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应用多策略改进量子粒子群算法的直流电与Rayleigh波联合反演
1
作者 朱春光 管泓清 +3 位作者 秦天 张富翔 王强 高远 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第1期137-151,共15页
针对浅地表地质分层问题,文中分析了直流电(DC)法与Rayleigh波(RW)法共同探测并进行数据联合反演的可行性,重点研究了融合多种优化策略后形成的基于重心反向学习(Centroid Opposition-Based Learning,COBL)和混沌搜索(Chaos Search,CS)... 针对浅地表地质分层问题,文中分析了直流电(DC)法与Rayleigh波(RW)法共同探测并进行数据联合反演的可行性,重点研究了融合多种优化策略后形成的基于重心反向学习(Centroid Opposition-Based Learning,COBL)和混沌搜索(Chaos Search,CS)的量子行为粒子群(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法(简称为COBL-CS-QPSO算法)应用于二者的一维联合反演。通过联合反演可以从电阻率数据中提取层厚信息,弥补单独Rayleigh波反演难以精确解析层厚的问题;同时多策略算法的引入使解在搜索过程中不易陷入局部最优,并加强了不确定环境下的随机搜索效率。理论模型实验考虑了无噪声与有噪声以及已知模型层数与未知模型层数的多种情况,并使模型反演在宽泛的搜索区间内进行,最终取得了良好的反演效果。随后将该联合反演算法应用于实际数据,结果表明基于COBL-CS-QPSO算法的直流电与Rayleigh波联合反演在无钻孔信息或未知地下详细分层的条件下,能够获得相比于单独方法更为准确的结果。同时与自适应粒子群(APSO)算法的对比也体现了改进算法的反演优势。 展开更多
关键词 Rayleigh 波法 直流电法 联合反演 量子行为粒子群算法 重心反向学习 混沌搜索 无限折叠的迭代混 沌映射 浅地表
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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
2
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 改进粒子群优化算法
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改进粒子群算法结合扰动观察法的光伏MPPT控制
3
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 改进粒子群算法 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
4
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 改进粒子群算法 自适应权重
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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
5
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 BP神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络
6
作者 张嘉雯 蔡彬彬 林崧 《量子电子学报》 北大核心 2025年第1期123-135,共13页
针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在... 针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在图像分类任务上表现优异的电路结构。基于Fashion MNIST和MNIST标准数据集的仿真实验表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能,准确率分别可达94.7%和99.05%。相较于现有量子卷积神经网络模型,平均分类精度最高分别提升了4.14%和1.43%。 展开更多
关键词 量子光学 量子卷积神经网络 粒子群优化算法 量子机器学习 参数化量子电路
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基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划
7
作者 广鑫 耿增显 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期119-122,共4页
飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权... 飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权值。结合Voronoi图弧权值计算结果与无人机飞行航程、威胁、电池效能代价构建适应度函数,通过离散粒子群算法不断进行迭代寻优,得到集群无人机的最佳飞行路径。实验结果表明,所提方法在集群无人机路径规划中具有较高的执行效率和成功率,具有良好的实际应用前景。 展开更多
关键词 离散粒子群算法 集群无人机 路径规划 人工势场 VORONOI图 适应度函数
