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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法
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作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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采用多目标粒子群-遗传算法的井筒钻孔机械臂臂长设计
2
作者 胡启国 苏文 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第2期150-156,共7页
为了解决井筒工程人工钻爆法施工突出问题,采用4自由度机械臂替代人工完成井底炮孔钻掘.首先,在无初始臂长参数下,通过算法获得一组结构参数小,在有限封闭作业空间内末端执行器可达位置范围大的臂长参数.然后,借助MDH(modified Denavit-... 为了解决井筒工程人工钻爆法施工突出问题,采用4自由度机械臂替代人工完成井底炮孔钻掘.首先,在无初始臂长参数下,通过算法获得一组结构参数小,在有限封闭作业空间内末端执行器可达位置范围大的臂长参数.然后,借助MDH(modified Denavit-Hartenberg)坐标运动学参数化正向建模,以末端位置包络线为约束逆向筛选,以臂长参数、可达度为目标,采用多目标粒子群-遗传算法(MOPSO-GA)进行参数寻优,得到若干组Pareto最优解集,并根据适应度选择最优参数结果.最后,对最优参数蒙特卡洛法和运动学进行仿真验证.结果表明:末端点云布于井底,包覆井筒钻孔工作区域,各臂运动学参数相对平稳,能够完成目标任务. 展开更多
关键词 机械臂 井筒工程 参数优化 多目标粒子-遗传算法(mopso-ga) 可达度
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基于高斯-柯西混合变异的多目标粒子群算法
3
作者 舒一鸣 戴毅茹 《计算机与数字工程》 2024年第6期1593-1597,1603,共6页
针对MOPSO优化算法在解决复杂的多目标优化问题上收敛表现差,搜索全局能力不足与易于陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于高斯-柯西混合变异的多目标粒子群算法(GC-MOPSO)。该算法使用一种混合高斯变异与柯西变异的变异扰动机制来提升粒... 针对MOPSO优化算法在解决复杂的多目标优化问题上收敛表现差,搜索全局能力不足与易于陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于高斯-柯西混合变异的多目标粒子群算法(GC-MOPSO)。该算法使用一种混合高斯变异与柯西变异的变异扰动机制来提升粒子在局部与全局的搜索能力,在外部档案中采用锦标赛选择机制选取全局最优个体的策略来增加种群的多样性。通过与六项其他算法在反世代距离(IGD)上进行比较,验证了该算法的优势。 展开更多
关键词 多目标优化 粒子优化算法 高斯-柯西变异 锦标赛选择
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遗传算法和粒子群算法求解渠系多目标优化模型 被引量:13
4
作者 褚宏业 王莹 +2 位作者 文俊 李依耘 杨鑫 《中国农村水利水电》 北大核心 2015年第4期9-11,17,共4页
目前高原灌区灌溉用水管理相对落后,渠系渗漏损失较大、渠道闸门运行调度不合理等问题十分突出。因此,开展渠系工作制度优化的研究,对缓解灌区用水供需矛盾有着重要意义。考虑不同时刻各配水渠道流量标准差最小和各配水渠道平均日渗漏... 目前高原灌区灌溉用水管理相对落后,渠系渗漏损失较大、渠道闸门运行调度不合理等问题十分突出。因此,开展渠系工作制度优化的研究,对缓解灌区用水供需矛盾有着重要意义。考虑不同时刻各配水渠道流量标准差最小和各配水渠道平均日渗漏损失最小两个目标函数,以配水连续性和灌溉可供水量作为约束条件,建立渠系工作制度多目标优化模型。以云南省蜻蛉河灌区为例,采用遗传算法和粒子群算法进行优化求解。结果表明,遗传算法和粒子群算法都可以解决渠系工作制度优化问题,对各渠道闸门开关时间进行优化,能够满足灌区需求,从而减少渠系渗漏损失,达到节约灌溉用水量的目的。两种算法相比,粒子群算法运算速度更快,优化闸门运行调度更合理。 展开更多
关键词 高原灌区 渠系工作制度 遗传算法 粒子算法 多目标
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嵌入式粒子群-遗传算法的水质COD检测特征波长优化算法 被引量:9
5
作者 漆伟 冯鹏 +3 位作者 魏彪 郑冬 于婷婷 刘鹏勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期194-200,共7页
