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基于改进模拟退火-粒子群的配电网分布式光伏承载力评估 被引量:4
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作者 门茂琛 赵睿 +2 位作者 张金帅 王鹏 张庆 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1255-1265,共11页
大规模分布式光伏并网给中压配电网带来严重功率反送,导致中压配电网出现节点电压越限和配电变压器反向过载问题.以系统潮流平衡、节点电压偏差、配电变压器反向负载率和线路载流量为约束条件,以分布式光伏并网容量与系统网络损耗之差... 大规模分布式光伏并网给中压配电网带来严重功率反送,导致中压配电网出现节点电压越限和配电变压器反向过载问题.以系统潮流平衡、节点电压偏差、配电变压器反向负载率和线路载流量为约束条件,以分布式光伏并网容量与系统网络损耗之差的分布式光伏等效并网容量为目标函数,建立中压配电网分布式光伏承载力评估模型,并提出改进模拟退火-粒子群(SA-PSO)算法.对IEEE33系统和实际中压配电网进行分布式光伏承载力计算,结果表明,所建立的分布式光伏承载力评估模型适用于中压配电网节点电压稳定性与配电变压器安全运行问题评估;相较于其他算法,改进SA-PSO算法提高了评估模型计算的收敛速度与寻优能力,在相同约束条件限值下,所得线路分布式光伏承载力更高,且系统网络损耗更低. 展开更多
关键词 分布式光伏 中压配电网 电压越限 反向过载 承载力 改进模拟退火-粒子群算法
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基于模拟退火粒子群算法解决TSP
2
作者 吴丽丽 王鸿 《微型计算机》 2025年第8期7-9,共3页
为了充分利用粒子群算法的快速寻优能力以及全局收敛性和模拟退火算法能够跳出局部最优陷阱的优点,得到高精度的最优解,将模拟退火算法与粒子群算法结合,保证了群体的多样性,避免了种群的退化,得到收敛速度快、搜索精度高、鲁棒性好的... 为了充分利用粒子群算法的快速寻优能力以及全局收敛性和模拟退火算法能够跳出局部最优陷阱的优点,得到高精度的最优解,将模拟退火算法与粒子群算法结合,保证了群体的多样性,避免了种群的退化,得到收敛速度快、搜索精度高、鲁棒性好的混合算法。 展开更多
关键词 TSP问题 粒子算法 模拟退火算法 模拟退火粒子算法
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基于模拟退火粒子群算法的微电网优化调度
3
作者 梅雨 《现代信息科技》 2025年第5期134-138,共5页
在全球对环境问题日益关注的背景下,包含可再生能源的微电网作为清洁且可持续的能源方案备受青睐。为了有效利用可再生能源,并在经济和环保之间取得平衡,提出了基于多目标的优化模型。首先,运用线性加权法平衡微电网系统的经济性和环保... 在全球对环境问题日益关注的背景下,包含可再生能源的微电网作为清洁且可持续的能源方案备受青睐。为了有效利用可再生能源,并在经济和环保之间取得平衡,提出了基于多目标的优化模型。首先,运用线性加权法平衡微电网系统的经济性和环保性两个目标函数,然后引入了模拟退火粒子群优化算法用于求解多目标优化模型,以达到优化经济和环保目标的目的。仿真结果表明,在解决微电网多目标优化问题时,引入模拟退火粒子群优化算法能够有效提升系统性能,使得微电网的运行状态更倾向于经济高效和环保友好,从而推动了可再生能源微电网的可持续发展。 展开更多
关键词 微电网 模拟退火粒子算法 优化调度 多目标优化
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改进的粒子群-模拟退火算法在桁架结构优化设计中的应用 被引量:3
4
作者 周书敬 高延安 +1 位作者 杨柳 安新正 《钢结构》 2012年第9期37-41,89,共6页