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基于改进量子粒子群算法的新能源汽车换电站优化布局 被引量：1
8
作者 韩顺杰 于渲铎 +1 位作者 李东奇 董吉哲 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第27期11720-11725,共6页
为了针对在新能源换电汽车发展普及过程中的换电站建设相关问题,通过建立以换电站运营目标年限年均综合费用最小为目标,综合考虑土地价格、建站成本、运营成本、维护成本、道路流量、服务能力等因素的优化目标数学模型,以换电能力、换... 为了针对在新能源换电汽车发展普及过程中的换电站建设相关问题,通过建立以换电站运营目标年限年均综合费用最小为目标,综合考虑土地价格、建站成本、运营成本、维护成本、道路流量、服务能力等因素的优化目标数学模型,以换电能力、换电距离为约束条件。同时利用改进的量子粒子群算法对模型求解,算法引入自适应调整的惯性权重,提高粒子的整体搜索能力,利用Logistic混沌映射初始化种群信息,提升种群的遍历性,通过Levy飞行策略与Cauchy变异策略,提升种群的多样性并扩大算法在迭代过程中的搜索空间,进一步提升算法的全局搜索能力并快速跳出局部最优区域。利用该算法对长春市宽城区进行实际规划,将该区域相关数据引入建立的数学模型,确定了该区域内建设四座换电站时符合预期建设目标,同时确定各电站建设位置及容量,证明研究结果的可行性与实用性。 展开更多
关键词 新能源汽车 改进量子粒子群算法 换电站 选址定容
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基于改进粒子群算法的变工况综合能源系统优化调度
9
作者 封龙 梁绍华 +2 位作者 邹磊 陶成飞 吴旭洋 《电气自动化》 2025年第1期16-19,22,共5页
为提升综合能源系统优化调度的准确性和经济性,提出了一种基于改进粒子群算法与设备变工况特性的综合能源系统优化调度策略。首先,建立了综合能源系统运行优化一体化模型,并利用连续分段函数对设备变工况特性进行拟合处理,以提高模型的... 为提升综合能源系统优化调度的准确性和经济性,提出了一种基于改进粒子群算法与设备变工况特性的综合能源系统优化调度策略。首先,建立了综合能源系统运行优化一体化模型,并利用连续分段函数对设备变工况特性进行拟合处理,以提高模型的适应性和可靠性。然后,引入自适应的参数因子和柯西高斯变异对粒子群算法进行改进。最后采用改进粒子群算法与其他算法对综合能源系统进行求解,发现改进后的粒子群算法求解出的系统日运行成本低于其他算法,此时系统中各设备的出力也得到合理优化。验证了模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 综合能源系统 变工况特性 改进粒子群算法 多类型设备 优化调度
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基于改进粒子群算法和RMxprt的永磁滚筒多目标优化设计
10
作者 冯立杰 付帅帅 张虎翼 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第5期1936-1943,共8页
针对基于专家经验对永磁滚筒优化设计时,寻优效率比较低的问题,构建了一种基于改进粒子群优化算法和RMxprt联合仿真的永磁滚筒多目标优化设计方法。首先,提出了一种改进粒子群优化算法,提高了寻优收敛速度;其次,在永磁滚筒结构参数与性... 针对基于专家经验对永磁滚筒优化设计时,寻优效率比较低的问题,构建了一种基于改进粒子群优化算法和RMxprt联合仿真的永磁滚筒多目标优化设计方法。首先,提出了一种改进粒子群优化算法,提高了寻优收敛速度;其次,在永磁滚筒结构参数与性能参数关系分析的基础上明确了面向改进粒子群优化算法的变量参数、约束参数和优化参数;最后,通过MATLAB编写改进粒子群优化算法程序,利用改进粒子群优化算法程序实现RMxprt输入参数与输出参数的闭环迭代与比较寻优,提高了永磁滚筒优化设计的效率和优化效果。 展开更多
关键词 永磁滚筒 改进粒子群优化算法 多目标优化设计 联合仿真
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改进粒子群算法的径向柱塞液压马达内曲线优化
11
作者 李佳璇 康绍鹏 +4 位作者 杨静 刘凯磊 强红宾 柯贤胜 崔毅 《现代制造工程》 北大核心 2025年第2期69-75,共7页
径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速... 径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速度曲线重构为含补偿区的等加速度曲线,以减小冲击和接触应力突变值。以粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为基础,加入自适应非线性动态权重与多子种群竞争优化策略,构建一种改进粒子群算法,对各区段角度进行重新分配,重新生成含补偿区的径向柱塞液压马达内曲线。对比优化前后的结果表明,最大接触应力下降了2.54%,最大接触应力处的突变值下降至0;接触应力不再阶跃式上升,有上升过程,冲击较小。该研究能够为径向柱塞液压马达的设计提供参考,有效减缓疲劳与磨损,降低冲击影响,从而延长液压马达的使用寿命。 展开更多
关键词 径向柱塞液压马达 内曲线 自适应非线性动态权重 多子种群竞争优化策略 改进粒子群算法