基于紫外-可见光谱法的水质测量中,光谱信号易受到系统噪声干扰、悬浮物散射干扰,且存在信息冗余、多重共线性等特征,导致水质COD测量中特征波长的选取产生较大偏差。因此,提出了基于嵌入式粒子群-遗传(EPSO_GA)算法的水质COD检测特征... 基于紫外-可见光谱法的水质测量中,光谱信号易受到系统噪声干扰、悬浮物散射干扰,且存在信息冗余、多重共线性等特征,导致水质COD测量中特征波长的选取产生较大偏差。因此,提出了基于嵌入式粒子群-遗传(EPSO_GA)算法的水质COD检测特征波长优化算法,以提高波长选择精度。为验证检测特征波长优化算法的可行性,采集了某高校池塘水样、生活污水和排水沟水样的光谱数据,利用EPSO_GA算法对预处理后的光谱数据选取特征波长。EPSO_GA算法采用实数编码方法实现了粒子群(PSO)优化算法和遗传(GA)优化算法的统一编码,在PSO算法中更新粒子时嵌入GA算法的选择、交叉、变异等操作,改善了这两种算法各自在光谱波长特征选取问题上的局限性。将EPSO_GA算法选取的特征波长结合偏最小二乘法(PLS)构建了EPSO_GA_PLS的水质COD预测模型,并且与传统的PS O算法、GA算法选取特征波长建立的PSO_PLS、GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型做了对比。结果表明:与PSO_PLS,GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型相比,EPSO_GA改善了PSO算法和GA算法在光谱特征波长选择中早熟和收敛速度慢的问题,降低了全光谱构建PLS水质COD预测模型的复杂度,提高了模型的预测精度。基于EPSO_GA算法建立的EPSO_GA_PLS水质COD预测模型,均方根误差降到了0.2123,预测精度增加到0.9993,可以快速定量检测水质COD,为紫外-可见光谱法测COD提供了更好的预测模型。 展开更多
关键词 紫外-可见光谱法 嵌入式粒子-遗传算法 波长特征选择 偏最小二乘法 化学需氧量
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基于非支配排序遗传算法和多目标粒子群算法的脱硫系统运行策略优化 被引量:5
6
作者 李兆北 王印松 苏杰 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期149-155,共7页
针对燃煤机组脱硫系统运行过程中会产生过度的物料投入和设备电能消耗问题,将运行成本评价引入脱硫系统运行优化中。采集某660 MW燃煤机组脱硫系统的历史数据建立运行成本模型和出口污染物质量浓度预测模型。以脱硫系统可变操纵量为变量... 针对燃煤机组脱硫系统运行过程中会产生过度的物料投入和设备电能消耗问题,将运行成本评价引入脱硫系统运行优化中。采集某660 MW燃煤机组脱硫系统的历史数据建立运行成本模型和出口污染物质量浓度预测模型。以脱硫系统可变操纵量为变量,以可变操纵量实际调节范围为约束,采用非支配排序遗传算法-II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA II)和多目标粒子群(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法的NSGA II-MOPSO算法建立混合优化模型得到可变操纵量的设定值,并与NSGA II和MOPSO算法的优化结果进行对比。仿真结果表明,通过对可变操纵量的优化,在实现出口污染物质量浓度达标的前提下,优化后的运行策略使得4个主要工况条件下的度电成本分别下降了9.38%、6.01%、3.69%和3.99%,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 湿法烟气脱硫 多目标优化 遗传算法 粒子优化算法 运行策略
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基于改进的粒子群遗传算法的DNA编码序列优化 被引量:28
7
作者 崔光照 李小广 +2 位作者 张勋才 王延峰 李翠玲 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期311-316,共6页
在DNA计算中,DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要手段.在不同的DNA序列设计中,应该选择适当的约束条件,并且根据相应的约束条件提出每个DNA应该相应满足的评估公式.文中从DNA编码设计应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,... 在DNA计算中,DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要手段.在不同的DNA序列设计中,应该选择适当的约束条件,并且根据相应的约束条件提出每个DNA应该相应满足的评估公式.文中从DNA编码设计应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,提出评估公式,并采用改进的粒子群遗传算法来解决多目标优化问题.同时根据得到的序列与已有序列在综合适应度函数结果上进行对比,结果证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 DNA计算 DNA编码 多目标优化 改进的粒子遗传算法
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基于遗传粒子群的多传感器目标分配算法 被引量:20
8