由于粒子数目多,维数大,用粒子群算法求解多约束问题的迭代求解过程需耗费大量时间。受达尔文的优胜劣汰自然法则启发,在粒子群算法中引入淘汰择优机制。使算法随着迭代次数增加,适应能力较差的粒子逐步被淘汰。最后留下的最优粒子需要... 由于粒子数目多,维数大,用粒子群算法求解多约束问题的迭代求解过程需耗费大量时间。受达尔文的优胜劣汰自然法则启发,在粒子群算法中引入淘汰择优机制。使算法随着迭代次数增加,适应能力较差的粒子逐步被淘汰。最后留下的最优粒子需要较低的温度进行退火求解,寻得全局最优解。多峰值函数测试表明,改进后的算法能够高效率跳出局部最优寻得全局最优解。将改进的算法用于空间桁架结构优化,经算例表明,改进后的粒子群模拟退火串行算法降低了算法的求解复杂度,具有较好的稳定性和较优的收敛性,适用于空间桁架结构截面尺寸优化设计。 展开更多
关键词 粒子 模拟退火 串行算法 测试 桁架尺寸优化
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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
5
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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基于改进粒子群算法的光伏逆变器控制参数辨识
6
作者 罗建 孙越 江丽娟 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期124-133,共10页
精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW... 精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW光伏电站为实际参照模型,首先根据实际工作情况将逆变器的工作区间划分为3个阶段,利用数学扰动法分别对3个阶段中的待辨识参数划分灵敏度高低等级,并由此提出不同阶段不同灵敏度参数分步辨识策略;其次,分阶段采集实际光伏电站工作数据,对该数据进行分析处理,获得各待辨识参数的初始取值范围,设计同步辨识参数实验作为参照;最后提出改进的混沌遗传粒子群优化算法(chaos genetic algorithm of particle swarm optimization,CGAPSO)作为辨识算法,分步分工作阶段辨识相关参数,通过对比参数的同步辨识结果,验证所提方法的优越性,并将辨识结果代入仿真模型。结果结果表明,低灵敏度参数的同步辨识结果误差远超过可接受范围,而CGAPSO分步辨识出的相关参数误差皆在1.1%以下,精度远高于同步辨识结果。结论基于改进粒子群算法构建的辨识模型输出数据与实际逆变器工作数据契合度高,可准确反映逆变器实际工作特性。 展开更多
关键词 光伏并网逆变器 逆变器控制策略 参数辨识 数学扰动法 改进粒子优化算法
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基于模拟退火粒子群算法与小冲杆试验确定材料塑性性能的方法 被引量:1
7
作者 单应强 钟继如 +1 位作者 王琼琦 关凯书 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期153-160,共8页
为了能够准确合理地从小冲杆试验曲线中获取材料的塑性参数,提出了一种基于模拟退火粒子群算法和有限元模拟获得材料断后伸长率及断面收缩率的方法。首先通过小冲杆试验获取X65、X70管线钢的载荷-位移曲线;其次利用模拟退火粒子群算法... 为了能够准确合理地从小冲杆试验曲线中获取材料的塑性参数,提出了一种基于模拟退火粒子群算法和有限元模拟获得材料断后伸长率及断面收缩率的方法。首先通过小冲杆试验获取X65、X70管线钢的载荷-位移曲线;其次利用模拟退火粒子群算法和有限元模拟相结合的方法,使得小冲杆模拟曲线逼近试验曲线,进而识别Johnson-Cook(J-C)本构模型参数;最后将识别的参数用于模拟单轴拉伸试验,从而获取材料断后伸长率和断面收缩率。该方法所获得的两种管线钢的断后伸长率、断面收缩率与单轴拉伸试验结果的最大相对误差分别为23.58%、3.70%。 展开更多
关键词 小冲杆试验 模拟退火粒子算法 塑性性能 Johnson-Cook模型 有限元模拟
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改进粒子群算法结合扰动观察法的光伏MPPT控制
8
作者 王金玉 郭瑞 李佳慧 《化工自动化及仪表》 2025年第2期301-306,共6页