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基于改进粒子群算法的火电厂发电成本控制模型
12
作者 黄常抒 陈鹏飞 +2 位作者 王群 龙建平 李德忠 《自动化技术与应用》 2025年第1期41-44,70,共5页
为控制火电厂发电成本,构建基于改进粒子群算法的火电厂发电成本控制模型。设计火电厂发电成本双层控制模型,上层以电煤价格预测结果为依据,根据供应商供货能力、煤炭价格、库存限制等条件,构建火电厂多周期采购计划的成本控制模型;下... 为控制火电厂发电成本,构建基于改进粒子群算法的火电厂发电成本控制模型。设计火电厂发电成本双层控制模型,上层以电煤价格预测结果为依据,根据供应商供货能力、煤炭价格、库存限制等条件,构建火电厂多周期采购计划的成本控制模型;下层以生产可用燃煤的数量与种类为基础,构建经济混煤掺烧方案的成本控制模型。以多项成本为约束条件,基于改进粒子群算法求解模型。测试结果表明,该模型能够实现入炉标单价格与总成本的降低,其中6月的总成本降低了3675.32万元,以及能够实现边际燃煤成本的降低,说明模型有很大实用意义。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 决策周期 火电厂 发电成本控制 模型
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基于改进粒子群算法的太阳能光伏发电逐日自动控制
13
作者 姚鹏飞 陈蒙娜 《无线互联科技》 2025年第1期24-27,共4页
常规的太阳能光伏发电逐日自动控制监测节点部署多为单节点局部覆盖模式,导致得出的功率损耗比增加。为此,文章提出基于改进粒子群算法的太阳能光伏发电逐日自动控制方法。该方法采用多点位监测,采集实时监测数据,进行太阳跟踪轨迹与角... 常规的太阳能光伏发电逐日自动控制监测节点部署多为单节点局部覆盖模式,导致得出的功率损耗比增加。为此,文章提出基于改进粒子群算法的太阳能光伏发电逐日自动控制方法。该方法采用多点位监测,采集实时监测数据,进行太阳跟踪轨迹与角度计算,构建光伏发电改进粒子群测算逐日自动控制模型,采用全局最优对比和反馈调整的方式实现自动控制。结果表明,应用文章方法得出的功率损耗比相对较小,控制效率明显提升。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 太阳能 光伏发电 逐日测算 电能调度
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基于改进粒子群算法的无线通信网络拥塞控制研究
14
作者 谢文丹 张丽萍 《通信电源技术》 2025年第6期38-40,共3页
传统的静态数据点检测策略过度依赖历史数据,难以实时捕捉网络环境的动态变化,导致拥塞控制受限。因此,设计基于改进粒子群算法的无线通信网络拥塞控制方法,确定无线通信网络拥塞控制律,以网络拥塞区域信号为原始信号,采用增益约束控制... 传统的静态数据点检测策略过度依赖历史数据,难以实时捕捉网络环境的动态变化,导致拥塞控制受限。因此,设计基于改进粒子群算法的无线通信网络拥塞控制方法,确定无线通信网络拥塞控制律,以网络拥塞区域信号为原始信号,采用增益约束控制律得到稳定队列。利用改进粒子群算法增加混沌映射函数,调度拥塞队列。根据网络拥塞队列的存取容量变化调整控制权重,实现输出速率均衡。最后,采用对比实验验证了该方法的拥塞控制性能更佳,能够应用于实际。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 无线通信网络 拥塞控制
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基于改进粒子群算法的物联网节点分布规划研究
15
作者 景学红 景阳 《物联网技术》 2025年第3期126-128,共3页
在规划物联网节点分布过程中需要明确考虑到覆盖范围,确保节点能够有效地传输数据和接收指令,因此提出基于改进粒子群算法的物联网节点分布规划方法。在此过程中,构建了物联网节点分布规划目标函数,确定了物联网节点覆盖约束条件,利用... 在规划物联网节点分布过程中需要明确考虑到覆盖范围,确保节点能够有效地传输数据和接收指令,因此提出基于改进粒子群算法的物联网节点分布规划方法。在此过程中,构建了物联网节点分布规划目标函数,确定了物联网节点覆盖约束条件,利用改进粒子群算法生成了节点最优分布规划搜索流程,实现了目标函数求解,目标函数最优解即为最优的物联网节点分布规划方案。实验结果表明,所设计方法的规划目标覆盖率、节点连通性、数据传输速率、节点能耗效率、节点分布适应性均较高,证明设计方法的规划效果较好,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 物联网 节点分布规划 目标函数求解 通信覆盖率 数据传输
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基于改进粒子群算法的配电网重构分析
16
作者 王琳语 《东北电力技术》 2025年第3期9-12,共4页
近年来,分布式能源(distributed energy,DE)因其发电灵活性与清洁性被广泛使用,在新型电力系统中具有广阔的发展前景。但是随着分布式能源的大量并网,其发电随机性不可避免地对电力系统的稳定运行造成冲击。为此提出了一种计及新能源消... 近年来,分布式能源(distributed energy,DE)因其发电灵活性与清洁性被广泛使用,在新型电力系统中具有广阔的发展前景。但是随着分布式能源的大量并网,其发电随机性不可避免地对电力系统的稳定运行造成冲击。为此提出了一种计及新能源消纳的配电网重构研究方法,通过改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)对配电网潮流进行优化,以有功网损最小为目标在IEEE33节点对所提方法进行仿真分析,结果表明该方法能够有效降低配电网有功网损。 展开更多
