缩束)透镜,由光线折射定律矢量形式和对非球面折射特性的理论分析,提出了一种设计单个非球面扩束(缩束)透镜的新方法—全面学习策略的粒子群算法,并用此方法设计出了线度小于170 mm缩束14.16倍的单个非球面缩束透... 为设计单个非球面扩束(缩束)透镜,由光线折射定律矢量形式和对非球面折射特性的理论分析,提出了一种设计单个非球面扩束(缩束)透镜的新方法—全面学习策略的粒子群算法,并用此方法设计出了线度小于170 mm缩束14.16倍的单个非球面缩束透镜,用光线追迹方法模拟了缩束或扩束过程。模拟结果表明,单个非球面透镜可以起到缩束或者扩束作用,全面学习策略的粒子群算法可用于非球面缩束透镜的设计。单个非球面透镜作为扩束镜使扩束系统结构大大简化,大大提高了出射光斑的均匀性。 展开更多
关键词 光学设计 扩束 非球面透镜 全面学习策略的粒子群算法
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计及多阶段抗灾性能的骨干网架多目标优化 被引量：9
9
作者 金伟超 韩畅 +3 位作者 杨莉 林振智 高强 应国德 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第15期52-69,共18页
构建抗灾型骨干网架并对其进行差异化加固,可以保障极端灾害下电网安全运行和重要负荷供电。在此背景下,提出一种计及多阶段抗灾性能的骨干网架多目标优化模型。该模型定量评估了电网中节点和线路的拓扑和运行重要度,并提出基于核主元... 构建抗灾型骨干网架并对其进行差异化加固,可以保障极端灾害下电网安全运行和重要负荷供电。在此背景下,提出一种计及多阶段抗灾性能的骨干网架多目标优化模型。该模型定量评估了电网中节点和线路的拓扑和运行重要度,并提出基于核主元分析的综合评估方法。在满足投资限制的基础上,以最大化网架生存性、抗毁性和系统可恢复性为目标对抗灾型骨干网架进行优化。然后,采用嵌入图论修复策略和档案学习策略的改进全面学习粒子群优化算法求解优化模型,以扩大可行解空间。最后,某区域电网仿真算例验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 抗灾型骨干网架 生存性 抗毁性 可恢复性 核主元分析 改进全面学习粒子群优化算法
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