提出一种基于改进粒子群(PSO)算法和扰动观察法(P&O)的复合算法。建立了光伏电池数学模型,给出了其输出特性。在MATLAB/Simulink环境下进行仿真分析,结果表明:改进PSO-P&O算法提升了系统的搜索速度与精度,在静态阴影和动态阴影... 提出一种基于改进粒子群(PSO)算法和扰动观察法(P&O)的复合算法。建立了光伏电池数学模型,给出了其输出特性。在MATLAB/Simulink环境下进行仿真分析,结果表明:改进PSO-P&O算法提升了系统的搜索速度与精度,在静态阴影和动态阴影下均可以对MPP进行追踪,提升系统的光伏利用率,减少系统的能量损耗与振荡。 展开更多
关键词 改进粒子算法 扰动观察法 光伏电池模型 最大功率点追踪 MATLAB/SIMULINK
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基于改进粒子群算法含DG配电网的故障定位
9
作者 李梅 董阳 《绥化学院学报》 2025年第2期150-153,共4页
故障定位是有源配电网的关键技术。由于分布式电源的接入和有源配电网拓扑结构的灵活性,传统的故障定位方法在准确性和适应性方面面临着很大的挑战。针对这种情况提出了一种基于改进粒子群算法的故障定位,通过Halton序列产生分布均匀的... 故障定位是有源配电网的关键技术。由于分布式电源的接入和有源配电网拓扑结构的灵活性,传统的故障定位方法在准确性和适应性方面面临着很大的挑战。针对这种情况提出了一种基于改进粒子群算法的故障定位,通过Halton序列产生分布均匀的种群,然后引入自适应权重因子来避免算法陷入局部最优,定位故障区段。最后,在MATLAB中搭建实验模型,对单重故障和多重故障进行定位。结果表明,基于改进粒子群算法的故障定位不仅可以提高收敛速度,还具有一定的容错性。 展开更多
关键词 分布式电源 故障定位 改进粒子算法 自适应权重
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一种基于模拟退火-改进二进制粒子群算法的测试优化选择方法 被引量:5
10
作者 张钊旭 王志杰 +3 位作者 李建辰 王贵奇 许军 杨进候 《水下无人系统学报》 2017年第3期161-166,204,共7页
武器系统装备性能的不断提高,复杂度的不断增加对测试性设计提出更高要求。为了解决测试性设计中测试优化选择这一非确定性多项式难题(NP-hard),文中提出一种模拟退火-改进二进制粒子群算法(SA-IBPSO)用于求解最优完备测试集。该算法以... 武器系统装备性能的不断提高,复杂度的不断增加对测试性设计提出更高要求。为了解决测试性设计中测试优化选择这一非确定性多项式难题(NP-hard),文中提出一种模拟退火-改进二进制粒子群算法(SA-IBPSO)用于求解最优完备测试集。该算法以二进制粒子群算法(BPSO)为基础框架,采用异步变化的学习因子,产生时变的压缩因子,以增强BPSO算法的全局搜索能力,确保其收敛性,并取消了对速度的边界限制;然后,与具有概率突跳能力的模拟退火算法(SA)相结合,以避免BPSO算法在求解过程中陷入局部最优。最后,通过案例验证,并与其他算法的运行结果进行比较,证明该算法可以更有效地解决测试优化选择问题。 展开更多
关键词 测试性设计 测试优化选择 模拟退火 二进制粒子算法
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基于模拟退火粒子群优化算法的ECT图像重建方法研究 被引量:1
11
作者 王耀萱 崔丽琴 +2 位作者 田鹏 秦龙 曾祥麟 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期484-491,共8页
电容层析成像系统中,其反问题的“病态性”特点,导致传统图像重建算法的重建结果伪影现象严重。粒子群算法(Particles Swarm Optimization,PSO)作为智能算法的一种,具有易实现,收敛快等显著优点,缺点也很明显,即粒子易收敛于局部最优解... 电容层析成像系统中,其反问题的“病态性”特点,导致传统图像重建算法的重建结果伪影现象严重。粒子群算法(Particles Swarm Optimization,PSO)作为智能算法的一种,具有易实现,收敛快等显著优点,缺点也很明显,即粒子易收敛于局部最优解。将模拟退火算法与粒子群搜索算法相结合,利用模拟退火算法中的概率突变能力,能够有一定概率跳出算法的局部最优解。设计了五种不同的典型流型并进行了仿真实验,利用所提算法与LBP算法、Tikhonov算法、Landweber迭代算法以及标准PSO算法分别对其进行了图像重建。仿真实验所得到的主观结果和客观数据均表明,所提算法可以有效减少重建图像中的伪影,明确图像形状,提高重建图像质量,使得图像重建结果更加接近原始流型。 展开更多