作者 杨啸天 冯金富 +1 位作者 冯媛 冯国强 《电光与控制》 北大核心 2011年第3期5-8,共4页
针对空基平台多传感器的特点,分析了多传感器目标分配在空基平台信息融合系统中的重要意义以及当前分配算法存在的问题。提出了考虑目标优先等级和传感器协同能力的传感器目标分配的数学模型。针对目标分配的NP问题,建立了遗传粒子群算... 针对空基平台多传感器的特点,分析了多传感器目标分配在空基平台信息融合系统中的重要意义以及当前分配算法存在的问题。提出了考虑目标优先等级和传感器协同能力的传感器目标分配的数学模型。针对目标分配的NP问题,建立了遗传粒子群算法模型,并进行了仿真。仿真结果表明,遗传粒子群算法能有效实现传感器资源对目标的分配,并且具有较高的稳定性和较快的收敛速度。 展开更多
关键词 传感器管理 目标分配 遗传算法 粒子算法
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面向安全服务重组多目标优化的粒子群遗传算法
9
作者 马琳 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期140-144,共5页
遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但局部搜索能力差,易陷入早熟收敛,迭代效率低.粒子群算法采用速度——位置模型,可以较快收敛到指定精度.将粒子群算法与遗传算法融合,采用多目标遗传算法得出初步的优化结果,并将其作为粒子,利用... 遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但局部搜索能力差,易陷入早熟收敛,迭代效率低.粒子群算法采用速度——位置模型,可以较快收敛到指定精度.将粒子群算法与遗传算法融合,采用多目标遗传算法得出初步的优化结果,并将其作为粒子,利用粒子群算法强化局部搜索,加快收敛速度,仿真结果证明了该算法的优越性.在CSSM对底层安全服务的重组时利用粒子群和遗传算法的结合(GAPSO),能够提高效率. 展开更多
关键词 软件工程 安全服务重组 多目标优化 粒子算法 遗传算法
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武器-目标分配问题的粒子群优化算法 被引量:55
10
作者 高尚 杨静宇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第7期1250-1252,1259,共4页
建立了武器-目标分配问题的优化模型,分析了各种解决此模型的方法的优缺点。经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法,结合遗传算法的思想提出粒子群算法来解决武器-目标分配问题。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较好,... 建立了武器-目标分配问题的优化模型,分析了各种解决此模型的方法的优缺点。经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法,结合遗传算法的思想提出粒子群算法来解决武器-目标分配问题。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较好,特别交叉策略A和变异策略B的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法。 展开更多
关键词 粒子 武器-目标问题 优化
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基于多目标混沌云粒子群算法的泊位-岸桥分配研究 被引量:4
11
作者 李明伟 康海贵 +1 位作者 耿静 周鹏飞 《水运工程》 北大核心 2014年第1期90-96,共7页
为了提高集装箱港口泊位-岸桥分配效果和优化效率,以集卡运距和船舶在港时间最小为优化目标,建立了多目标离散泊位-岸桥分配模型,利用混沌云粒子群算法对泊位-岸桥分配模型进行求解,开发了粒子可行-整数化处理模块,内嵌于混沌云粒子群... 为了提高集装箱港口泊位-岸桥分配效果和优化效率,以集卡运距和船舶在港时间最小为优化目标,建立了多目标离散泊位-岸桥分配模型,利用混沌云粒子群算法对泊位-岸桥分配模型进行求解,开发了粒子可行-整数化处理模块,内嵌于混沌云粒子群算法进化中,制定了粒子编码规则,设计了多目标函数的粒子历史极值和全局极值的计算方法,提出了基于混沌云粒子群优化算法求解多目标离散泊位-岸桥分配模型的新方法,数值算例结果证明了该模型和算法的可行性和实用性。 展开更多
关键词 泊位-岸桥分配 粒子算法 多目标优化 混沌理论 云模型
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一种求解多目标0-1规划问题的自适应粒子群算法 被引量:5
12
作者 孙滢 高岳林 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第12期71-72,124,共3页
对于带有线性约束的多目标0-1规划问题,给出了一种自适应的粒子群优化算法。该算法利用变换来控制模型的线性约束,并通过对各目标函数进行自适应加权的方式形成适应度函数。数值结果表明该算法是有效的,可以求解实际应用中的一些模型。