关键词 分布式能源 配电网重构 改进粒子群算法 有功网损
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基于改进量子粒子群优化算法的机器人逆运动学求解 被引量：4
17
作者 陈卓凡 周坤 +1 位作者 秦菲菲 王斌锐 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期293-304,共12页
针对工业机器人在逆运动学求解过程中存在的位姿奇异、解不唯一、求解精度低等问题,提出了一种改进量子粒子群算法。首先,利用D-H参数法建立机器人运动学模型,以机械臂末端最小位姿误差为主要优化目标,加入运动前后关节角变化最小、行... 针对工业机器人在逆运动学求解过程中存在的位姿奇异、解不唯一、求解精度低等问题,提出了一种改进量子粒子群算法。首先,利用D-H参数法建立机器人运动学模型,以机械臂末端最小位姿误差为主要优化目标,加入运动前后关节角变化最小、行程平稳连续的约束条件,设计了目标函数;其次,通过采用Levy飞行策略改进粒子更新方式、非线性地动态调整收缩膨胀因子、采用变权重方法计算最优平均位置等方法设计了一种改进量子粒子群优化(IQPSO)算法;然后,模拟单点位姿和连续轨迹两种不同的求解情况进行三种算法(IQPSO、APSO、QPSO)的仿真对比实验,结果表明IQPSO算法具有收敛速度快、求解精度高等优点;最后,将IQPSO算法用于机械臂本体进行实物验证,实验结果表明IQPSO算法求解出的插值点所组成的轨迹连续且平滑,进一步证明了该算法应用于实际运动控制中的稳定性和可行性。 展开更多
关键词 工业机器人 逆运动学求解 目标函数 改进量子粒子群优化算法
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ACCQPSO:一种改进的量子粒子群优化算法及其应用
18
作者 孙隽丰 李成海 宋亚飞 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2024年第4期574-586,共13页
针对量子粒子群优化算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,文章提出一种自适应交叉算子的混沌量子粒子群优化算法,并将其应用于BP神经网络超参数寻优。首先,利用Logistics映射初始种群为混沌序列进行最优解搜索,增强初始... 针对量子粒子群优化算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,文章提出一种自适应交叉算子的混沌量子粒子群优化算法,并将其应用于BP神经网络超参数寻优。首先,利用Logistics映射初始种群为混沌序列进行最优解搜索,增强初始种群的随机性与遍历性,提高算法寻优能力;然后,通过纵向交叉操作进行种群中个体的信息交换,并引入自适应交叉概率公式,增加种群多样性,提高算法的寻优精度;最后,在实验中,一方面,选取8个函数在高低两个维度进行验证,同时进行Wilcoxon秩和检验分析以及消融实验,验证该算法相较其他算法的有效性;另一方面,通过算法优化BP神经网络应用到网络安全态势预测任务中,实验结果表明该算法收敛速度相较于对比算法有大幅度提升。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 混沌映射 交叉算子 自适应调整策略 BP神经网络
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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
19
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 多目标粒子群-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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基于改进量子粒子群算法的机器人关节空间运动轨迹规划优化 被引量：2
20
作者 杨龙 罗岚 《自动化技术与应用》 2024年第8期12-15,共4页
机器人轨迹规划是机器人运动控制实现的关键步骤,轨迹规划的效率与精度直接关系到机器人运动控制的实时性与准确性。将机器人运动轨迹映射到关节空间,并建立轨迹规划的数学模型,使其满足运动过程中的各项物理约束,并避免各关节间的耦合... 机器人轨迹规划是机器人运动控制实现的关键步骤,轨迹规划的效率与精度直接关系到机器人运动控制的实时性与准确性。将机器人运动轨迹映射到关节空间,并建立轨迹规划的数学模型,使其满足运动过程中的各项物理约束,并避免各关节间的耦合问题。针对量子粒子群算法进行改进,提高其收敛速度,避免陷入局部最优,提出改进量子粒子群算法,并将之应用于机器人轨迹规划的数学模型求解。并且对基于改进量子粒子群算法的机器人关节空间轨迹规划进行测试。测试结果表明,该方法可以代替传统的机器人轨迹规划算法,并且在精度和效率方面具有更高的优势。 展开更多
关键词 机器人 轨迹规划 优化模型 关节空间 改进量子粒子群算法
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