关键词 电容层析成像 图像重建 粒子算法 模拟退火算法
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基于模拟退火粒子群算法的甚高频台站补盲
12
作者 徐亚军 吴红洪 +1 位作者 赵一阳 张强 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第21期8996-9001,共6页
目前中国西藏地区甚高频(very high frequency,VHF)通信台站在7000 m及以上高空航路通信信号覆盖存在覆盖盲区,但是并没有针对VHF通信信号盲区补盲方面的研究及对应的解决办法。为了解决以上问题,提出了一种以西藏地区的实际地形为优化... 目前中国西藏地区甚高频(very high frequency,VHF)通信台站在7000 m及以上高空航路通信信号覆盖存在覆盖盲区,但是并没有针对VHF通信信号盲区补盲方面的研究及对应的解决办法。为了解决以上问题,提出了一种以西藏地区的实际地形为优化算法搜索对象,以拉萨管制区管辖范围内航路通信信号的单重覆盖率、双重覆盖率及管制区的冗余度为指标的补盲部署数学模型。接着,在不改变西藏地区原有VHF通信台站数量和位置的基础上,利用模拟退火粒子群算法,采用最小频率最少台站个数寻找一个最优台站对未覆盖的一段航路进行VHF通信信号覆盖研究。仿真结果表明,该算法不仅实现了采用最小频率最少台站个数解决航路通信信号覆盖盲区的目标,而且克服了粒子群算法在寻优过程中易陷入局部最优解的缺点,同时也证明了提出的补盲部署数学模型的正确性及改进的粒子群算法的高效性。该算法和模型可以为航线网路规划、台站部署优化及最终通过该方法解决频谱资源匮乏问题提供理论支撑和技术支持。 展开更多
关键词 数学模型 补盲部署 粒子算法 模拟退火算法
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基于模拟退火——粒子群优化算法改进的区间型Campbell-Bennett异常检测模型 被引量:1
13
作者 杨茂 李廉 +1 位作者 尹督荣 杨志刚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S01期166-168,171,共4页
Campbell-Bennett模型是一种异常检测模型。Utkin用三角核函数近似代替Campbell-Bennett模型中的高斯核函数,从而得到了可以处理区间值数据的异常检测模型。但该方法复杂度过高,使其在优化模型参数时很困难。为了避免这种高复杂度,提出... Campbell-Bennett模型是一种异常检测模型。Utkin用三角核函数近似代替Campbell-Bennett模型中的高斯核函数,从而得到了可以处理区间值数据的异常检测模型。但该方法复杂度过高,使其在优化模型参数时很困难。为了避免这种高复杂度,提出一种优化算法。该算法以一种特殊的方法借助模拟退火—粒子群优化算法(SA-PSO)进行模型参数优化,并通过数值实验对结果进行比较,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 异常检测 粒子优化算法 模拟退火算法 区间型数据
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一种基于改进粒子群优化和模拟退火的Memetic算法 被引量:8
14
作者 王智昊 郑向伟 马红伟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第3期617-620,共4页