关键词 多目标 非线性0-1规划 粒子优化算法
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云计算基于遗传粒子群算法的多目标任务调度 被引量:12
13
作者 刘春燕 杨巍巍 《计算机技术与发展》 2017年第2期56-59,共4页
合理地进行任务调度是云计算长期以来存在的挑战。云任务的调度过程具有动态性的特点,仅从单一方面来优化调度策略已不能满足用户需求。针对上述问题,从任务完成时间、任务完成成本、资源利用率三个方面出发,提出一种基于遗传与粒子群... 合理地进行任务调度是云计算长期以来存在的挑战。云任务的调度过程具有动态性的特点,仅从单一方面来优化调度策略已不能满足用户需求。针对上述问题,从任务完成时间、任务完成成本、资源利用率三个方面出发,提出一种基于遗传与粒子群算法融合的多目标任务调度算法。在遗传算法的变异操作中引入粒子群算法,既可以发挥遗传算法全局搜索能力强的优势,又可以利用粒子群算法的反馈特性改善变异操作提高收敛速度。通过Cloud Sim平台进行云环境仿真实验,将此算法与遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)进行比较。实验结果表明,在相同的条件设置下,该算法在用户满意度和资源利用率方面都优于遗传算法和粒子群算法,是一种云计算环境下有效的任务调度算法。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 多目标 遗传算法 粒子算法
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基于预测变异多目标粒子群算法的风-光-抽水蓄能系统日前调度 被引量:3
14
作者 罗毅 张岩 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1484-1490,共7页
文章针对风-光-抽水蓄能联合发电系统,采取并网运行、自发自用、余电上网的模式,以经济效益最大化和电网交互功率波动最小作为目标函数,考虑各子系统运行约束和能量平衡约束,对其日前调度进行了研究。针对传统多目标粒子群算法多样性较... 文章针对风-光-抽水蓄能联合发电系统,采取并网运行、自发自用、余电上网的模式,以经济效益最大化和电网交互功率波动最小作为目标函数,考虑各子系统运行约束和能量平衡约束,对其日前调度进行了研究。针对传统多目标粒子群算法多样性较差、易早熟且后期收敛速度慢的问题,提出一种基于预测变异的多目标粒子群算法(P-MOPSO),引入预测变异策略提高种群的多样性和全局搜索能力,采用基于拥挤距离均方根和分散度检测的方法提高收敛速度,使算法能够快速得到接近真实的Pareto前沿。仿真结果表明,将该算法用于求解风-光-抽水蓄能联合发电系统的优化调度问题,在多样性、稳定性和求解速度上均具有明显优势。 展开更多
关键词 --抽水蓄能系统 多目标粒子算法 预测变异 经济性
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基于粒子群算法的遗传算法优化研究 被引量:18
15
作者 李雅琼 《兰州文理学院学报(自然科学版)》 2017年第1期55-60,共6页
粒子群算法简单、控制参数较少,受到了很多专家学者的关注.但是,粒子群算法也有收敛速度慢、容易陷入局部最优等方面的缺陷.考虑到遗传算法在全局搜索方面很有优势,可以将遗传算法融入到粒子群算法,以弥补粒子群算法的不足.以巡回旅行... 粒子群算法简单、控制参数较少,受到了很多专家学者的关注.但是,粒子群算法也有收敛速度慢、容易陷入局部最优等方面的缺陷.考虑到遗传算法在全局搜索方面很有优势,可以将遗传算法融入到粒子群算法,以弥补粒子群算法的不足.以巡回旅行商为例,分别用matlab仿真标准粒子群算法和粒子群-遗传算法,仿真结果表明粒子群-遗传算法比标准粒子群算法求得的解要更优. 展开更多
关键词 巡回旅行商 粒子-遗传算法 MATLAB仿真
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基于粒子群-细菌觅食混合优化算法的汽车碳纤维复合材料地板铺层设计
16
作者 杨海洋 丁娟 +2 位作者 蔡珂芳 王军年 胡爱成 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期53-62,共10页
为提高白车身地板复合材料铺层优化设计的精度、效率及结构轻量化水平,提出了一种碳纤维复合材料地板铺层优化设计方法。首先建立了白车身有限元模型并验证了其有效性,然后通过力学性能测试获取了碳纤维复合材料的参数,并进行了地板铺... 为提高白车身地板复合材料铺层优化设计的精度、效率及结构轻量化水平,提出了一种碳纤维复合材料地板铺层优化设计方法。首先建立了白车身有限元模型并验证了其有效性,然后通过力学性能测试获取了碳纤维复合材料的参数,并进行了地板铺层的概念设计和建模。接着,采用连续变量优化设计方法确定了地板的铺层厚度、铺块形状和铺层层数,并使用离散化圆整策略获得了各铺向角的离散铺层层数。优化结果表明,所提出的粒子群-细菌觅食混合优化(PSO-BFO)算法对地板质量、静态弯曲刚度和白车身轻量化系数的改善率分别为34.4%、6.0%和5.3%。 展开更多
关键词 复合材料地板 铺层设计方法 粒子-细菌觅食混合优化方法 多目标优化