针对现有Memetic算法收敛速度慢、容易陷入局部极值等不足,提出一种基于改进粒子群优化和模拟退火算法的Memetic算法(简称为PMemetic算法).在PMemetic算法,基于人工萤火虫算法邻域结构思想改进粒子群优化算法,并将其作为全局搜索策略;同... 针对现有Memetic算法收敛速度慢、容易陷入局部极值等不足,提出一种基于改进粒子群优化和模拟退火算法的Memetic算法(简称为PMemetic算法).在PMemetic算法,基于人工萤火虫算法邻域结构思想改进粒子群优化算法,并将其作为全局搜索策略;同时,采用模拟退火算法作为局部搜索策略.将PMemetic算法应用到6个典型的函数优化问题中,并与粒子群算法进行比较分析,实验结果表明PMemetic算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度. 展开更多
关键词 MEMETIC算法 改进粒子算法 人工萤火虫算法 邻域半径 局部搜索策略 模拟退火算法
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基于模拟退火的自适应粒子群优化算法的改进策略 被引量:10
15
作者 于海平 刘会超 吴志健 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第12期4448-4450,共3页
针对PSO算法在求解问题的优化问题中易陷入局部收敛且收敛速度较慢等缺陷,引入一种初始化改进策略,并将模拟退火算法与PSO算法相结合,提出了一种全新的算法。该算法将寻优过程分为两个阶段:为了提高算法的执行速度,前期使用标准PSO算法... 针对PSO算法在求解问题的优化问题中易陷入局部收敛且收敛速度较慢等缺陷,引入一种初始化改进策略,并将模拟退火算法与PSO算法相结合,提出了一种全新的算法。该算法将寻优过程分为两个阶段:为了提高算法的执行速度,前期使用标准PSO算法进行寻优,后期运用模拟退火思想对PSO中的参数进行优化搜索最优解。最后将该算法应用于八个经典的单峰/多峰函数中。模拟结果表明,该算法有效地避免了早熟收敛现象,并提高了收敛速度,从而提高了PSO算法解决全局优化的性能。 展开更多
关键词 粒子优化算法 模拟退火 函数优化
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改进粒子群和模拟退火混合算法及其应用 被引量:16
16
作者 郑申海 胡小兵 +1 位作者 郑满满 刘瑞杰 《计算机技术与发展》 2013年第7期26-30,共5页
基本粒子群优化算法每个粒子代表一个可行解,通过粒子间的协作来获得最优解。考虑粒子间协同作用,引入Gaussian核函数研究基于区域影响的粒子群算法(GPSO)。为了充分利用粒子群算法的快速全局收敛性和模拟退火算法能够跳出局部最优陷阱... 基本粒子群优化算法每个粒子代表一个可行解,通过粒子间的协作来获得最优解。考虑粒子间协同作用,引入Gaussian核函数研究基于区域影响的粒子群算法(GPSO)。为了充分利用粒子群算法的快速全局收敛性和模拟退火算法能够跳出局部最优陷阱的优点,得到高精度的最优解,将GPSO算法与模拟退火算法相结合,研究了一种新的混合粒子群算法。混合算法在GPSO算法处于停滞状态时,于搜索到最优位置用模拟退火算法继续寻找最优解。数值实验结果表明,新混合算法兼顾了GPSO和模拟退火算法的优点,具有收敛速度快、搜索精度高、鲁棒性好等特点。这说明文中的混合算法不失为一种有效的进化算法。 展开更多
关键词 粒子算法 模拟退火算法 混合进化算法 Gaussian核函数 区域影响
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协同粒子群-模拟退火算法求解VRPSPD问题 被引量:11
17
作者 张涛 张春梅 张玥杰 《系统管理学报》 北大核心 2009年第6期681-685,共5页
研究逆向物流车辆路径(VRPSPD)问题,建立了VRPSPD问题的混合整数规划模型。利用启发式算法的特点构造求解VRPSPD问题的一种协同PSO_SA算法,设计了该算法初始种群的编码规则、信息交换策略、2-opt邻域解生成策略和SA算法中的冷却进度表... 研究逆向物流车辆路径(VRPSPD)问题,建立了VRPSPD问题的混合整数规划模型。利用启发式算法的特点构造求解VRPSPD问题的一种协同PSO_SA算法,设计了该算法初始种群的编码规则、信息交换策略、2-opt邻域解生成策略和SA算法中的冷却进度表规则。实验过程以典型算例为例进行了实验,并对重要参数进行了分析。实验结果表明,该算法对于求解VRPSPD问题,可以有效提高车辆的负载使用率,避免因负载波动和最大负载能力约束而增加车辆总行程,在可以接受的迭代次数限制内可以收敛到满意解。 展开更多