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应用于武器-目标分配问题的量子行为粒子群优化算法 被引量:1
17
作者 李欣然 靳雁霞 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第12期306-308,317,共4页
武器-目标分配(WTA)问题是现代战争中一个十分重要的问题。以分配武器迎击全部目标的失败概率最小为目标,构建武器-目标分配问题模型;针对已有算法求解这类问题存在的早熟收敛、优化效率较低的缺点,提出一种惯性权重自适应调整的量子行... 武器-目标分配(WTA)问题是现代战争中一个十分重要的问题。以分配武器迎击全部目标的失败概率最小为目标,构建武器-目标分配问题模型;针对已有算法求解这类问题存在的早熟收敛、优化效率较低的缺点,提出一种惯性权重自适应调整的量子行为粒子群优化算法。首先引入聚焦距离变化率的概念,将惯性权重因子表示为关于聚焦距离变化率的函数,从而使算法具有动态自适应性;同时在算法中嵌入一种判断和避免搜索早熟和停滞的有效方法。优化实例的结果分析表明,该算法能有效地解决武器-目标分配问题。 展开更多
关键词 基于量子行为的粒子优化算法(QPSO) 惯性权重 聚焦距离变化率 变异 武器-目标分配(WTA)
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基于粒子群遗传禁忌的武器目标分配优化算法
18
作者 佘维 牛文涛 +1 位作者 孔德锋 田钊 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2023年第5期1-10,共10页
针对传统的粒子群算法与遗传算法在解决武器目标分配优化时存在收敛精度不高的问题,提出了一种基于粒子群遗传禁忌的武器目标分配优化算法WTAO-PGT。通过引入自适应选择比例调控种群多样性,并改进遗传算法的交叉、变异算子以及禁忌搜索... 针对传统的粒子群算法与遗传算法在解决武器目标分配优化时存在收敛精度不高的问题,提出了一种基于粒子群遗传禁忌的武器目标分配优化算法WTAO-PGT。通过引入自适应选择比例调控种群多样性,并改进遗传算法的交叉、变异算子以及禁忌搜索的邻域动作,使算法具有较强跳出局部极值的能力。仿真实验结果表明,所提算法在收敛精度上较粒子群禁忌混合搜索等算法有较大提升。 展开更多
关键词 武器目标分配 粒子算法 遗传算法 禁忌搜索 自适应选择比例 邻域动作
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利用遗传-粒子群优化混合算法求取剩余静校正量 被引量:3
19
作者 何超群 王彦春 张品 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期656-659,共4页
剩余静校正是一个具有多参数、多极值的全局优化问题,当大量未知参数存在时,常规的遗传算法(GA)几乎无法避免早熟现象,难以保证收敛于全局最优。结合粒子群优化算法(PSO)和遗传算法的优势,提出了一种新颖的粒子群优化-遗传混合算法。混... 剩余静校正是一个具有多参数、多极值的全局优化问题,当大量未知参数存在时,常规的遗传算法(GA)几乎无法避免早熟现象,难以保证收敛于全局最优。结合粒子群优化算法(PSO)和遗传算法的优势,提出了一种新颖的粒子群优化-遗传混合算法。混合算法利用了粒子群优化算法的速度和位置的更新规则,并引入遗传算法里的交叉变异思想。用混合算法和遗传算法分别对两个理论模型进行试处理,处理结果表明,混合算法比遗传算法具有更好的性能,是一种求取复杂地形条件下剩余静校正量的实用方法。 展开更多
关键词 剩余静校正 遗传算法 粒子算法 粒子优化-遗传混合算法
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基于改进型多目标粒子群优化算法的武器-目标分配 被引量:32
20
作者 夏维 刘新学 +1 位作者 范阳涛 元锋刚 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2085-2093,共9页
在作战中武器-目标分配(WTA)问题包含众多的变量,是典型的非确定性多项式完全问题。针对毁伤效能最大和用弹量最少两个目标函数,建立了基于改进型多目标粒子群优化(MOPSO-Ⅱ)算法的WTA模型。由于粒子群优化算法存在"维数灾难"... 在作战中武器-目标分配(WTA)问题包含众多的变量,是典型的非确定性多项式完全问题。针对毁伤效能最大和用弹量最少两个目标函数,建立了基于改进型多目标粒子群优化(MOPSO-Ⅱ)算法的WTA模型。由于粒子群优化算法存在"维数灾难"瓶颈,应用了变量随机分解策略和合作协同进化框架,按照带精英策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法中的排序方法对粒子群编码数据进行非支配排序。通过实例仿真分析,结果表明MOPSO-Ⅱ算法比NSGA-Ⅱ算法具有更好的求解精度与运行效率,能够获得满意的分配结果,且计算快速有效,比较适合较大规模的WTA问题实时求解。 展开更多
关键词 兵器科学与技术 多目标优化 粒子优化 火力分配 Pareto集 武器-目标分配
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