关键词 逆向物流 逆向物流车辆路径问题 粒子算法 模拟退火算法 混合整数规划
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基于模拟退火粒子群算法的配电网分布式储能布局规划研究 被引量:2
18
作者 缪翼军 康慨 +3 位作者 张云龙 郑开琦 施念 龚琪 《电气应用》 2024年第8期100-105,共6页
储能系统可缓解大规模分布式新能源接入配电网所产生的不良影响,而储能系统在配电网中合理配置是其有效应用的前提。构建了一种考虑在配电网中全寿命周期成本的分布式储能布局规划模型,并以分布式储能接入配电网后安全稳定运行校核为约... 储能系统可缓解大规模分布式新能源接入配电网所产生的不良影响,而储能系统在配电网中合理配置是其有效应用的前提。构建了一种考虑在配电网中全寿命周期成本的分布式储能布局规划模型,并以分布式储能接入配电网后安全稳定运行校核为约束条件,采用引入退火机制的粒子群算法对布局规划模型进行优化求解,提高算法迭代时寻找全局最优解的收敛速度和准确性。在IEEE 14节点配电系统上进行仿真分析,仿真结果表明该算法具有较好的收敛性和准确性,该规划方法可有效提高新能源发电就近消纳水平,可用于指导分布式储能在配电网中的规划布局。 展开更多
关键词 模拟退火算法 粒子算法 配电网 分布式储能 布局规划
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基于模拟退火-粒子群算法的wMPS布局优化 被引量:9
19
作者 岳翀 熊芝 薛彬 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期67-73,共7页
空间测量定位系统是一种在多测站协同作用下实现坐标测量的大尺寸测量系统,因此测站布局优化成为了重要研究问题。为解决此问题,本文提出了一种基于模拟退火粒子群算法的测站优化部署方案,以定位精度,覆盖度,使用成本作为优化函数,运用... 空间测量定位系统是一种在多测站协同作用下实现坐标测量的大尺寸测量系统,因此测站布局优化成为了重要研究问题。为解决此问题,本文提出了一种基于模拟退火粒子群算法的测站优化部署方案,以定位精度,覆盖度,使用成本作为优化函数,运用粒子群算法及模拟退火算法进行协同搜索,并建立模拟退火粒子群算法的测站布局优化流程,对两到四个测站进行仿真优化分析。仿真结果表明,该方法能快速收敛于最优解并获得一种较优的测站布局。 展开更多
关键词 大尺寸测量 测站部署 空间测量定位系统 模拟退火粒子算法
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基于模拟退火-粒子群算法优化支持向量机参数的连铸漏钢预报 被引量:8
20
作者 方一鸣 郑贺军 +1 位作者 刘乐 胡春洋 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期1462-1467,共6页
针对连铸漏钢预报神经网络模型在小样本训练数据情况下难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于模拟退火-粒子群(SA-PSO)算法优化支持向量机(SVM)参数的连铸漏钢预报算法。将粒子群优化算法引入支持向量机的训练过程中,利用其调整... 针对连铸漏钢预报神经网络模型在小样本训练数据情况下难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于模拟退火-粒子群(SA-PSO)算法优化支持向量机(SVM)参数的连铸漏钢预报算法。将粒子群优化算法引入支持向量机的训练过程中,利用其调整参数少、寻优速度快的优点,有效地提高了漏钢预报模型的寻优速度;利用模拟退火算法对粒子群算法迭代更新后粒子的新位置加以评价,来决定新位置是否被接受,避免了粒子群算法在迭代寻优过程中陷入局部极值的问题。结合某钢厂连铸现场历史数据对提出的连铸漏钢预报算法进行了测试,测试结果表明,所提算法的连铸漏钢预报准确率可达98.8%。 展开更多
关键词 连铸漏钢预报 支持向量机 粒子算法 模拟退火算法
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